Static modelling of AC flashover on contaminated insulators covered with ice using intelligent identificat ion methods = Modélisation statique de contournement électrique sur les isolateurs contaminés couverts avec la glace en courant alternatif en utilisant des méthodes d'identification intelligentes
Notice bibliographique
Résumé
L'exposition des lignes de transmission aériennes à la rigueur des conditions atmosphériques des régions froides, peut causer des contournements électriques répétitifs des isolateurs, entraînant des pannes de courant. à côté de l'impact du froid, les conditions ataiosphériques affectant la contamination des isolateurs a été également reconnu comme un autre facteur pouvant affecter considérablement la performance diélectrique des isolateurs. Cette dégradation des performances peut conduire parfois au contoumement de l'isolateur. Les sources naturelles de contamination d'isolateurs sont principalement les contaminants chimiques gazeux produits dans les régions urbaines. Les régions côtières exposées aux embruns ou aux vents très forts et polluants venant de la mer constituent une source importante de pollution des isolateurs. Cette situation conduit à la formation d'une pollution d'ions composite sur les isolateurs à haute tension pendant les périodes hivernales. L'effet combinée de la contamination et la glace accumulée a été reconnue comme l'une des causes majeures de contoumement d'isolateurs. Par conséquent, des méthodes particulières d'étude sont nécessaires pour comprendre la nature de la pollution d'ions composite dans le cadre de la modélisation du phénomène de contoumement des isolateurs en prenant en compte l'effet conjugué de la pollution et de givrage. \n \nUn modèle Statique en courant alternatif permettant de prédire la tension de contoumement des isolateurs recouverts de glace contaminée a été développé dans cette étude. Sur le plan conceptuel, le modèle est basé sur le modèle de décharge d'Obenaus qui considère un arc en série avec une résistance. Le modèle d'arc d'Ayrton a été utilisé pour rendre compte de la variation de la tension d'arc en fonction du courant de fuite. Les constantes à l'arc, ainsi que les paramètres de réallumage ont été déterminées en utilisant une modèle physique cylindriques de laboratoire. \n \nLe modèle utilise des méthodes d'identification intelligente pour déterminer les variables pertinentes associées à l'expression mathématique du phénomène de contoumement. De nouvelles approches fondées sur un estimateur des moindres carrés (Least Squares Estimator : LSE)? ainsi que des algorithmes d'apprentissages pour système d'interférence floue (Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System : ANF1S) ont été appliquées afin d'en extraire la formule mathématique de la chute de tension aux bornes de l'intervalle non franchi de l'isolateur. La formule ainsi proposée, intègre les principales variables influençant le comportement électrique de la partie résiduelle de l'isolateur recouvert de glace contaminée durant la phase de propagation de fare. En outre, l'expression mathématique proposée pour la tension résiduelle aux bornes de l'intervalle non franchi de l'isolateur a permis d'extraire la formule de calcul de la variation spatiale de la résistance résiduelle de l'intervalle non franchi. La formule dépend des principales variables telles que la conductivité de l'eau de congélation, la densité de sel déposé, le courant de fuite et la longueur de l'intervalle non franchi» Le modèle a été appliqué aux isolateurs industriels et les tensions de contoumements calculés ont été en bon accord avec ceux obtenus à partir d'essais de contournement en laboratoire.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».