論文の概要: Distributed Air-Gap Flux and Rotor-Current Fusion for Operating-Regime Identification in a 10-MW Kaplan Hydrogenerator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27800v1
- Date: Fri, 26 Jun 2026 07:33:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.408784
- Title: Distributed Air-Gap Flux and Rotor-Current Fusion for Operating-Regime Identification in a 10-MW Kaplan Hydrogenerator
- Title（参考訳）: 10MWカプラン水素化炉におけるエアギャップフラックスとロータカレント核融合による運転位置同定
- Abstract要約: 本研究は, Porjus U9 10-MW Kaplan 水素化反応器の運転履歴の同定について検討する。
ステーター搭載のホールプローブ10基とローター電流流路6基が使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable monitoring of hydroelectric generators requires descriptors that capture both electrical loading and electromagnetic field behavior. This work investigates operating-regime identification in the Porjus U9 10-MW Kaplan hydrogenerator using synchronized measurements from ten stator-mounted Hall probes and six rotor-current channels. Seven steady guide-vane-opening settings are considered, and each 300s record is divided into 1s windows. The resulting windows are represented by spatial Fourier descriptors of the circumferential air-gap field, probe-wise temporal flux indicators, and channel-wise RMS rotor-current features. Correlation analysis and principal component analysis are used to examine how the feature groups vary with the operating point, and Random Forest, radial-basis-function support vector classification, and multilayer perceptron models are evaluated for supervised identification of the guide-vane-opening state. The analysis shows that RMS rotor-current features mainly track the loading axis, while the magnetic-flux features reveal complementary information associated with spatial imbalance, waveform distortion, and weak low-frequency modulation. Spatial descriptors alone provide limited separability, yielding test accuracies below 27%, whereas rotor-current features alone reach about 84-85%. Combining flux and current information gives the most discriminative representation; the SVC-RBF model achieves 99.5% test accuracy and macro-F1 score. The results indicate that distributed air-gap magnetic sensing, when fused with rotor-current measurements, can support accurate and interpretable data-driven monitoring of Kaplan hydrogenerator operating regimes.
- Abstract（参考訳）: 水力発電機の信頼性の高いモニタリングには、電気負荷と電磁界の挙動の両方をキャプチャするディスクリプタが必要である。
本研究では,10個のステータ搭載ホールプローブと6個のロータ電流チャネルの同期測定値を用いて,Porjus U9 10-MWカプラン水素化器の動作位置同定を行う。
7つの安定したガイドベーンのオープン設定が考慮され、各300レコードは1sウィンドウに分割される。
得られたウィンドウは、周方向のエアギャップフィールドの空間的フーリエ記述子、プローブワイドの時間的フラックスインジケータ、チャネルワイドのRMSロータ電流特性によって表現される。
相関解析と主成分分析を用いて特徴群が操作点とどのように異なるかを調べ,Random Forest,ラジアル基底関数支援ベクトル分類,多層パーセプトロンモデルを用いてガイドベーン開状態の教師付き同定を行った。
解析の結果,RMSロータ電流特性は主に負荷軸を追跡し,磁気流束特性は空間的不均衡,波形歪み,低周波変調の弱い相補的情報を示すことがわかった。
空間ディスクリプタだけでは分離性に制限があり、テスト精度は27%以下であり、ローター電流特性だけでは84～85%に達する。
SVC-RBFモデルは99.5%のテスト精度とマクロF1スコアを達成している。
その結果、ロータ電流測定と融合した場合、分散エアギャップ磁気センサは、カプラン水素化器の運転状態の正確かつ解釈可能なデータ駆動監視を支援することができることが示唆された。
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