Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: uszkodzenie uzwojenia

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Classifying transformer winding fault type, location and extent using FRA based on support vector machine

Ezziane Hassane, Houassine Hamza, Moulahoum Samir, Chaouche Moustafa Sahnoune

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 1

23--33

In this paper, four common winding faults in power transformers (axial displacement (AD), serial capacitance variation (VSC), ground capacitance variation (VGC), open circuit (OC)) are simulated on a transformer winding model to classify the fault type, location and extent, by applying an intelligent methodology for diagnosing transformer faults, depends on building a comprehensive database by collecting Frequency Responses Analysis (FRA) related to health and faulty conditions and analyzing them using statistical and mathematical indicators, this base that can inventory all possible faults in terms of location and extent, which is used to train a support vector machine (SVM) classifier on the faults included in it, which is then able to classify any new data . The results of the tests showed that the proposed method is characterized by high accuracy in detecting the type of defect, determining its location and the extent of its occurrence, It also contributes to the development of the application of machine learning on transformers.

W tym artykule symulowane są cztery typowe uszkodzenia uzwojeń w transformatorach mocy (przemieszczenie osiowe (AD), szeregowa zmiana pojemności (VSC), zmiana pojemności uziemienia (VGC), obwód otwarty (OC)) na modelu uzwojenia transformatora w celu sklasyfikowania typu zwarcia , lokalizacji i zasięgu, poprzez zastosowanie inteligentnej metodologii diagnozowania uszkodzeń transformatorów, polega na zbudowaniu kompleksowej bazy danych poprzez zbieranie Analizy Odpowiedzi Częstotliwości (FRA) związanej ze stanami zdrowia i wadliwymi oraz analizowanie ich za pomocą wskaźników statystycznych i matematycznych, tej bazy, która może inwentaryzować wszystkie możliwych błędów pod względem lokalizacji i zasięgu, który jest używany do trenowania klasyfikatora maszyny wektora nośnego (SVM) na zawartych w nim błędach, który jest następnie w stanie sklasyfikować dowolne nowe dane. Wyniki badań wykazały, że proponowana metoda charakteryzuje się dużą dokładnością w wykrywaniu rodzaju defektu, określaniu jego lokalizacji oraz zasięgu jej występowania, przyczynia się również do rozwoju zastosowania uczenia maszynowego na transformatorach.

High-energy transformer’s safety

Kulig Magdalena

Physics for Economy

2019

Vol. 3, No. 1

5-13

Bazując na wielu zaletach technologii czujników światłowodowych, artykuł przedstawia możliwość pomiaru temperatury w trudnych warunkach środowiskowych, na przykład w wysokim polu elektromagnetycznym. W omawianych czujnikach światłowodowych stosuje się interferometry Fabry-Perota, z krótką wnęką rezonansową o małej rozdzielczości. Walorami takiego rozwiązania są m.in. prosta i zwarta budowa, niska cena, mały wpływ temperatury oraz brak zaniku obrazu interferencyjnego wywołanego polaryzacją. W związku z możliwością obciążeń transformatorów, zakłady elektroenergetyczne oraz firmy prowadzące eksploatację testują transformatory mocy w celu oceny ich stanu, ustalenia harmonogramu prac konserwacyjnych i zaplanowania wymiany. Najczęściej stosowany jest pomiar temperatury.