This paper presents an arificial neuro-fuzzy technique based prtial discharge (PD) pattern classifier to power system application. This may require a complicated analysis method employ -ing an experts system due to very complex progressing discharge form under exter-nal stress. After referring briefly to the developments of artificical neural network based PD measurements, the paper outlines how the introduction of new emerging technology has resulted in the design of a number of PD diagnostic systems for practical applicaton of residual lifetime prediction. The appropriate PD data base structure and selection of learning data size of PD pattern based on fractal dimentsional and 3-D PD-normalization, extraction of relevant characteristic fea-ture of PD recognition are discussed. Some practical aspects encountered with unknown stress in the neuro-fuzzy techniques based real time PD recognition are also addressed.
This paper proposes a novel pattern recognition approach based on the radial basis function (RBF) neural network for identifying insulation defects of high-voltage electrical apparatus arising from partial discharge (PD). Pattern recognition of PD is used for identifying defects causing the PD, such as internal discharge, external discharge, corona, etc. This information is vital for estimating the harmfulness of the discharge in the insulation. Since an insulation defect, such as one resulting from PD, would have a corresponding particular pattern, pattern recognition of PD is significant means to discriminate insulation conditions of high-voltage electrical apparatus. To verify the proposed approach, experiments were conducted to demonstrate the field-test PD pattern recognition of cast resin current transformer (CRCT) models. These tests used artificial defects created in order to produce the common PD activities of CRCTs by using feature vectors of field-test PD patterns. The significant features are extracted by using nonlinear principal component analysis (NLPCA) method. The experimental data are found to be in close agreement with the recognized data. The test results show that the proposed approach is efficient and reliable.
In this paper, application of NN (Neural Network) as a method of pattern discrimination of PD(partial discharge) which occurs at the stator coil of traction motor was studied. For PD data acquisition, three defective models are manufactured such as internal discharge model, slot discharge model and surface discharge model. PD data for recognition were acquired from PD detector and DAQ board which is able to analysis the PD signal and perform the pattern discrimination. Statistical distributions and parameters are calculated to discriminate PD sources. And also these statistical distribution parameters are applied to classify PD sources by BP and has good recognition rate on the discharge sources.
Kang Yoon-Sik;Lee Chang-Joon;Kang Won-Jong;Lee Hee-Cheol;Park Jong-Wha
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제5C권2호
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pp.63-66
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2005
This paper describes analysis and pattern recognition techniques for Partial Discharge(PD) signals in Gas Insulated Switchgears (GIS). Detection of PD signals is one of the most important factors in the predictive maintenance of GIS. One of the methods of detection is electro magnetic wave detection within the Ultra High Frequency (UHF) band (300MHz $\~$ 3GHz). In this paper, PD activity simulation is generated using three types of artificial defects, which were detected by a UHF PD sensor installed in the GIS. The detected PD signals were performed on three-dimensional phi-q-n analysis. Finally, parameters were calculated and an Artificial Neural Network (ANN) was applied for PD pattern recognition. As a result, it was possible to discriminate and classify the defects.
Many precedent investigations hate been made for the reliable assessment of the insulation state of large power apparatus for which partial discharge detection is one of tile plausible way. In this work, experimental investigations have been carried out to make the comparison on the PD(partial discharge) pattern analysis related to the five different types of artificial defects such as SFMP (Single Free Moving Particle), MFMP (Multi Free Moving Particle), Void, CFP (Conductor-Fixed Protrusion), EP (Enclosure Protrusion). For each PD pattern, PD detection has been done by tee different types of PD sensors such as HFCT(High Frequency Current Transformer), AE(Acoustic Emission) and UHF(Ultra High Frequency). And, in addition, frequency spectrum by the UHF sensor has been also made for each defect respectively. As a result, it is observed that the possibility of obtaining PD pattern based on PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) in connection with the defects tinder investigation is dependant on the type of the sensor while the spectrum analysis is always successful to be achieved for every defect. Therefore, it could be suggested that the nature of PD source can be identified more distinctively when the conventional PRPDA is combined with spectrum analysis.
Partial discharge (PD) detection plays a major role in the life time assessment of liquid insulation in power transformers. Many research works are being carried out to replace conventional mineral oil insulation in transformers by vegetable oils. It is necessary to understand the PD characteristics of vegetable oils before recommending them as an alternate for mineral oil. In this paper, the breakdown strength and PD characteristics of palm and corn oil were investigated in both unaged and thermally aged conditions. Laboratory experiments were performed as per IEC test procedures. PD signals were measured using wide band detection system. Phase resolved PD pattern of vegetable oils and mineral oil were compared. Effect of increase in voltage stress on the PD pattern of palm and corn oil were studied. Time and frequency domain analysis of PD pulses at needle-plane electrode configuration was carried out. Statistical analysis of PD pattern i.e. skewness and shape parameter variations with respect to applied thermal stress were also carried out. From the results, it is observed that palm and corn oils have better breakdown strength and PD characteristics even under long-term thermal stress and hence they can be used for power transformer applications.
한국전기전자재료학회 2002년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 전자세라믹 방전플라즈마 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.152-155
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2002
During normal operation, partial discharge(PD) tests were performed using turbine generator analyzer(TGA) in high voltage motor. Epoxy-mica couplers are installed at motor terminal and analyzed PD signal using TGA. #A motor stator insulation is good because small partial discharges are detected PD pattern show that PD occurs in insulation. PD of #B motor is larger than that of #A motor and PD pattern show that positive PD larger than negative PD. It means that PD occurs between insulation and slot. And A phase PD magnitude of #B motor is large and high compare with any other phase. Therefore wedge, core and slot of #B motor need to check and repair.
한국전기전자재료학회 2002년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 전자세라믹 방전플라즈마 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.199-202
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2002
During normal operation, partial discharge(PD) tests were performed using turbine generator analyzer(TGA) in high voltage motor. Epoxy-mica couplers are installed at motor terminal and analyzed PD signal using TGA. #A motor stator insulation is good because small partial discharges are detected. PD pattern show that PD occurs in insulation. PD of #B motor is larger than that of #A motor and PD pattern show that positive PD larger than negative PD. It means that PD occurs between insulation and slot. And A phase PD magnitude of #B motor is large and high compare with any other phase. Therefore wedge, core and slot of #B motor need to check and repair.
Immune checkpoint blockade targeting PD-1 and PD-L1 has resulted in unprecedented clinical benefit for cancer patients. Anti-PD-1/PD-L1 therapy has become the standard treatment for diverse cancer types as monotherapy or in combination with other anticancer therapies, and its indications are expanding. However, many patients do not benefit from anti-PD-1/PD-L1 therapy due to primary and/or acquired resistance, which is a major obstacle to broadening the clinical applicability of anti-PD-1/PD-L1 therapy. In addition, hyperprogressive disease, an acceleration of tumor growth following anti-PD-1/PD-L1 therapy, has been proposed as a new response pattern associated with deleterious prognosis. Anti-PD-1/PD-L1 therapy can also cause a unique pattern of adverse events termed immune-related adverse events, sometimes leading to treatment discontinuation and fatal outcomes. Investigations have been carried out to predict and monitor treatment outcomes using peripheral blood as an alternative to tissue biopsy. This review summarizes recent studies utilizing peripheral blood immune cells to predict various outcomes in cancer patients treated with anti-PD-1/PD-L1 therapy.
In order to recognize the deterioration of insulation system by partial discharge (PD), the characteristics of PD patterns which are occurring at the interface between epoxy and rubber materials in extra high voltage cable joints, have been investigated. The artificial defects such as voids, metal particles, insulation fiber and water impregnated insulation fiber are planted between the interfaces. A high frequency partial discharge detection system was used for measuring PD signals. An analysis of the PD patterns is focused on the shape of PD pattern, phase, width and time-dependence for each artificial defect. The PD Patterns in each defect show the different behaviors and it is suggested that the precise discrimination of PD patterns could be used for the diagnosis of deterioration in the insulation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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