Loss-of-Voltage Detection for Relays Protecting Systems With Inverter-Based Resources
Notice bibliographique
Résumé
Reliable voltage measurement is a pre-requisite for correct operation of a relay's voltage-dependent functions. The secondary circuit of a relay's voltage transformer (VT) is usually fuse-protected. The blowing of a VT's three-phase fuses prevents correct voltage measurement, commonly referred to as the loss-of-voltage (LOV) condition. Relays are equipped with different methods to detect the LOV conditions and avoid confusing them with grid faults. However, this paper shows that existing LOV detection methods are prone to misoperation in the presence of inverter-based resources (IBRs). The paper's findings are corroborated by hardware-in-the-loop testing of relays with the state-of-the-art LOV detection methods. This paper also develops a new LOV detection method for transmission system relays that addresses the unveiled problem. The proposed method considers the fault behavior of IBRs and detects LOVs by examining certain conditions in three stages, namely phase-voltage-check, phase-current-check, and current-transients-check. Simulation studies are used to verify the dependable and secure operation of this new method for different LOVs, faults, IBRs, and VT configurations. The obtained results demonstrate that this method performs successfully regardless of the type of generation units. Moreover, it is sufficiently fast to prevent relay misoperation during LOV conditions and does not require extra hardware.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».