Thermal Behavior of Power Transformers Filled With Waste Vegetable Oil-Based Biodiesel Under Dynamic Load
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Petroleum-based oils are widely used as electrically insulating materials in high voltage power transformers for dissipating high generated heat flux and maintaining the temperature below critical values. The operating temperature of a transformer dominantly governs its aging rate. In the present research, a renewable coolant as a versatile substitution for the petroleum-based oils was investigated to be employed in the cooling of transformers. The studied coolant is a vegetable-based oil extracted from the waste cooking oils. A numerical model was developed to follow the instantaneous changes in the load profile and ambient temperature and predict the instantaneous hotspot temperature values in the transformer under dynamic load. Then, this thermal model was used to explore the capability of the studied vegetable oil in the cooling of transformers compared with conventional transformer oil. The realistic ambient temperature and loading profile, as well as thermal properties of oils and characteristics of a transformer, were applied as the model’s inputs. The aging rate of the transformer in the presence of vegetable oil was also compared with the conventional transformer oil. The results indicate a better cooling performance for the vegetable-based oil, where a hotspot temperature reduction of 3 °C was observed in comparison to the petroleum-based oil. Also, the model predicts a significantly longer life for the insulating system of the transformer when the proposed vegetable-based oil is employed. The results of this research suggest a sustainable way of reusing the waste of a renewable resource as an alternative insulating liquid for the cooling of high heat flux electric/electronic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».