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Enregistrement W4416342519 · doi:10.1109/epec65543.2025.11230437

Enhancing Distribution System Reliability: Telecontrol Automatic Reclosing (TAR) for Power Restoration in Distribution Grid

2025· article· W4416342519 sur OpenAlexaff
Aomesh Bhatt, Aditi Garg, Prachal Jadeja

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecloserFault (geology)Gridtar (computing)Reliability (semiconductor)Circuit breakerSmart gridPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the implementation of Telecontrol Automatic Reclosing (TAR) on sub-transmission feeder head breakers or reclosers, utilizing Schneider’s Advanced Distribution Management System (ADMS) version 3.7 to automatically close breakers/ reclosers within 60 seconds after a fault trip. TAR is implemented on single or multiple feeders in the grid, and the TAR profile can be customized based on various trigger combinations. The paper introduces FLISR and TAR applications in ADMS 3.7 and demonstrates that TAR can reduce customer duration of power loss and improve key reliability metrics, thereby enhancing the utility’s overall performance. TAR proves particularly advantageous during severe weather events, where multiple feeders may trip simultaneously. In such instances, TAR automates the reenergization process, allowing grid operators to focus on addressing other critical issues rather than manually managing each reclosure. The results underscore TAR’s potential to improve grid resilience, optimize outage management, and provide cost-effective solutions for utilities. By automating fault recovery and minimizing outage durations, TAR offers substantial operational benefits, particularly in mitigating the impacts of widespread disruptions caused by adverse weather conditions. This paper highlights the role of TAR in modernizing fault management systems, making it a valuable tool for utilities seeking to improve service continuity and grid reliability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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