On the Feasibility of Monitoring Power Transformer’s Winding Vibration and Temperature along with Moisture in Oil Using Optical Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Despite major progress in the design of power transformers, the Achilles' heel remains the insulation system, which is affected by various parameters including moisture, heat, and vibrations. These important machines require extreme reliability to guarantee electricity distribution to end users. In this contribution, a fiber optic sensor (FOS), consisting of a Fabry-Perot cavity made up of two identical fiber Bragg gratings (FBGs), is proposed, to monitor the temperature and vibration of power transformer windings. A phase shifted gratings recoated sensor, with multilayers of polyimide films, is used to monitor the moisture content in oil. The feasibility is investigated using an experimental laboratory transformer model, especially fabricated for this application. The moisture contents are well correlated with those measured by a Karl Fisher titrator, while the values of temperature compare well with those recorded from thermocouples. It is also shown that the sensors can be used to concurrently detect vibration, as assessed by sensitivity to the loading current. The possibility of dynamically measuring humidity, vibrations, and temperatures right next to the winding, appears to be a new insight that was previously unavailable. This approach, with its triple ability, can help to reduce the required number of sensors and therefore simplify the wiring layout.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».