PRIMARY FAULT DETECTION OF TRANSFORMER USING NEURAL NETWORK

سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 531

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

MAEMT02_018

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396

چکیده مقاله:

The most widely recognized determination technique for power transformer faults is the dissolved gas analysis (DGA) of transformer oil. Different strategies have been produced to define DGA results such as key gas method and roger’s ratio method. The present methodology uses IEC 60599 ratio method to distinguish fault in transformers, which is having the benefit of using three gas proportions rather than four gas proportions. In some cases, the DGA results cannot be coordinated by the current codes, making the diagnosis unsuccessful in multiple faults. To overcome this issue, we have proposed the utilization of neural networks to demonstrate their capability to recognize the primary faults in transformers.

نویسندگان

Alireza Hamedi

Department of Power and Control Engineering, Shiraz University

Ali Reza Seifi

Department of Power and Control Engineering, Shiraz University

Saeed Nejadfard Jahromi

Department of Power and Control Engineering, Shiraz University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Andrew K.S. Jardine, Lin Daming, Dragan Banjevic, ،A review on ...
  • _ "19-20April, 2017, _ Branch, Urmia, Iran" ...
  • Cheng-Chien Sun, Shen Zhang, Chang-xin Miao, Jing-meng Li, _ _ ...
  • Dong Lixin, Xiao Dengming, Yishan Liang and Yilu Liu, _ ...
  • C.P. Hung, and M.H. Wang, _ Diagnosis of primary faults ...
  • Michel Duval, ، A review of faults detectable by gas-in-oil ...
  • C. Booth and J.R. McDonald., ،The use of artificial neural ...
  • Mohammed, E.A., Abdelaziz, A.Y., Mostafa, A.S., ،0A neural network based ...
  • V. Miranda, A. Rosa, and Garcez Castro, *'Improving the IEC ...
  • Mineral Oil Impregnated Equipments in Service-Guide to the Interpretation of ...
  • N.Liu, K.Tan, and W.Gao, ،Fault Diagnosis Method for Power Transformers ...
  • Indian Standard Method of Evaluating the Analysis of Gases in ...
  • W.H.Tang, J.Y. Goulermas, Q.H. Wu, Z.J. Richardson, and J.Fitch, _ ...
  • Souahlia Seifeddine, Khmais Bacha, ، Artificial Intelligence Tools Aided-decisi _ ...
  • Michel Duval, and Alfonso dePablo, _ Interpretation of Gas-in-oil Analysis ...
  • Cheng-Chien Kuo, ،Particle Swarm Trained Neural Network for Fault Diagnosis ...
  • Y. Zhang, X. Ding, Y. Liu, P.J. Griffin, ،An artificial ...
  • نمایش کامل مراجع