Second Harmonic-Based Approach to Identify a GIC Flow in Power Transformers
Notice bibliographique
Résumé
Certain parts of the world can experience active geomagnetic disturbances, which trigger the flow of geomagnetically induced currents (GICs) through grounding circuits into power systems. Such currents are quasi-dc currents that can have large magnitudes capable of inflecting damage to power system equipment. Power transformers are among the vulnerable equipment to GIC flows, which can cause harmonic distortion, disruption in reactive power flow, and thermal damage in transformer windings. Adverse effects of GIC flows can be minimized by developing a fast, accurate, and reliable detection method of GICs. Such a detection method can support initiating adequate responses to block the GIC from flowing into power transformers. This paper presents the development and implementation of a method to detect GIC flows in power transformers. The developed method is based on extracting the second harmonic present in the differential currents. The proposed GIC detection is experimentally tested using laboratory$3\phi$transformers, when operated for different GIC flows and loading levels. In addition, experimental tests are conducted for magnetizing inrush currents and various faults in both sides of tested transformers. Test results demonstrate fast and accurate detection of GIC flows with minor sensitivity to the value of the GIC, loading level, and/or transformer core type. In addition, the proposed$2{\text{nd}}$harmonic-based method is found able to accurately distinguish GIC flows from magnetizing inrush and fault currents.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».