Partial Discharge Based Risk Assessment Framework for MV Switchgear Containing Electrical Defects
Notice bibliographique
Résumé
Partial discharge (PD) diagnostics is regarded as one of the powerful methods for the detection of potential electrical insulation defects in a medium voltage (MV) and high voltage (HV) switchgear. This article proposes a risk-based approach to identify the severity of several critical electrical defects in MV/ HV switchgear through PD testing. To accomplish this, several defects have been artificially created in a MV switchgear. The testing was carried out in the laboratory to investigate the characteristics of PD signals using D-dot sensor previously used and validated by the authors. Accordingly, the specific PD intensity of the discharge pulse has been considered as stress parameter and statistically modeled by an appropriate probability distribution. In this way, the probability of dielectric failure has been statistically quantified. The consequences of dielectric failure, and hence, the failure of the switchgear have been presented in terms of power outage cost and repair expenditures. The risk assessment is carried out by combing the probability of failure and its consequence. The estimated risk is an indication of the severity of the fault and can be specified as low, medium, high, or maximum. In this way, the proposed approach can be easily adopted by asset manager for risk assessment of switchgear in the petroleum and chemical industries.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».