Discrimination between Inrush and Internal Fault Currents in Power Transformers Using Hyperbolic S-Transform
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 36، شماره: 12
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 197
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-36-12_007
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1402
چکیده مقاله:
Numerous methods exist to distinguish between inrush current and internal faults, but these approaches have not yet become practical due to their inherent limitations. As a result, conventional methods, despite their well-known drawbacks, continue to be widely used in practice. In this paper, a new method based on time-frequency analysis is presented for detecting inrush current situations. To do this, a diverse array of scenarios involving a power transformer switching ON and internal fault cases are simulated using the PSCAD/EMTDC software package. Then, a hyperbolic S-transformer is employed to extract a determining index from the simulation results. Finally, a suitable threshold value for this index is computed so that inrush current can be distinguished from fault current by comparing the index with its threshold. Evaluation of the efficiency of the proposed method using simulation and real data confirms its excellent accuracy. Therefore, it can be used in algorithms for power transformer differential protection to improve their stability during inrush current transients.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
L. A. Yaseen
Department of Electrical Technology, Institute Technical-Anbar, Middle Technical University, Baghdad, Iraq
A. Ebadi
Department of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
A. A. Abdoos
Department of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :