Smart technique for calculating fault current model parameters using short circuit current measurements
Notice bibliographique
Résumé
Precise evaluation of fault current model parameters is an important issue in protection and automation systems. These parameters play a crucial role in selecting protective relay settings, detecting, and compensating saturated CT waveforms, calculating AC and DC components, estimating the sub-transient and transient time periods for the short-circuit current, determining fault locations, and controlling a fault interruption to avoid very fast transients that arise from switching. A new strategy for calculating the fault parameters using short-circuit current model is presented. The short-circuit current data is used to estimate fault inception angle, decay time constant, power system angle and maximum symmetrical AC fault current. The difference concept can be utilized to obtain precise mathematical formulas for evaluating the parameters of the fault current model. This is for efficient implementation of multiple functions that include digital protective relay, fault locator, digital filter, CT saturation detector and compensator. The strategy can be applied offline or in real-time. To verify the developed methodology, comprehensive numerical studies on a power system with real parameters data are presented. The power system is simulated using the Alternative Transient Program (ATP) tool. The algorithm is processed using MATLAB© software application. It is examined under variable operating and fault conditions for the system. The quantitative findings indicate that the method has high feasibility, and can achieve reliability, accuracy, and speed in estimating fault current parameters. The results also demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, as well as its robustness with respect to changes in system parameters. Its performance is sustainable as the data window moves, and it is immune to different fault and operational conditions. A key highlight of the proposed approach is the ability to perform many tasks of computer applications in power systems using the accurate calculated parameters for the fault current model.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».