Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Advanced Preliminary Screening for PD Detection for Overhead Distribution Lines with Covered Conductors

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F24%3A10256176" target="_blank" >RIV/61989100:27240/24:10256176 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27730/24:10256176

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896324004701?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896324004701?via%3Dihub</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.381" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2024.07.381</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Advanced Preliminary Screening for PD Detection for Overhead Distribution Lines with Covered Conductors

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This study proposes a novel approach to optimize partial discharge detection in overhead lines with covered conductors. The approach uses 2D Convolutional Neural Networks and HW neural network accelerator Edge TPU. The critical advancement of this research lies in exploring two distinct 2D classification methods - 2D histograms and spectrogram - and adjusting neural network thresholds to selectively identify potential positive PD samples with enhanced accuracy. The proposed approach addresses the prevalent challenge of costly and limited remote data transmission in PD detection. It significantly reduces the need for extensive data transfer by focusing on potentially positive samples. This evaluation of two approaches for detection of partial discharges, coupled with the strategic threshold adjustment, presents a novel solution in the realm of PD detection, offering increased efficiency and cost-effectiveness. By evaluating and comparing these strategies of 2D classification and threshold optimization, this research contributes to the field of partial discharges detection. It proposes a method that not only minimizes operational costs but also aligns with environmental sustainability goals, paving the way for more advanced maintenance practices in power transmission systems. Copyright (c) 2024 The Authors.

  • Název v anglickém jazyce

    Advanced Preliminary Screening for PD Detection for Overhead Distribution Lines with Covered Conductors

  • Popis výsledku anglicky

    This study proposes a novel approach to optimize partial discharge detection in overhead lines with covered conductors. The approach uses 2D Convolutional Neural Networks and HW neural network accelerator Edge TPU. The critical advancement of this research lies in exploring two distinct 2D classification methods - 2D histograms and spectrogram - and adjusting neural network thresholds to selectively identify potential positive PD samples with enhanced accuracy. The proposed approach addresses the prevalent challenge of costly and limited remote data transmission in PD detection. It significantly reduces the need for extensive data transfer by focusing on potentially positive samples. This evaluation of two approaches for detection of partial discharges, coupled with the strategic threshold adjustment, presents a novel solution in the realm of PD detection, offering increased efficiency and cost-effectiveness. By evaluating and comparing these strategies of 2D classification and threshold optimization, this research contributes to the field of partial discharges detection. It proposes a method that not only minimizes operational costs but also aligns with environmental sustainability goals, paving the way for more advanced maintenance practices in power transmission systems. Copyright (c) 2024 The Authors.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TN02000025" target="_blank" >TN02000025: Národní centrum pro energetiku II</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • 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

    IFAC-PapersOnLine. Volume 58, Issue 9

  • ISBN

  • ISSN

    2405-8963

  • e-ISSN

    2405-8963

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    114-119

  • Název nakladatele

    Publish by Elsevier B.V.

  • Místo vydání

    Oxford

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    19. 6. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001296083700020