論文の概要: Radial Deformation Emplacement in Power Transformers Using Long
Short-Term Memory Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06982v1
- Date: Sun, 13 Dec 2020 06:55:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-09 12:37:51.982398
- Title: Radial Deformation Emplacement in Power Transformers Using Long
Short-Term Memory Networks
- Title(参考訳): 長期記憶ネットワークを用いた変圧器の放射状変形配置
- Authors: Arash Moradzadeh, Kazem Pourhossein, Behnam Mohammadi-Ivatloo, Tohid
Khalili, Ali Bidram
- Abstract要約: ラジアル変形(RD)は、短絡欠陥と絶縁損傷を通じて電力変換器の動作に影響を与える機械的応力の例である。
周波数応答解析(FRA)は、変圧器の機械的欠陥を診断するためのよく知られた方法です。
本稿では,長い短期記憶(LSTM)と呼ばれる深層学習アルゴリズムを用いて,早期にRD故障を検出する特徴抽出手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A power transformer winding is usually subject to mechanical stress and
tension because of improper transportation or operation. Radial deformation
(RD) is an example of mechanical stress that can impact power transformer
operation through short circuit faults and insulation damages. Frequency
response analysis (FRA) is a well-known method to diagnose mechanical defects
in transformers. Despite the precision of FRA, the interpretation of the
calculated frequency response curves is not straightforward and requires
complex calculations. In this paper, a deep learning algorithm called long
short-term memory (LSTM) is used as a feature extraction technique to locate RD
faults in their early stages. The experimental results verify the effectiveness
of the proposed method in the diagnosis and locating of RD defects.
- Abstract(参考訳): 変圧器の巻線は通常、不適切な輸送や運転のために機械的応力と張力を受ける。
ラジアル変形(RD)は、短絡欠陥と絶縁損傷を通じて電力変換器の動作に影響を与える機械的応力の例である。
周波数応答解析(FRA)は、変圧器の機械的欠陥を診断する方法としてよく知られている。
FRAの精度にもかかわらず、計算された周波数応答曲線の解釈は単純ではなく、複雑な計算を必要とする。
本稿では,長い短期記憶(LSTM)と呼ばれる深層学習アルゴリズムを用いて,早期にRD故障を検出する特徴抽出手法を提案する。
実験の結果,RD欠陥の診断と位置決定における提案手法の有効性が検証された。
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