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Enregistrement W4390098269 · doi:10.1109/apap59666.2023.10348488

A Study on Transmission Line Protection Using Incident Current

2023· article· en· W4390098269 sur OpenAlexaff
Enwu Xu, H. Wang, Yi Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensRTDS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission lineElectric power transmissionTransient (computer programming)Superposition principleElectronic engineeringElectrical impedanceFault (geology)Protective relayTransmission (telecommunications)Digital protective relayFilter (signal processing)Line (geometry)Power-system protectionComputer scienceRelayElectric power systemElectrical engineeringCharacteristic impedancePower (physics)EngineeringPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern traveling wave-based (TW-based) protection solutions for transmission lines have been increasingly adopted in real-world power systems. Among various methods, the Differentiator Smoother (DS) filter is a mature signal processing technique, relying on high-frequency sampled data, and has been used in commercially available TW-based relays. The DS filtering technique extracts the transients, related to fault-induced TWs in the measured currents, which are a superposition of the incident and reflected waves. The magnitude of this transient, which is dependent on the termination characteristics of the transmission line, could be very small, if the termination impedance is significantly higher than the characteristic impedance of the transmission line, potentially resulting in poor accuracy in fault location estimation. In this paper, a study on Transmission Line Protection based on the incident current is presented. Real-time simulations are performed using RTDS® real-time digital simulator to compare the incident current-based method with the existing DS-based solution. The results prove a great potential to incorporate such an incident-current based TW protection solution into commercially available TW-based relays.

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 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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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