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”

TBMF Framework: A Transformer-Based Multilevel Filtering Framework for PD Detection

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27730%2F23%3A10252664" target="_blank" >RIV/61989100:27730/23:10252664 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27240/23:10252664

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10124857/metrics#metrics" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10124857/metrics#metrics</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2023.3274881" target="_blank" >10.1109/TIE.2023.3274881</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    TBMF Framework: A Transformer-Based Multilevel Filtering Framework for PD Detection

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Partial discharge (PD) of overhead lines is an indication of imminent dielectric breakdown and a cause of insulation degradation. Efficient PD detection is the significant foundation of electrical system maintenance. This paper proposes a transformer-based multilevel filtering (TBMF) framework for PD detection. It creates the multilevel filtering mechanism to be robust to large-scale industrial measurements contaminated with a variety of background noises and plenty of invalid information. The primary filtering innovatively creates the principle of possible PD measurements to replace feature extraction and reduce manual intervention. For the first time, multiple transformer-based algorithms are introduced to the PD detection field to process the possible PD measurements without relying on the sequence order. The secondary filtering then refines the segmentation-level results from the primary filtering and outputs the overall detection results. Multiple numerical algorithms, AI models, and intelligent meta-heuristic optimization have been adopted as methodologies of the secondary filtering. The TBMF framework is experimentally verified by extensive field trial data of medium voltage overhead power lines. Its detection accuracy reaches 96.1&lt;inline-formula&gt;&lt;tex-math notation=&quot;LaTeX&quot;&gt;$%$&lt;/tex-math&gt;&lt;/inline-formula&gt;, which outperforms other techniques in the literature. It provides an economic and complete PD detection solution to maintain the economical and safe operation of power systems. IEEE

  • Název v anglickém jazyce

    TBMF Framework: A Transformer-Based Multilevel Filtering Framework for PD Detection

  • Popis výsledku anglicky

    Partial discharge (PD) of overhead lines is an indication of imminent dielectric breakdown and a cause of insulation degradation. Efficient PD detection is the significant foundation of electrical system maintenance. This paper proposes a transformer-based multilevel filtering (TBMF) framework for PD detection. It creates the multilevel filtering mechanism to be robust to large-scale industrial measurements contaminated with a variety of background noises and plenty of invalid information. The primary filtering innovatively creates the principle of possible PD measurements to replace feature extraction and reduce manual intervention. For the first time, multiple transformer-based algorithms are introduced to the PD detection field to process the possible PD measurements without relying on the sequence order. The secondary filtering then refines the segmentation-level results from the primary filtering and outputs the overall detection results. Multiple numerical algorithms, AI models, and intelligent meta-heuristic optimization have been adopted as methodologies of the secondary filtering. The TBMF framework is experimentally verified by extensive field trial data of medium voltage overhead power lines. Its detection accuracy reaches 96.1&lt;inline-formula&gt;&lt;tex-math notation=&quot;LaTeX&quot;&gt;$%$&lt;/tex-math&gt;&lt;/inline-formula&gt;, which outperforms other techniques in the literature. It provides an economic and complete PD detection solution to maintain the economical and safe operation of power systems. IEEE

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information 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)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Industrial Electronics

  • ISSN

    0278-0046

  • e-ISSN

    1557-9948

  • Svazek periodika

    4

  • Číslo periodika v rámci svazku

    71

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1-10

  • Kód UT WoS článku

    001103021200080

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85162858417