Estimation of transmission line parameters using multiple methods

Costa, Éder Silva; Kurokawa, Sérgio

doi:10.1049/iet-gtd.2014.0746

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“…Figure 7 presents the estimation errors of fault location and resistances for different deviations of line parameters utilized in the algorithm from the parameters employed for the simulations. The fault location and estimation of fault resistances achieved reasonable accuracy for L L and R L in the range of ±10%, which is larger than the accuracy of available methods for line parameters' estimation [13], [14]. Note that the proposed algorithm also correctly estimated the fault inception interval for all simulated internal fault instances.…”

Section: G Impact Of Inaccuracies In Line Parametersmentioning

confidence: 96%

Optimization-Based Settingless Algorithm Combining Protection and Fault Identification

Davydova

Shchetinin

Hug

2020

IEEE Trans. Power Delivery

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The demand for faster protection algorithms is growing due to the increasingly faster dynamics in the system. The majority of existing algorithms require empirically selected set-points, which may reduce sensitivity to internal faults and cause security problems. This paper addresses these challenges by proposing a settingless time-domain unit protection algorithm for medium-voltage lines. The main idea of the algorithm is to identify which model of a protected line, i.e. healthy or with an internal fault, is more consistent with the input measurements. This is done by solving a number of small-scale convex optimization problems, which at the same time determine the characteristics of an internal fault that best fit the measurements. Thus, the proposed algorithm merges protection, fault location and fault type identification functionalities. The algorithm's performance is extensively tested on a grid model in MATLAB Simulink for different types of generation and grid operating conditions. The results demonstrate that the algorithm can operate quickly and reliably, and accurately estimate fault characteristics even in the presence of noisy measurements and uncertain line parameters.

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Section: G Impact Of Inaccuracies In Line Parametersmentioning

confidence: 96%

Optimization-Based Settingless Algorithm Combining Protection and Fault Identification

Davydova

Shchetinin

Hug

2020

IEEE Trans. Power Delivery

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“…En la solución de los problemas asociados a los estudios con líneas de transmisión se asume que los parámetros de la línea se conocen. La determinación más acertada de sus parámetros depende del objetivo del análisis que se realizará en el sistema eléctrico de potencia, el modelo de una línea de transmisión no será el mismo para un estudio del sistema en estado estable que para un estudio de coordinación de aislamiento y el conocimiento de las condiciones transitorias y posibles sobrevoltajes en la línea [1], [2], [3].…”

Section: Introductionunclassified

“…Los parámetros eléctricos de una línea de transmisión pueden ser calculados a partir de su geometría y sus componentes, pero la determinación de este modelo basado en los métodos de las funciones de Bessel y Carson producen ciertas imprecisiones debido a las aproximaciones que se utilizan para las condiciones ambientales variantes, la conductividad no homogénea del suelo y la geometría de la torre [2], [4].…”

Section: Introductionunclassified

Estimación de los Parámetros Eléctricos de una Línea de Transmisión Trifásica a Escala de Laboratorio a Partir de Mediciones de Transitorios de Voltaje

Gualotuña¹,

Ramírez²,

Lucio³

et al. 2020

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En este artículo se presenta la estimación de los parámetros eléctricos de una línea de transmisión trifásica a partir de mediciones de transitorios de voltaje en un modelo de laboratorio a escala utilizando métodos de optimización no lineal. El objetivo del estudio busca obtener los parámetros de forma más precisa y rápida en comparación con los métodos convencionales. Las pruebas convencionales de circuito abierto y corto circuito se realizaron en un modelo a escala en el Laboratorio de Máquinas Eléctricas de la Escuela Politécnica Nacional y se utilizaron para obtener los parámetros eléctricos iniciales del modelo. Posteriormente, se simula un evento de voltaje transitorio mediante la energización de la línea utilizando un interruptor que proporciona una señal de voltaje experimental. La señal es capturada por un instrumento de medición para su posterior análisis. Con la ayuda de MATLAB-Simulink, la simulación de la línea de transmisión se realiza con el respectivo transitorio de voltaje obtenido al energizar la línea, con un voltaje nominal y sin carga. En la simulación se utilizan los parámetros obtenidos de manera convencional, el modelo de parámetros distribuidos de la línea de transmisión y el evento de voltaje transitorio. Finalmente, se utiliza la herramienta de optimización Parameter Estimation de MATLAB-Simulink para sintonizar la señal de la respuesta experimental y la simulación.

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“…Most of these papers are focused solely on IEEE system and are not tested on a real system. One of the systems that have been tested is long transmission line [12]. Theoretically, values of R, L and C in long transmission line are supposedly higher than short transmission line.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Kalman filter estimation of RLC parameters for UMP transmission line

Amin

Ahmad

Mohamed

2018

MATEC Web of Conferences

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This paper present the development of Kalman filter that allows evaluation in the estimation of resistance (R), inductance (L), and capacitance (C) values for Universiti Malaysia Pahang (UMP) short transmission line. To overcome the weaknesses of existing system such as power losses in the transmission line, Kalman Filter can be a better solution to estimate the parameters. The aim of this paper is to estimate RLC values by using Kalman filter that in the end can increase the system efficiency in UMP. In this research, matlab simulink model is developed to analyse the UMP short transmission line by considering different noise conditions to reprint certain unknown parameters which are difficult to predict. The data is then used for comparison purposes between calculated and estimated values. The results have illustrated that the Kalman Filter estimate accurately the RLC parameters with less error. The comparison of accuracy between Kalman Filter and Least Square method is also presented to evaluate their performances.

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Estimation of transmission line parameters using multiple methods

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Optimization-Based Settingless Algorithm Combining Protection and Fault Identification

Optimization-Based Settingless Algorithm Combining Protection and Fault Identification

Estimación de los Parámetros Eléctricos de una Línea de Transmisión Trifásica a Escala de Laboratorio a Partir de Mediciones de Transitorios de Voltaje

Kalman filter estimation of RLC parameters for UMP transmission line

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