High‐Impedance Fault Detection in Electric Power Distribution Network Using Local Pattern Transformation Methods and Bidirectional Long Short–Term Memory
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
The high‐impedance fault (HIF) occurring in medium voltage (MV) distribution networks is dangerous to livestock and personnel due to its arcing nature. The untimely detection of the fault can endanger lives and destroy equipment. Identifying the occurrence of HIF in a power system is a cumbersome task, as fault current falls within the normal current range. The paper analyses current signals from radial and mesh distribution networks and features extracted during HIF and non‐HIF conditions by using the local binary pattern (LBP), local neighbor gradient pattern (LNGP), local neighbor descriptive pattern (LNDP), and local gradient pattern (LGP). In the proposed algorithm, 1D signal analysis for HIF detection in the MV distribution system is performed for the first time for fault analysis. The Kruskal–Wallis test was carried out to get the best feature sets from the extracted features. HIF and non‐HIF were classified by bidirectional long short–term memory (Bi‐LSTM) for the selected feature sets. Among the four algorithms, LGP attains the best accuracy for both networks; hence, the paper recommends that LGP with Bi‐LSTM is more effective for detecting HIF occurrence.
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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 | 0,000 | 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 découle