Performance Evaluation of Overcurrent and Directional Overcurrent Relays Under Harmonic and Imbalance Conditions: A Case Study of a 132/20 kV Substation
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of harmonics and imbalance on the performance of overcurrent relays (OCRs) and directional overcurrent relays (DOCRs) used in electricity transmission companies. For this purpose, one of the typical substation posts of 132/20 kV in Mashhad, Iran was simulated in EMTP software. This system was simulated under heavy harmonic loads, and then various types of faults in different locations of the substation and load feeder were placed to capture voltage and current waveforms. To investigate the relays' performance, first, simplified models of OCR and DOCR were implemented in MATLAB software. Next, by using the recorded fault, it was observed that the simulated relays performed correctly. Finally, the recorded data was used by the BER 3-protection relay test set to evaluate digital OCRs' and DOCRs' performance. The evaluation was done by examining Siemens SIPROTEC 7SJ62 and GE Multilin F650. The results show that both relays performed acceptably with respect to harmonics, but unlike the SIPROTEC 7SJ62, the Multilin F650 could not detect the direction of nearby three-phase faults in an unbalanced voltage scenario. Moreover, the SIPROTEC 7SJ62 records voltage and current samples after passing through a filter and therefore cannot provide insightful information about pre-fault power quality status.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».