論文の概要: Pre-insertion resistors temperature prediction based on improved WOA-SVR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03494v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 14:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 18:38:04.046446
• Title: Pre-insertion resistors temperature prediction based on improved WOA-SVR
• Title（参考訳）: 改良WOA-SVRに基づくプレ挿入抵抗温度予測
• Authors: Honghe Dai, Site Mo, Haoxin Wang, Nan Yin, Songhai Fan, Bixiong Li
• Abstract要約: 高電圧回路ブレーカ内のプレ絶縁抵抗(PIR)は、電流が流れるときにジュール熱を発生させることによって、臨界成分でありウォームアップする。 本研究は、有限要素シミュレーション手法と、改良された鯨最適化アルゴリズム(IWOA)アプローチにより最適化されたサポートベクトル回帰(SVR)を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5738896126578537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pre-insertion resistors (PIR) within high-voltage circuit breakers are critical components and warm up by generating Joule heat when an electric current flows through them. Elevated temperature can lead to temporary closure failure and, in severe cases, the rupture of PIR. To accurately predict the temperature of PIR, this study combines finite element simulation techniques with Support Vector Regression (SVR) optimized by an Improved Whale Optimization Algorithm (IWOA) approach. The IWOA includes Tent mapping, a convergence factor based on the sigmoid function, and the Ornstein-Uhlenbeck variation strategy. The IWOA-SVR model is compared with the SSA-SVR and WOA-SVR. The results reveal that the prediction accuracies of the IWOA-SVR model were 90.2% and 81.5% (above 100$^\circ$C) in the 3$^\circ$C temperature deviation range and 96.3% and 93.4% (above 100$^\circ$C) in the 4$^\circ$C temperature deviation range, surpassing the performance of the comparative models. This research demonstrates the method proposed can realize the online monitoring of the temperature of the PIR, which can effectively prevent thermal faults PIR and provide a basis for the opening and closing of the circuit breaker within a short period.
• Abstract（参考訳）: 高圧遮断器内のプレ絶縁抵抗(pir)は、電流が流れるとジュール熱を発生させ、臨界成分であり、ウォームアップする。 高温は一時的な閉鎖不全を引き起こし、重篤なケースではPIRが破裂する。 PIRの温度を正確に予測するために,改良された鯨最適化アルゴリズム(IWOA)により最適化された有限要素シミュレーション技術とSVR(Support Vector Regression)を組み合わせる。 IWOAには、テントマッピング、シグモイド関数に基づく収束係数、オルンシュタイン-ウレンベック変動戦略が含まれる。 IWOA-SVRモデルはSSA-SVRとWOA-SVRと比較される。 その結果、IWOA-SVRモデルの予測精度は、3$^\circ$C温度偏差範囲で90.2%、81.5%(100$^\circ$C)、および4$^\circ$C温度偏差範囲で96.3%、93.4%(100$^\circ$C)であった。 そこで本研究では,提案手法がpirの温度のオンラインモニタリングを実現し,熱的故障を効果的に防止し,短時間でサーキットブレーカの開閉の基礎となることを実証する。

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