Traditional fault diagnosis methods for mineral oil‐immersed power transformer based on dissolved gas analysis: Past, present and future
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A key factor in ensuring the efficient and safe operation of power transformers is the early and accurate diagnosis of incipient faults. Among the tools available to achieve this goal, dissolved gas analysis (DGA) is widely used by power transformers' maintenance professionals. It is a preventive maintenance tool, used for condition monitoring, fault diagnosis and unplanned outage prevention. With the development of artificial intelligence (AI), many intelligent‐based methods using AI tools have been proposed in the literature for DGA data interpretation. Although these methods achieve high diagnostic accuracies and improve DGA efficiency, they are generally complicated and the research documented in these publications is difficult to replicate. Traditional DGA‐based methods are simple, easy to understand and implement, and widely used by power transformers' maintenance professionals. Many methods proposed in recent years overcome the limitations of the pioneer methods and are increasingly effective. The authors present a detailed and comprehensive literature review of the traditional DGA‐based methods for mineral oil‐immersed power transformer faults diagnosis. This review also addresses ways to improve the efficiency of the available traditional methods. Some pitfalls that need to be taken into account to improve the efficiency of the DGA‐based diagnostic methods are also presented.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle