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Enregistrement W7161762151 · doi:10.82308/47800

Synchrophasor-based state estimation for online voltage stability monitoring in power systems

2019· dissertation· en· W7161762151 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyun Lu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)Distribution (mathematics)High tensionTransmission channel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réseaux de distribution électrique font face à des défis opérationnels grandissants et requièrent une surveillance constante de leur stabilité au fur et à mesure de l'intégration grandissante d'énergies renouvelables et d'une demande à la croissance rapide. Cette thèse se concentre sur l'analyse et la surveillance de la stabilité de la tension dans le contexte de la distribution électrique afin de pouvoir prévenir rapidement le gestionnaire du réseau de problèmes imminents sur le réseau.La mise en place de synchrophaseurs dans les réseaux de distribution améliore l'estimation de l'état du système. L'utilisation de synchrophaseurs offre une visibilité accrue, un temps de réponse plus rapide, ainsi qu'une estimation plus fiable de l'état du réseau, ce qui représente une opportunité parfaite pour développer de nouveaux algorithmes de contrôle plus performants. Cette thèse propose un algorithme de contrôle de la stabilité de la tension reposant sur la méthode d'estimation linéaire d'état basé sur les synchrophaseurs. Cet algorithme utilise un ensemble de signes avant-coureurs combinés au test d'indépendance BDS (un test d'hypothèse statistique, après les initiales de W. A. Brock, W. Dechert et J. Scheinkman). Les signes avant-coureurs sont déduits des phénomènes de ralentissements dans les systèmes dynamiques, et le test BDS est employé comme un outil de diagnostic afin d'éviter les fausses alertes. L'avantage fondamental de cet algorithme, par rapport aux autres indicateurs de stabilité de tension utilisés dans les réseaux de transmission, est qu'il peut détecter l'apparition d'une instabilité de tension plus rapidement et plus précisément tout en évitant les fausses alertes quand le système est toujours loin de sa frontière de stabilité. Des études de cas effectuées sur une ligne d'alimentation dans une zone rurale du Québec confirment l'efficacité de l'algorithme de contrôle de la stabilité de la tension proposé. La détection fiable et rapide de la proximité de l'état du système d'un effondrement de tension est accomplie sans fausse alarme.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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