Notice bibliographique
Résumé
Fault location, isolation, and service restoration (FLISR) have evolved from manual processes to automated systems through the introduction of remote-controlled switching and advanced communication networks. Automated FLISR enhances grid reliability by minimizing stress on primary equipment and ensuring high service availability. Traditional implementations rely on centralized systems, where decision-making typically is semi-automated and dependent on communication networks. A fully distributed FLISR system leverages adjacent devices in open-loop and radial configurations to autonomously identify and isolate faults and restore power. By eliminating centralized decision-making, such systems are capable to reduce restoration time and improve overall system availability. Accurate and cost-effective fault detection in the distribution network is crucial for a commercial success. This paper introduces a fault detection approach capable of reliably identifying high-ohmic earth faults using only three phase current measurements without requiring zero sequence current or polarizing voltage. This method provides sensitive and robust fault detection suitable for secondary substations, forming the foundation for dependable and ultra-fast FLISR. This paper presents data and experiences from commercial installations of distributed FLISR, including primary earth fault tests in open-loop configurations with both circuit breakers and load disconnector switches. Optimization strategies for distributed FLISR are discussed, addressing network characteristics and communication capabilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».