A Machine-Learning Approach to Identify the Influence of Temperature on FRA Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Frequency response analysis (FRA) is a powerful and widely used tool for condition assessment in power transformers. However, interpretation schemes are still challenging. Studies show that FRA data can be influenced by parameters other than winding deformation, including temperature. In this study, a machine-learning approach with temperature as an input attribute was used to objectively identify faults in FRA traces. To the best knowledge of the authors, this has not been reported in the literature. A single-phase transformer model was specifically designed and fabricated for use as a test object for the study. The model is unique in that it allows the non-destructive interchange of healthy and distorted winding sections and, hence, reproducible and repeatable FRA measurements. FRA measurements taken at temperatures ranging from −40 °C to 40 °C were used first to describe the impact of temperature on FRA traces and then to test the ability of the machine learning algorithms to discriminate between fault conditions and temperature variation. The results show that when temperature is not considered in the training dataset, the algorithm may misclassify healthy measurements, taken at different temperatures, as mechanical or electrical faults. However, once the influence of temperature was considered in the training set, the performance of the classifier as studied was restored. The results indicate the feasibility of using the proposed approach to prevent misclassification based on temperature changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».