Comparison of Different Voltage Waveforms for Partial Discharge Measurement in Medium Voltage Cables and Accessories
Notice bibliographique
Résumé
Partial discharge (PD) measurement is commonly used to identify weak spots in medium voltage (MV) cables and accessories, as an acceptance and a maintenance test procedure. A PD event leads to the continued accelerated aging of a cable or an accessory and does not heal itself. In this background, PD testing can spot localized issues in the cable insulation such as voids, air gaps and electrical trees, and workmanship problems at the cable accessories (due to misalignment, improper cutbacks, etc.). PD is a frequency-dependent phenomenon and is influenced by the rate of rise of the test voltage, especially at the point of zero-crossing. It is therefore important to analyze if the nature of the voltage waveform used has a significant effect on the PD measurement test results. This paper aims to evaluate the performance of different voltage waveforms, such as the power frequency (sinusoidal AC – 60 Hz), damped alternating current (DAC), and sinusoidal very low frequency (VLF) (at 0.1 Hz) for PD measurement in MV cables and accessories. The paper will demonstrate the sensitivity of the aforementioned offline PD measurement technologies in identifying defects in MV cable samples through a laboratory investigation when various voltage waveforms are applied. The PD measurement sensitivity in terms of the background noise level, localization capability as well as the identification of the partial discharge inception voltage (PDIV) and partial discharge extinction voltage (PDEV) values will also be highlighted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».