Determining the intensity and occurrence location of faults in transformers using frequency response analysis (FRA) with novel multistage optimization algorithm and SVMD decomposition technique
Notice bibliographique
Résumé
frequency response analysis (FRA) has become a worldwide accepted technique for detecting winding and core deformation in transformers. The main weakness of this technique is its reliance on the level of expertise and experience of personnel and the lack of standards and automatic codes. It is necessary to create reliable FRA interpretation codes for the high frequency transformer model that can implement the frequency characteristics of real transformers in a wide frequency range. This paper presents an artificial intelligence method to estimate these parameters from the FRA diagram of the transformer. In the proposed method, a three-step optimization algorithm is implemented on the real data of a 33 kV disc winding to find intensity and occurrence location of faults. At first, the frequency response amplitude signal is decomposed into oscillating modes using SVMD (Successive Variational Mode Decomposition), the output of which is much less complicated than the original signal. In the next stage and in the optimization process, whose decision variables are the RLC values of the detailed (lumped) model of the transformer, the frequency response of the modeled circuit decomposition is also obtained, and the new meta-heuristic algorithm of SSO (Shark Smell Optimization) based on the ability to hunt sharks in nature, it will search for the optimal solution by minimizing the error between the actual and modeled winding frequency response. This process is implemented gradually and with the addition of each oscillatory mode in each stage. The accuracy of the proposed method is evaluated with the data of the tests performed on a 33 kV high voltage disc winding to estimate the parameters of their high frequency electrical equivalent circuit in normal and fault conditions. The results show that the proposed method can estimate the parameters of the equivalent circuit with high accuracy and help to interpret the FRA diagram based on the numerical changes of these parameters.
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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 | 0,000 |
| 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 ».