論文の概要: The State of the Art in transformer fault diagnosis with artificial
intelligence and Dissolved Gas Analysis: A Review of the Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11880v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 07:50:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:49:58.924511
- Title: The State of the Art in transformer fault diagnosis with artificial
intelligence and Dissolved Gas Analysis: A Review of the Literature
- Title（参考訳）: 人工知能と溶存ガス分析による変圧器故障診断技術の現状:文献のレビュー
- Authors: Yuyan Li
- Abstract要約: 変圧器故障診断(TFD)は、電力系統の保守と管理において重要な側面である。
本稿では,人工知能(AI)と溶存ガス分析(DGA)を用いたTFDにおける技術の現状を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transformer fault diagnosis (TFD) is a critical aspect of power system
maintenance and management. This review paper provides a comprehensive overview
of the current state of the art in TFD using artificial intelligence (AI) and
dissolved gas analysis (DGA). The paper presents an analysis of recent
advancements in this field, including the use of deep learning algorithms and
advanced data analytics techniques, and their potential impact on TFD and the
power industry as a whole. The review also highlights the benefits and
limitations of different approaches to transformer fault diagnosis, including
rule-based systems, expert systems, neural networks, and machine learning
algorithms. Overall, this review aims to provide valuable insights into the
importance of TFD and the role of AI in ensuring the reliable operation of
power systems.
- Abstract（参考訳）: 変圧器故障診断(TFD)は電力系統の保守管理において重要な側面である。
本稿では,人工知能(AI)と溶存ガス分析(DGA)を用いたTFDにおける技術の現状を概観する。
本稿では、ディープラーニングアルゴリズムと高度なデータ分析技術の利用、そしてTFDと電力産業全体に対する潜在的な影響など、この分野における最近の進歩について分析する。
レビューではまた、ルールベースのシステム、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、マシンラーニングアルゴリズムなど、さまざまなアプローチによる障害診断のメリットと制限を強調している。
本総説は,電力系統の信頼性確保におけるTFDの重要性とAIの役割に関する貴重な知見を提供することを目的としている。
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