Cable Health Monitoring in Distribution Networks using Power Line Communications
Notice bibliographique
Résumé
Power Line Communication (PLC) harnesses the existing infrastructure of power lines for data transmission. As one application, PLC is being used for monitoring and control in distribution networks. In this paper, we propose an autonomous technique that exploits the communication channel estimated inside legacy PLC modems to determine the health of distribution cables. In particular, we consider paper insulated lead covered (PILC) cables widely used in low and medium voltage distribution networks that are most susceptible to thermal degradations. Measurement campaigns have shown that these thermal degradations cause dielectric property changes in PILC cable insulations, which also result in changes in PLC channel conditions. However, through channel characterization of healthy and degraded cables, we demonstrate that the estimated channel frequency responses are not sufficiently distinctive for manual diagnosis. We therefore propose a machine-learning based technique that not only achieves our set target, but is also able to estimate the cable health under varying load conditions. Simulation results show that our proposed technique accurately estimates thermal degradation severities in PILC cables. We thus believe that PLC based cable health monitoring can be used as an autonomous remote diagnostics method that can be integrated into a smart-grid concept and has the promise of being more cost-effective than deploying personnel and/or dedicated equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».