This paper Presents an algorithm for the computation of fault location for a transmission line by means of the voltage and current signals. It is impossible to calculate the accurate fault distance, because of the fault resistance and fault current which are unknown. All Currents in the lines are divided by the current distribution factor, so the fault current through the fault resistance can be represented by using data from one terminal of transmission line. This algorithm proposed can calculate the fault distance with only the faulty phase information.
An accurate digital distance relaying algorithm which is immune to reactance effect of the fault resistance and the load current for phase-to-ground fault in 765kV untransposed transmission lines is proposed. The algorithm can estimate adaptively the impedance to a fault point independent of the fault resistance. To compensate the magnitude and phase of the apparent impedance, this algorithm uses the angle of an impedance deviation vector. The impedance correction algorithm for Phase-to-ground fault uses a voltage equation at fault point to compensate the fault current at fault point. A series of tests using EMTP output data in a 765kV untransposed transmission lines have proved the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.
An accurate digital distance relaying algorithm which is immune to reactance effect of the fault resistance and the load current for phase-to-phase short fault in 765kV untransposed transmission lines is proposed. The algorithm can estimate adaptively the impedance to a fault point independent of the fault resistance. To compensate the magnitude and phase of the apparent impedance, this algorithm uses the angle of an impedance deviation vector. The impedance correction algorithm for phase-to-phase short fault uses a voltage equation at fault point to compensate the fault current at fault point. A series of tests using EMTP output data in a 765kv untransposed transmission lines have proved the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, an algorithm for fault location in Auto Transformer(AT) Feeding Railway system is presented. If a fault occurs at the AT feeding circuits of electrical railway system, it is very important to find fault location and to remove it immediately for the purpose of ensuring safety for transportation. Because the characteristics of reactance-distance are not linear, only using one terminal signals to give fault distance is difficult. In this paper, first, using the KVL, 4 voltage equation are obtained. Secondly, eliminating voltage a distance equation which consists of currents at rail and line parameters including mutual effects.
This paper describes the fault location calculation using neuro-fuzzy systems in combined transmission lines with underground power cables. Neuro-fuzzy systems used in this paper are composed of two parts for fault section and fault location. First, neuro-fuzzy system discriminates the fault section between overhead and underground with normalized detail coefficient obtained by wavelet transform. Normalized detail coefficients of voltage and current in half cycle information are used for the inputs of neuro-fuzzy system. As the result of neuro-fuzzy system for fault section, impedance of selected fault section is calculated and it is used as the inputs of the neuro-fuzzy systems for fault location. Neuro-fuzzy systems for fault location also consist of two parts. One calculates the fault location of overhead, and the other does for underground. Fault section is completely classified and neuro-fuzzy system for fault location calculates the distance from the relaying point. Neuro-fuzzy systems proposed in this paper shows the excellent results of fault section and fault location.
Sulaiman, R. Aduni;Jawawi, Dayang N.A.;Halim, Shahliza Abdul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.932-951
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2021
The effectiveness of testing in Model-based Testing (MBT) for Software Product Line (SPL) can be achieved by considering fault detection in test case. The lack of fault consideration caused test case in test suite to be listed randomly. Test Case Prioritization (TCP) is one of regression techniques that is adaptively capable to detect faults as early as possible by reordering test cases based on fault detection rate. However, there is a lack of studies that measured faults in MBT for SPL. This paper proposes a Test Case Prioritization (TCP) approach based on dissimilarity and string based distance called Last Minimal for Local Maximal Distance (LM-LMD) with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity. LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity adopts Local Maximum Distance as the prioritization algorithm and Dice-Jaro-Winkler similarity measure to evaluate distance among test cases. This work is based on the test case generated from statechart in Software Product Line (SPL) domain context. Our results are promising as LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity outperformed the original Local Maximum Distance, Global Maximum Distance and Enhanced All-yes Configuration algorithm in terms of Average Fault Detection Rate (APFD) and average prioritization time.
An accurate digital distance relaying algorithm which is immune to the combined reactance effect of the fault resistance and the load current is proposed. The algorithm can estimate adaptively the impedance to a fault point independent of the fault resistance. To compensate the apparent impedance, this algorithm uses iteratively the angle of an impedance deviation vector improved step by step. The impedance correction algorithm for ground faults uses a current distribution factor to compensate mutual coupling effect.
본 논문은 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경을 위한 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 기술하였다. 이 시스템은 FDA와 FSA, FRA로 구성되어 있다. FDA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅킹 기법으로 결함을 감지하는 에이전트이다. FSA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 결함을 공유하는 에이전트이다. FRA는 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 결함을 복구하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수도 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. FRA에 대한 모델링만을 통해서 본 시스템에 대한 범위를 한정한다.
The conventional fault location algorithms based on the travelling waves have an inherent problem. In cases of the close-up faults occurring near the relaying point and of the faults having zero degree inception angle of voltage signals, the conventional algorithms can not estimate an accurate fault distance. It is because the shapes of travelling waves are near sinusoidal in those cases. A new method solving this problem is presented in this paper. An FIR(Finite Impulse response) filter which makes high frequency components prominent and makes the power frequency component and dc-offset attenuated is used. With this method, the cross-correlation peak is to be very clear when a close-up fault or a fault having near zero-degree inception angle occurs. The cross-correlation peaks can be clearly distinguished and accurate fault location is practically possible consequently. A series of simulation studies using EMTP(Electromagnetic Transients Program) show that the proposed algorithm can calculate an accurate fault distance having maximum 2% or less error.
This paper proposes a FRTU-based intelligent fault distance determination strategy in which each FRTU is able to avoid multiple estimations and reduce the level of estimation error by utilizing heuristic rules driven by voltage and current information collected by 1:1 communication with other FRTUs from the same zone in a ubiquitous-based distribution system. In the proposed method, each FRTU, at first, determines a fault zone and a fault path on the faulted zone based on the proposed heuristic rules which use its current data and the voltage data of its neighboring FRTUs as input data. Next, it determines the fault distance from its position based on the fault current estimated from the current data of the neighboring FRTUs. Finally, in order to prove the effectiveness of the proposed method, the diverse fault cases are simulated in several positions of the typical distribution system using the EMTP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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