Phaselet-Based Arc Flash Relay Against Low Voltage Side Arcing Current Faults in MV-LV Power Transformers
Notice bibliographique
Résumé
Arcing current faults (ACFs) are undesired transient events that can occur in different power system equipment, including medium voltage-to-low voltage (MV-LV) power transformers. The main challenge in detecting, identifying, and responding to low-voltage (LV) side ACFs (in a MV-LV power transformer), is due to low magnitudes of MV side currents triggered by a LV side ACF. As a result, MV side protective devices fail to detect and respond to LV side ACFs. In many cases, the reduced ability to detect and respond to LV side ACFs prolongs the duration of LV side ACFs, and leads to a significant increase in the incident energy (may exceed acceptable limits). In this article, an analysis of MV side currents is developed to extract signature information to ensure accurate and fast detection and identification of LV side ACFs. The proposed signature of a LV side ACF is the high frequency components (with non-stationary phases) extracted from MV side currents. Desired frequency components can be extracted using a multi-channel filter bank that is composed of digital high pass filters with linear phase responses. Such digital filters are designed using phaselet functions to ensure a simplified implementation of the desired filter bank. The accuracy and response speed of the proposed approach are utilized for designing a new arc flash relay (AFR) for MV-LV power transformers. The phaselet-based AFR is implemented and tested for a 35 kVA transformer during several transient events including LV side ACFs. Performance results reveal accurate and reliable detection, identification, and response to LV side ACFs with negligible sensitivity to loading level and/or ACF type (series or parallel).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».