Review of Various Sensor Technologies in Monitoring the Condition of Power Transformers
Notice bibliographique
Résumé
Modern power grids are undergoing a significant transformation with the massive integration of renewable, decentralized, and electronically interfaced energy sources, alongside new digital and wireless communication technologies. This transition necessitates the widespread adoption of robust online diagnostic and monitoring tools. Sensors, known for their intuitive and smart capabilities, play a crucial role in efficient condition monitoring, aiding in the prediction of power outages and facilitating the digital twinning of power equipment. This review comprehensively analyzes various sensor technologies used for monitoring power transformers, focusing on the critical need for reliable and efficient fault detection. The study explores the application of fiber Bragg grating (FBG) sensors, optical fiber sensors, wireless sensing networks, chemical sensors, ultra-high-frequency (UHF) sensors, and piezoelectric sensors in detecting parameters such as partial discharges, core condition, temperature, and dissolved gases. Through an extensive literature review, the sensitivity, accuracy, and practical implementation challenges of these sensor technologies are evaluated. Significant advances in real-time monitoring capabilities and improved diagnostic precision are highlighted in the review. It also identifies key challenges such as environmental susceptibility and the long-term stability of sensors. By synthesizing the current research and methodologies, this paper provides valuable insights into the integration and optimization of sensor technologies for enhancing transformer condition monitoring and reliability in modern power systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».