MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W36287277

Performance enhancement of digital relays for transmission line distance protection

2003· dissertation· en· W36287277 sur OpenAlexfundno aff
Feng Liang

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2003
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésRelayDigital protective relayTransmission lineTransmission (telecommunications)AlgorithmProtective relayLine (geometry)Computer scienceFault (geology)Point (geometry)Electronic engineeringFilter (signal processing)Discrete Fourier transform (general)Fast Fourier transformSIGNAL (programming language)Electric power transmissionFourier transformEngineeringElectrical engineeringMathematicsTelecommunicationsShort-time Fourier transformFourier analysisComputer vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the performance enhancement of digital relays for transmission line distance protection from filtering (extracting the fundamental frequency components) point of view and relaying algorithm point of view. -- Several Fourier based filtering algorithms are investigated, simulated, and compared in this thesis. Furthermore, a new wavelet transform based real-time filtering algorithm is proposed. The studies suggest that this method converges faster than Fourier based algorithms. -- Two types of relaying algorithms are also examined in this thesis. One algorithm, which compensates the fault resistance, only needs to monitor the voltage and current signal at the relay end. The other algorithm makes use of the information from both ends of the transmission line and adaptively adjusts the relay operating characteristics. Both theoretical analysis and simulation results show that these algorithms can significantly enhance the performance of digital relays for transmission line distance protection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)Même sujetPower Systems Fault DetectionTravaux en français237 207