Towards the character and challenges of partial discharge pattern data measured on medium voltage overhead lines
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27730%2F19%3A10243471" target="_blank" >RIV/61989100:27730/19:10243471 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8778019" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8778019</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPE.2019.8778019" target="_blank" >10.1109/EPE.2019.8778019</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Towards the character and challenges of partial discharge pattern data measured on medium voltage overhead lines
Popis výsledku v původním jazyce
To detect a fault behavior on medium voltage overhead lines is the key motivation of our research that produced several different metering devices, various long-time real deployments and many academic contributions and experiments. This paper aims to introduce the largest publicly shared dataset having more than 25000 different labeled signals. In the previous phase of our research, we were able to host an international data science based competition on a Kaggle platform while this data sharing tents to invite even more researchers and scientists. We expect that such a data share will open more possibilities into a deeper analysis and wider range of applications. (C) 2019 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Towards the character and challenges of partial discharge pattern data measured on medium voltage overhead lines
Popis výsledku anglicky
To detect a fault behavior on medium voltage overhead lines is the key motivation of our research that produced several different metering devices, various long-time real deployments and many academic contributions and experiments. This paper aims to introduce the largest publicly shared dataset having more than 25000 different labeled signals. In the previous phase of our research, we were able to host an international data science based competition on a Kaggle platform while this data sharing tents to invite even more researchers and scientists. We expect that such a data share will open more possibilities into a deeper analysis and wider range of applications. (C) 2019 IEEE.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
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
2019
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
Proceedings of the 2019 20th International Scientific Conference on Electric Power Engineering, EPE 2019
ISBN
978-1-72811-333-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
4
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Kouty nad Desnou
Datum konání akce
15. 5. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—