RESEARCH INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) - NEURAL NETWORK IN THE SCADA OF TRANSFORMER STATION TO DIAGNOSE INCIPIENT FAULTS

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Anh Tuấn Đinh

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 2019

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 410345

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Những sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp động lực (MBA) được dự báo bằng nhiều phương pháp khác nhau khi máy đang mang điện (online). Phương pháp phân tích khí hoà tan (DGA) là một trong số các phương pháp dự báo phổ biến. Dựa trên cơ sở của phương pháp DGA và kết hợp phân tích các thông số mạch điện trực tuyến cùng với mạng nơron nhân tạo được tích hợp ngay trong phần mềm SCADA trạm biến áp sẽ góp phần nâng cao khả năng dự báo các sự cố tiềm ẩn trong MBA., Tóm tắt tiếng anh, Power transformer incipient faults are diagnosed by different methods (online). Dissolved gas analysis (DGA) is one of widely used methods. Based on DGA and combination of analysis of online circuit parameters with artificial neural networks integrated in the SCADA software of transformer station might improve possibility of diagnosis power transformer incipient faults

Tạo bộ sưu tập với mã QR