The Smart Solution for the Prediction of Slowly Developing Electrical Faults in MV Switchgear Using Partial Discharge Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An electrical fault in switchgear results in interruption of power supply, damage to equipment, and poses a hazard to personnel. This paper focuses on the detection of slowly developing faults leading to internal arc, using online monitoring technologies in medium-voltage switchgear. Unconventional radio-frequency (RF) techniques for discharge measurement are highly attractive but have not been widely applied in the industry due to their ineligibility to quantify actual discharge. On the basis of various benefits, a new application of a differential electric field ( D-dot) sensor for partial-discharge (PD) measurements has been introduced in this paper. The reliability of the sensor has been confirmed through comparison with a commercial high- frequency current transformer. An attempt has been made to quantify the apparent charge of online PD measurements. The energy of signal captured by the D-dot sensor has been compared with the apparent charge quantity calculated from current pulse measured by the conventional method. A second degree polynomial relation exists between the cumulative energy and apparent charge. It has been shown that when apparent charge is plotted against the cumulative energy of the RF signal for a number of pulses, defects can be separated on the basis of cluster positions within the scatter plot.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle