Setting transmission line out-of-step relays in complex power systems
Notice bibliographique
Résumé
Large disturbance in power systems such as network faults, line switching, generator disconnections and rejection of large loads may result in a transient mismatch between the power generation and consumption that could lead to oscillations in the synchronous machine rotor angles. These oscillations, (referred to as power swings) can be damaging if they result in out-of-step (OOS) conditions. Power swings can result in unwanted relay operations that may further aggravate the disturbance leading to blackouts as the August 10, 1996, Western North America blackout. OOS protection can be employed to detect such power swings and strategically block certain protection elements to avoid undesired operations or trip and disconnect the network at specific points to minimize outages. Typically, OOS protection examines the measured impedance at the relay location to detect power swings and determine whether they result in OOS conditions. The settings for OOS relays are specific to the power system and relay location. The current practice of determining OOS relay settings is not an exact science and requires engineering judgement. There may be scenarios where a relay cannot perfectly protect against all out-of-step events without compromising the security. In this thesis, a general methodology which can be used to identify OOS relay settings is presented. It exploits the OOS relay models available in dynamic simulation programs to measure swing speeds and determine preliminary relay settings which are further refined to fit specific conditions. A test system developed in PSSE is used to test the proposed methodology with simulations performed in PSSE software. The settings found from the proposed methodology are further tested by applying to a detailed electromagnetic transient simulation performed in PSCAD software.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».