Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2021 - zeszyt 6

Methods for the classification and selection of extracted features of insulation defects from PD

10.15199/48.2021.06.14

Paweł KLUGE

nr katalogowy: 132287
10.15199/48.2021.06.14

Streszczenie

The aim of the paper is to investigate and compare the results of comparison of methods for classification and selection extracted features of insulation defects from partial discharges. For this purpose, the built-in functions MATLAB Classification Learner and Keras library were used. The results were compared using the machine learning algorithms SVM, KNN, CNN for four types of partial discharge defects.

Abstract

W artykule przedstawiono wyniki badań oraz porównano rezultaty metod klasyfikacji i selekcji wyodrębnionych cech defektów izolacji pochodzących od wyładowań niezupełnych. W tym celu wykorzystano wbudowane funkcje MATLAB Classification Learner oraz bibliotekę Keras. Wyniki porównano przy użyciu maszynowych algorytmów uczenia SVM, KNN, CNN dla czterech rodzajów defektów izolacji. (Metody klasyfikacji oraz selekcji wyodrębnionych cech defektów izolacji pochodzących od WNZ).

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Gulski E., Diagnosis of partial discharges in high voltage equipment during exploitation (in Polish: Diagnozowanie wyładowań niezupełnych w urządzeniach wysokiego napięcia w eksploatacji), Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, (2003).
[2] Osowski S., Data mining method and tools, (in Polish: Metoda i narzędzia eksploracji danych), Wydawnictwo BTC, Legionowo, (2013).
[3] Narsky I., Porter F.C., Statistical analysis techniques in particle physics, Wiley-VCH, Germany, (2014).
[4] MathWork – Matlab library, Choose Classifier Options, https://www.mathworks.com/help/stats/choose-a-classifier.html
[5] Keras library: The Python Deep Learning, https://keras.io
[6] Buczko R., Starzyński J., Non-invasive recognition of forms of partial discharge in high-voltage switchgear with the use of an SVM- type classifier (in Polish: Bezinwazyjne rozpoznawanie form wyładowań niezupełnych w aparaturze rozdzielczej wysokich napięć z wykorzystaniem klasyfikatora typu SVM), Przegląd Elektrotechniczny, (2018).
[7] Buczko R., Non-invasive detection of defects in high-voltage switchgear, (in Polish: Bezinwazyjna detekcja defektów wysokonapięciowej aparatury rozdzielczej) (doctoral dissertation, 2018), Warsaw University of Technology.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2021-6 , nr katalogowy 132287 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-6 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2021-6

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma