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J-GLOBAL ID：202202293012463725   整理番号：22A0151355

S変換による高調波エネルギー変動に基づく高インピーダンス故障検出【JST・京大機械翻訳】

High Impedance Fault detection based on harmonic energy variation via S-transform

著者 (5件)： Lopes G.N. (Department of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Menezes T.S. (Department of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Santos G.G. (Department of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Trondoli L.H.P.C. (Department of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Vieira J.C.M. (Department of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高インピーダンス故障(HIFs)の検出は,故障電流のランダム挙動と低振幅による配電系統保護専門家の課題である。この問題の解決策に寄与するため,本論文では,Stockwell変換により得られた低高調波次数のエネルギー変化に基づくHIF検出のための新しいアプローチと,高感度かつ安全な検出を確実にするための適応閾値を提案した。異なる土壌タイプを考慮して,試験場で実験的に記録された実際のHIF電流を用いて,IEEE 34ノード試験フィーダによる試験を行った。また,提案方法は,キャパシタバンクや横方向分岐スイッチング,変圧器の通電,モータ開始,および線形および非線形負荷(アーク炉および整流器)接続のような他の事象からのHIF識別を考慮した。誤動作に関する徹底的な解析は,提案した方式が他の事象からHIFを区別するのに有効であることを示している。さらに,試験結果は,この方法が,電流測定におけるノイズでさえ,HIF検出のための安全で有望な技術であることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンデンサ ,  雑音 ,  整流器 ,  電流 ,  変圧器 ,  *故障 ,  電動機 ,  アーク炉 ,  故障電流 ,  配電系統 ,  *高調波 ,  *故障検出 ,  供給装置 ,  電流測定
準シソーラス用語： 非線形負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 配電系統 ,  故障検出 ,  高インピーダンス故障 ,  S変換

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： S変換 ,  波エネルギー ,  高インピーダンス ,  故障検出