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Enregistrement W4379011462 · doi:10.1080/03772063.2023.2217131

Non-unit Protection for Asymmetrical DC Line Faults in Bipolar LCC-HVDC Transmission Systems

2023· article· en· W4379011462 sur OpenAlexaff
Ravi Shankar Tiwari, Om Hari Gupta, Vijay K. Sood, Salauddin Ansari

Notice bibliographique

RevueIETE Journal of Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric power transmissionTransmission lineEngineeringTransient (computer programming)MATLABTransformerElectromagnetic coilVoltageControl theory (sociology)High-voltage direct currentElectrical engineeringRobustness (evolution)Electronic engineeringInterruptDirect currentComputer scienceTransmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The faults in high voltage direct current (HVDC) transmission lines cause a sudden rise in DC, resulting in over-stressing of converter valves and transformer windings. DC line faults of longer duration, or permanent nature, will lead to a severe disturbance in the associated AC network as well. Thus, the HVDC line faults must be detected immediately to interrupt the fault current by initiating proper actions of control and protection. This paper implements a new method to detect the asymmetrical (pole-to-ground) faults in the conventional bipolar LCC-HVDC transmission system. The proposed method defines a Fault Indicating Parameter (FIP) based on the transient voltage and current elements of each pole. The transient elements are obtained based on single-end measurements. Single-end or non-unit measurements lead to the development of simple, cost-effective and fast protection criteria. Also, the method is applicable to faults close to the line boundary and of high resistivity. A two-terminal bipolar LCC-HVDC transmission system, based on ±500 kV, 1000 MW and 900 km length, is used to evaluate the performance of the proposed technique in offline mode, using MATLAB/Simulink software. Also, the results are validated using an OPAL-RT real-time simulator under divergent fault conditions. The simulation results prove the robustness, selectiveness and accuracy of the proposed scheme.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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