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Enregistrement W4413998267 · doi:10.18280/jesa.580716

Design an Intelligent Multifunction Generator Protection System Based on the P-Q Capability Curve

2025· article· en· W4413998267 sur OpenAlexvenueno aff
Saad Hadi A. Alahmed, Ahmed Nasser B. Alsammak, Hasan A. Mohammed

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid and Power Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mosul
Mots-clésGenerator (circuit theory)Computer sciencePhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synchronous generator is a fundamental component in the power grid and therefore, requires intelligent protection systems to ensure safe and reliable operation.This study aims to design a multifunctional intelligent protection system based on the generator capability curve and the generator's inlet air temperature.The methodology involves using MATLAB/Simulink to simulate a model consisting of a synchronous generator connected to a power transformer and an infinite busbar.The main technique used is the Fuzzy Inference System (FIS), which evaluates performance deviations and their severity, enabling protection decisions that adapt to the cooling air temperature.The system also integrates multifunctional protection that includes various protection mechanisms for the generator.The key findings reveal a significant impact of the generator's inlet air temperature on generator performance.It was shown that an increase in the cooling air temperature may cause the generator to operate beyond the limits of the capability curve, even without exceeding conventional protection thresholds.The proposed system activates protection only when truly necessary and automatically adjusts protection settings based on operating conditions, especially temperature fluctuations.This design offers a practical and scalable solution for protection systems, enhancing reliability and minimizing operational and maintenance expenses, and reducing unexpected failures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

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