SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:7278db31-6351-41bf-9c03-80aa4667dc2e"
 

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:7278db31-6351-41bf-9c03-80aa4667dc2e" > Grey-box modeling f...

  • Blomgren, E. M.V.Technical University of Denmark (författare)

Grey-box modeling for hot-spot temperature prediction of oil-immersed transformers in power distribution networks

  • Artikel/kapitelEngelska2023

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2023

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:7278db31-6351-41bf-9c03-80aa4667dc2e
  • https://lup.lub.lu.se/record/7278db31-6351-41bf-9c03-80aa4667dc2eURI
  • https://doi.org/10.1016/j.segan.2023.101048DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • Power transformers are one of the most costly assets in power grids. Due to increasing electricity demand and levels of distributed generation, they are more and more often loaded above their rated limits. Transformer ratings are traditionally set as static limits, set in a controlled environment with conservative margins. Through dynamic transformer rating, the rating is instead adapted to the actual working conditions of the transformers. This can help distribution system operators (DSOs) to unlock unused capacity and postpone costly grid investments. To this end, real-time information of the transformer operating conditions, and in particular of its hot-spot and oil temperature, is required. This work proposes a grey-box model that can be used for online estimation and forecasting of the transformer temperature. It relies on a limited set of non-intrusive measurements and was developed using experimental data from a DSO in Jutland, Denmark. The thermal model has proven to be able to predict the temperature of the transformers with a high accuracy and low computational time, which is particularly relevant for online applications. With a six-hour prediction horizon the mean average error was 0.4–0.6 °C. By choosing a stochastic data-driven modeling approach we can also provide prediction intervals and account for the uncertainty.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • D'Ettorre, F.Technical University of Denmark (författare)
  • Samuelsson, O.Lund University,Lunds universitet,Industriell elektroteknik och automation,Institutionen för biomedicinsk teknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,LTH profilområde: Energiomställningen,LTH profilområden,Industrial Electrical Engineering and Automation,Department of Biomedical Engineering,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH,LTH Profile Area: The Energy Transition,LTH Profile areas,Faculty of Engineering, LTH(Swepub:lu)iea-osa (författare)
  • Banaei, M.Technical University of Denmark (författare)
  • Ebrahimy, R.Technical University of Denmark (författare)
  • Rasmussen, M. E.Technical University of Denmark (författare)
  • Nielsen, N. H.Technical University of Denmark (författare)
  • Larsen, A. R.Technical University of Denmark (författare)
  • Madsen, H.Technical University of Denmark (författare)
  • Technical University of DenmarkIndustriell elektroteknik och automation (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Sustainable Energy, Grids and Networks342352-4677

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy