A Novel Method for Detection of Covered Conductor Faults by PD-Pattern Evaluation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86096194" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86096194 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27730/15:86096194
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21206-7_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21206-7_12</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21206-7_12" target="_blank" >10.1007/978-3-319-21206-7_12</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Novel Method for Detection of Covered Conductor Faults by PD-Pattern Evaluation
Popis výsledku v původním jazyce
The partial discharge activity as a side effect of the current conductor's disorder was taken into analysis to develop the correct classification of its behavior. This derived knowledge can decrease the risk of the possible damage on the environment caused by uncontrolled conductor's failure. The preprocessing part of the experiment was the synthesis of non-linear features by genetic programming (GP). The inputs for GP were obtained by discrete wavelet transformation (DWT) of the signal data. This preprocessing phase was aimed to create the input values for the classification algorithm which was based on the artificial neural network (ANN).
Název v anglickém jazyce
A Novel Method for Detection of Covered Conductor Faults by PD-Pattern Evaluation
Popis výsledku anglicky
The partial discharge activity as a side effect of the current conductor's disorder was taken into analysis to develop the correct classification of its behavior. This derived knowledge can decrease the risk of the possible damage on the environment caused by uncontrolled conductor's failure. The preprocessing part of the experiment was the synthesis of non-linear features by genetic programming (GP). The inputs for GP were obtained by discrete wavelet transformation (DWT) of the signal data. This preprocessing phase was aimed to create the input values for the classification algorithm which was based on the artificial neural network (ANN).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in intelligent systems and computing. Volume 370
ISBN
978-3-319-21205-0
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
133-142
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Basel
Místo konání akce
Ostrava
Datum konání akce
29. 6. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000365130300012