Power Transformer Prognostics and Health Management Using Machine Learning: A Review and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Power transformers (PTs) play a vital role in the electrical power system. Assessing their health to predict their remaining useful life is essential to optimise maintenance. Scheduling the right maintenance for the right equipment at the right time is the ultimate goal of any power system utility. Optimal maintenance has a number of benefits: human and social, by limiting sudden service interruptions, and economic, due to the direct and indirect costs of unscheduled downtime. PT now produces large amounts of easily accessible data due to the increasing use of IoT, sensors, and connectivity between physical assets. As a result, power transformer prognostics and health management (PT-PHM) methods are increasingly moving towards artificial intelligence (AI) techniques, with several hundreds of scientific papers published on the topic of PT-PHM using AI techniques. On the other hand, the world of AI is undergoing a new evolution towards a third generation of AI models: large-scale foundation models. What is the current state of research in PT-PHM? What are the trends and challenges in AI and where do we need to go for power transformer prognostics and health management? This paper provides a comprehensive review of the state of the art in PT-PHM by analysing more than 200 papers, mostly published in scientific journals. Some elements to guide PT-PHM research are given at the end of the document.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».