Machine-Learning Supported Localization of Partial Discharges in Real-Size Transformer Winding Using Noninvasive Capacitively- Coupled Pulse Injection
Notice bibliographique
Résumé
Partial discharges (PDs) in transformer windings can lead to failures, causing power grid instability and outages. Therefore, early detection and accurate localization of PD incidents are crucial. This article introduces an electrical approach for PD localization in transformer windings. The approach involves the noninvasive injection of pulses (resembling PD) into the winding and recording the propagated signals at the winding terminals (i.e., line bushing and neutral ends). Noninvasive PD injection is performed using a capacitive coupling due to the absence of electrical access to transformer winding conductors. Next, features are extracted from the recorded signals to correlate them with the location of the injection point. This study investigates the effect of the PD pulse injection point on its response waveform recorded at the terminals to identify features corresponding to the PD source using a single measurement. Certain features of captured signals are highly correlated with PD location. The proposed approach establishes an accurate disk-to-disk localization model, particularly for large transformers. It employs a supervised classifier for PD localization. The performance of the proposed approach is verified using experimental measurements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».