Voltage Collapse Owing to Cascading Failures Under Geomagnetic Disturbances in Electromagnetic Transient Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Under severe geomagnetic disturbances (GMDs) caused by intense solar activity, transformers in the power grid will generate groups of massive reactive power losses and harmonic currents. At the same time, harmonic currents can readily cause the mal-operation of relay protection device for reactive power compensation, which puts the power grid in a state of insufficient reactive power, leading to local reactive power imbalances. This may cause cascading failures and even voltage collapse, resulting in a large-scale power blackout. This article analyzes the mechanism and triggering conditions of cascading failures, proposes the development process of voltage collapse caused by sensitive equipment in the power grid. Based on this, the electromagnetic transient simulation of a four-station eight-node and IEEE 118-GMD grid was used to simulate the voltage collapse owing to cascading failures under GMDs, verifying the correctness of the proposed theory. Further, the occurrence patterns of cascading failures in the power grid during geomagnetic storms were summarized based on the simulation result, and the triggering conditions and influencing factors leading to voltage collapse were identified. This provides guidance for accurately and quickly identifying risk nodes during geomagnetic storms invasion to permit timely disaster prevention measures to avoid voltage collapse under GMDs.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».