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Enregistrement W4405909823 · doi:10.12974/2311-8741.2024.12.04

Estimating Power Losses due to Harmonics in Power Distribution System Components

2024· article· en· W4405909823 sur OpenAlexaff
Payam Tavakoli, Ali Palizban, Constantin Pitis

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Engineering Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsPower (physics)Distribution (mathematics)Environmental scienceElectrical engineeringMathematicsEngineeringPhysicsVoltageMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the urgent need for accurate estimation of power losses caused by harmonics in various components of power distribution systems (PDS). Current methodologies for evaluating such losses in electrical distribution grids (EDG) are underdeveloped, highlighting the necessity for more refined analytical approaches. To address this gap, a mathematical model was developed to quantify harmonic-induced losses across key PDS components, with a focus on dry-type distribution transformers (DDTs). Expected accuracy range for estimating methodology was Class 2 accuracy range according to AACE1. Mathematical model was validated by using pre-existent tests performed on a 250 kVA DDT. Power losses of DDTs are especially significant because these components play a critical role in power system efficiency and revenue generation. In the commercial and industrial sectors, approximately 50% of electricity passes2 through DDTs, of which 40% of DDT efficiency is affected by harmonic losses [2]3. As electrification and electric vehicle adoption grow, these losses are expected to increase. By identifying components most affected by harmonics, the model enables targeted mitigation strategies, potentially saving 600 GWh annually and reducing power losses by 70 MW4 [3]. The paper concludes with a guide to the use of the proposed mathematical model for the estimation of Harmonic Power Losses and Applicable PDS Components (Appendix C). Proposed mathematical model offers consultants, engineers and end-users a practical tool to improve transformer sizing, implement energy-saving measures, and enhance the efficiency and reliability of PDS. The outcomes support stakeholders, including utilities and customers, by reducing operational costs, extending equipment lifespans, and improving energy efficiency. The findings are a useful tool for government organizations and utilities in refining their energy efficiency programs and standards.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,205

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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