MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413110211 · doi:10.1038/s41598-025-12832-8

Adaptive differential current relay based on form/ripple factors for busbar current signals

2025· article· en· W4413110211 sur OpenAlexfundno aff
R. A. Mahmoud

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Engineering and Information Technology, University of Technology SydneyHelwan UniversityCairo UniversityUniversity of Calgary
Mots-clésBusbarRippleCurrent (fluid)RelayDifferential (mechanical device)Computer scienceRipple marksElectrical engineeringVoltageEngineeringPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an adaptive protection algorithm that adjusts the tripping characteristics of the differential relaying schemes in response to changes in CT saturation levels and DC component content of fault currents. Moreover, the main protection function differentiates between internal and external faults with or without CT saturation. This is accomplished by estimating the appropriate tripping characteristic slope using form and ripple factors calculated for the current signals measured at the entering and exiting terminals of the protected equipment. The modified approach aims to achieve automatic resetting to inhibit the relay operation during external faults and to avoid any delay or restriction of the relay operation during severe internal faults due to the presence of harmonics. Numerous cases, including various types of internal and external faults with or without CTs saturation and DC component, are carried out on a typical power system simulated using the ATP platform. The proposed algorithm can be performed utilizing the MATLAB software, which can receive current measurements from the ATP simulator. The simulation results manifest the functional efficiency of the suggested technique under diverse operating and fault conditions and its ability to discriminate fault location. Additionally, the response time of the suggested technique is roughly 10.0 ms in the event of internal faults, which is also appropriate for preventing the technique from functioning in the case of non-fault or external fault disturbances. Furthermore, it is able to recognize CT saturation conditions, assess the degree of current distortion, and select which feeder CT is saturated. Besides, the outcomes demonstrate the extreme simplicity, effectiveness, stability, accuracy, and reliability of the proposed algorithm. Quantitative findings from the extensive case studies indicate that the estimated ratios of the protection's accuracy, dependability, security, and reliability are greater than 99.40%. It is applicable to Smart Grids (SGs) and Substation Automation Systems (SAS), as the algorithm is one of the applications in digital protection relays/systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetPower Systems Fault DetectionTravaux en français237 207