Transformer Active Part Fault Assessment Using Internet of Things

2018

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/coconet.2018.8476903
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Faults in distribution and power transformers jeopardize stability of the power network. Hence, various diagnosis techniques are implemented in order to prevent or at least detect transformer integrity violations. The majority of diagnosis techniques are functioning off-line and requires transformer disconnection from the power line. This is certainly undesirable for utility management and customer. Therefore, on-line or online diagnosis is more preferable and faster than off-line monitoring procedure. The aim of this study is to implement transformer real-time diagnosis technique based on the analysis of the vibrational signal spectrum. It is supposed that vibrational signature of the transformer is transferred and processed over the cloud environment using Internet of Things (IoT), and then the prognosis algorithm is executed over portable device.