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Enregistrement W4386372591 · doi:10.3390/en16176348

A Comprehensive Review on Transient Recovery Voltage in Power Systems: Models, Standardizations and Analysis

2023· review· en· W4386372591 sur OpenAlexaff
Eleonora Fripp Lazzari, Adriano Peres de Morais, Maicon J. S. Ramos, Renato G. Ferraz, Tiago B. Marchesan, Vitor C. Bender, Rodinei Carraro, Herber Fontoura, Cristian Correa, Mariana Resener

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser UniversitySiemens (Canada)
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Santa MariaAgência Nacional de Energia ElétricaUniversidade Federal do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésTransient (computer programming)Circuit breakerInterruptElectric power systemTransient recovery voltageVoltageOvervoltageSIGNAL (programming language)EngineeringElectrical engineeringFault (geology)Computer scienceTransient voltage suppressorElectronic engineeringPower (physics)Reliability engineeringSwitched-mode power supplyPhysicsTransmission (telecommunications)Constant power circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical power systems are exposed to transient disturbances that change the voltage and current signals of the network, which can interrupt power and damage equipment. In high-frequency phenomena, it is essential to study the transient recovery voltage (TRV) to ensure the electrical insulation limits of circuit breakers are not violated, thus leading to a safe and reliable operation. Adequate models are crucial to achieving satisfactory results in the studies, according to the range of frequency of the transient being evaluated. This paper presents a comprehensive literature review of methods and models for studying electromagnetic transients, focusing on TRV requests imposed on circuit breakers, in addition to fault-clearing simulations on real system modeling. The analyses are fundamental both for the evaluation of the amplitude of the voltage signal and for its rate of rise. We also compare the reviewed models and techniques to provide a handy resource for researchers.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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