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Enregistrement W2121593471 · doi:10.1109/ccece.2008.4564874

Commutation failure recognition in HVDC systems using wavelet and shannon entropy

2008· article· en· W2121593471 sur OpenAlexvenueno aff
Yuhong Wang, Qunzhan Li, Xiaoqiong He

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommutationFault (geology)Pattern recognition (psychology)Entropy (arrow of time)Computer scienceWavelet transformDiscrete wavelet transformWaveletTransmission systemFeature vectorControl theory (sociology)Electronic engineeringSpeech recognitionAlgorithmVoltageEngineeringArtificial intelligenceTransmission (telecommunications)Electrical engineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commutation failure (CF) is a serious malfunction in HVDC systems. Fast detection and identification is important to avoid HVDC system block or even further deterioration of the whole system. This paper proposes a novel approach of CF recognition using wavelet transform and Shannon entropy technique. Only phase A voltage signal at inverter is used as the input of the new method. AC voltage is decomposed by discrete wavelet transform to get details and approximations on all scales. High frequency details are used to locate the fault time. A fault entropy feature matrix T is formed for fault classification. CF can be identified by comparing the Euclidean distances of its feature vector to those of the known fault types in matrix T. The proposed approach is verified by fault signals simulated in a complete 12-pulse HVDC transmission system in Matlab/Simulink. The results have approved its feasibility and preciseness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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