Effects of VA Rating on the Fault Diagnosis of Power Transformer Using SFRA Test
Notice bibliographique
Résumé
The electric power transformer is an essential part of an electrical power system since it is used to step up or down voltage levels to maintain the system performance as well as possible. Frequency response analysis (FRA) is one of the most widely used techniques for detecting various types of mechanical damage in transformers. The equivalent circuit of the transformer will be represented by a complex network of R, L, and C elements in the FRA technique. For transformer faults diagnosis, various calculation techniques and diagnostic techniques may be used, such as acoustic emission analysis, thermal images of electromagnetic radiation, transformer temperature, and humidity analysis. SFRA test is one of these techniques that could be used to determine the fault type based on its response over a wide frequency range. The main challenge of the SFRA test is that the functional interpretation requirement for this test is not universally accepted Also statistical features are defined for this SFRA response to be used in fault detection and classification. In this paper, the effect of the transformer rating on the fault diagnosis techniques using SFRA is tested. Also, the effect of the transformer VA rating on the statistical parameters and the classification rules of fault diagnosis is discussed. Finally, the features used in fault diagnosis are ranked according to its independence of the transformer rating resulting in a more accurate matching fault diagnosis technique.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».