Three Winding Transformer Evaluation of K-Factor Value and Harmonic Distortion
Notice bibliographique
Résumé
It is impossible to completely eliminate harmonics from the electric power supply. Harmonic distortion waves are produced by the nonlinear load. On the other hand, due to the fact that the harmonic current flows through the transformer winding, the presence of harmonics causes an abnormally high increase in temperature inside the transformer. It is possible to utilise the rise in the K-factor value of the transformer as a representation of the increase in heat. In order to reduce harmonic distortion and the transformer K-factor value, the author of this article proposes using a detuned reactor in conjunction with a shunt harmonic passive filter. Three-winding transformer is the one that is being utilised. To compare the reduction in harmonic distortion and the K-factor value, many situations are required. The first case study involves harmonics and assumes that no harmonic filter has been installed. In the second scenario, a shunt harmonic passive filter is used to cut down on the amount of harmonic distortion as well as the K-factor value. The third option combines a detuned reactor with a shunt harmonic passive filter in order to accomplish the same goal as the second scenario. The values of THD_I and THD_V for the first scenario are 20.62 percent and 27.83 percent, respectively. while the value of the K-factor is 4.46. The THD_I and THD_V values for the second scenario are, respectively, 10.66% and 15.39%. In the meanwhile, the value of the K factor is 2.92. Regarding the second scenario, the THD_I and THD_V values come in at 2.82% and 4.91%, respectively. while the value of the K-factor is 1.13. When compared to the other scenarios, the third one achieves the greatest results in terms of reducing harmonic distortion and K-factor to the lowest possible levels. The shunt harmonic passive filter's effectiveness may be enhanced by the presence of a detuned reactor.
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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 | 0,000 | 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 ».