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Record W6992910922

Modelo híbrido del transformador de potencia para el estudio de corrientes geomagnéticas inducidas

2015· other· es· W6992910922 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEl Repositorio Academico Digital de la UANL (Universidad Autónoma de Nuevo León) · 2015
Typeother
Languagees
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LimitingFilter (signal processing)Term (time)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente trabajo de investigación se centra en la estudio del comportamiento de las variables eléctricas de un transformador de potencia cuando se ve afectado por una corriente geomagnética inducida (GIC). El estudio de este fenómeno es importante debido a que los efectos ocasionados por las GIC en el transformador pueden traer consecuencias hacia el resto del sistema eléctrico interconectado. El estudio del fenómeno de las GIC en los sistemas de potencia ha estado en discusión e investigación por muchos años y los más interesados en minimizar sus efectos son las compañías suministradoras. Este interés surgió desde el apagón del 13 de marzo de 1989, originado por una gran tormenta solar que al chocar con la Tierra, ocasionó salidas de líneas de transmisión por disparos erróneos de las protecciones, sobrecargas de equipo, fallas en gran número de transformadores, donde algunos de ellos terminaron quemados por el sobrecalentamiento, terminando en el colapso total del sistema eléctrico de Quebec. A partir de este suceso, se incrementa el estudio de las GIC específicamente en los transformadores de potencia, debido a la necesidad de atenuar las repercusiones que tienen estas corrientes en el funcionamiento de estos equipos, los cuales son vulnerables a la entrada de estas corrientes a través de sus puntos de tierra. Las corrientes geomagnéticas tienen una muy baja frecuencia por lo que son consideradas corrientes quasi-directas. Cuando a través del transformador fluye una corriente directa además del flujo alterno de operación normal, se presenta el fenómeno de saturación del núcleo magnético en medio ciclo. Los efectos conocidos por la este efecto de saturación son: el incremento de armónicos, aumento en las corrientes de parasitas por lo tanto ocasiona calentamiento del equipo, además de originar un mayor consumo de potencia reactiva en el transformador. Al considerarse las GIC como corrientes directas, pueden modelarse para los análisis como una fuente de voltaje directo. El transformador de potencia se puede modelar tan a detalle como sea necesario el fenómeno motivo de estudio. En este trabajo se presenta el uso de dos modelos diferentes. El primer modelo propuesto, hace uso del modelo de transformador ideal al cuál se le anexa de manera externa la rama de magnetización que representa el núcleo magnético del transformador mediante el cual se observa la saturación del mismo. El segundo modelo aplicado es el modelo híbrido XFMR, el cual modela de manera topológicamente correcta las partes del transformador haciendo uso de una aproximación más exacta de la característica de saturación del núcleo. Este trabajo se conforma de seis capítulos, donde los primeros tres exponen los fundamentos de la investigación, los fundamentos teóricos del transformador y una explicación del fenómeno para entenderse a mayor profundidad. El capítulo cuarto expone los dos modelos aplicados en la investigación. Los casos de estudio se desarrollan en el capítulo cinco, exponiendo un análisis de los resultados obtenidos a través de simulaciones en ATP. Ahí mismo se incluye un resumen de los métodos propuestos actualmente para mitigación del fenómeno de GIC. Finalmente el capítulo seis expone las conclusiones obtenidas y los trabajos futuros para continuación del este trabajo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.040

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2015
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