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Enregistrement W4313396468 · doi:10.1109/iceccme55909.2022.9987841

Intelligent fault locator and zone isolation for transmission line

2022· article· en· W4313396468 sur OpenAlexaff
Raghda Alilouch, Fouad Slaoui Hasnaoui, Georges Semaan

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrippingRelayCircuit breakerFault (geology)Protective relayElectric power transmissionFault detection and isolationComputer scienceElectric power systemTransmission (telecommunications)Transmission lineIsolation (microbiology)Reliability engineeringPower-system protectionFault indicatorPower transmissionEngineeringReal-time computingPower (physics)Electrical engineeringTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power transmission systems play an important role in modern society. When transmission system outages occur, fast and proper restoration is critical to improving service quality and customer satisfaction. To ensure high power quality, an intelligent and reliable protection system is required. This system must be able to handle faults in transmission system that occur for a various of random causes; it must also grant for rapid detection and precise location of the fault, isolation of the faulty section, and prevention of devastating damage to people and equipment. In this article, the ANN (Artificial N3eural Network) is proposed as a mechanism for fault detection, classification, and localization. This new approach can be trained by measuring three-phase currents and voltages and implemented in a relay to make it intelligent. Therefore, in case of a fault, the proposed intelligent relay can locate the fault and send a tripping command to the circuit breakers to disconnect the faulty zone from the whole structure. Different fault scenarios are considered to test the tripping measures.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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