Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 7

Estimation of the Flashover Voltage of Insulator Using Fuzzy Logic (FL)

Oszacowanie napięcia przeskoku izolatora przy użyciu logiki rozmytej (FL)

10.15199/48.2024.07.21

nr katalogowy: 149522
10.15199/48.2024.07.21

Streszczenie

The aim of this work is to estimate the flashover voltage of a high-voltage insulator that has been deliberately polluted using fuzzy logic (FL). Initially, experimental experiments on a high-voltage insulator were used to collect a data set that was then used to implement the idea of artificial intelligence. These studies were conducted using varying degrees of fake pollution, namely saline distilled water. Each pollution level indicated the quantity of artificial pollution, measured in millilitres, in each section of the insulator. The collecting database provides flashover voltage measurements associated with varying levels of artificial pollution in each insulator zone and its conductivity. Furthermore, we have used fuzzy logic (FL) to forecast the flashover voltage of the high-voltage insulator and assess the insulating condition of simulated pollution. The suggested prediction model, which is based on Federated Learning (FL), is implemented using MATLAB's graphical user interface. Ultimately, a comparison was conducted between the outcomes achieved by FL and real-world ones. The database used in this comparison differs from that used in concepts based on programming language implementation taken from previous literature. The findings demonstrate the superior effectiveness of the FL approach in predicting the flashover voltage of high-voltage insulators when compared to data acquired from practical testing.

Abstract

Celem pracy jest oszacowanie napięcia przeskoku izolatora wysokiego napięcia, który został celowo zanieczyszczony przy użyciu logiki rozmytej (FL). Początkowo eksperymenty eksperymentalne na izolatorze wysokiego napięcia służyły zebraniu zbioru danych, który następnie wykorzystano do wdrożenia idei sztucznej inteligencji. Badania te przeprowadzono przy użyciu różnego stopnia fałszywych zanieczyszczeń, a mianowicie destylowanej wody solankowej. Każdy poziom zanieczyszczenia wskazywał ilość sztucznych zanieczyszczeń, mierzoną w mililitrach, w każdej sekcji izolatora. Zbierana baza danych zapewnia pomiary napięcia przeskoku związane z różnymi poziomami sztucznych zanieczyszczeń w każdej strefie izolatora i jego przewodnością. Ponadto wykorzystaliśmy logikę rozmytą (FL) do prognozowania napięcia przeskoku izolatora wysokiego napięcia i oceny stanu izolacji symulowanego zanieczyszczenia. Sugerowany model predykcyjny, oparty na Federated Learning (FL), jest implementowany przy użyciu graficznego interfejsu użytkownika MATLAB-a. Ostatecznie przeprowadzono porównanie wyników uzyskanych na platformie FL z wynikami uzyskanymi w świecie rzeczywistym. Baza danych wykorzystana w tym porównaniu różni się od bazy danych stosowanej w koncepcjach opartych na implementacji języka programowania zaczerpniętych z wcześniejszej literatury. Odkrycia wskazują na wyższą skuteczność metody FL w przewidywaniu napięcia przeskoku izolatorów wysokiego napięcia w porównaniu z danymi uzyskanymi z testów praktycznych.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] M. Sallak, F. Aguirre, W. Schon. "Incertitudes aléatoires et épistémiques, comment les distinguer et les manipuler dans les études de fiabilité? "., QUALITA, Université de Technologie de Compiègne, hal.archives-ouvertes.fr, 2013.
[2] Y. Bourek, N. M’Ziou, H. Benguesmia. Prediction of Flashover Voltage of High-Voltage Polluted Insulator Using Artificial Intelligence. Trans. Electr. Electron. Mater. Vol.19, 2018, pages 59–68.
[3] L. Zadeh. "A Fuzzy sets. Information and control". Vol. 8, 1965, pages 338-353.
[4] F.Dernoncourt. "Introduction to fuzzy logic". Massachusetts Institute of Technology. 2013.
[5] M.T.K. Niazi, Arshad; J. Ahmad, F. Alqahtani, F.A. Baotham, F. Abu-Amara. "Prediction of Critical Flashover Voltage of High Voltage Insulators Leveraging Bootstrap Network". Electronics, vol.9, 2020, pages 1620.
[6] Neural G.E. Asimakopoulou , V.T. Kontargyri , G.J. Tsekouras , Ch. N. Elias, F.E. Asimakopoulou , I.A. Stathopulos, " a fuzzy logic optimization methodology for the estimation of the critical flashover voltage on insulators", Electric Power Systems Research, Vol. 81, 2011, Pages 580-588.
[7] C.-C. Lee. "Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller. I". IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics.vol. 20, 1990, pages 404-418.
[8] F. Chevrie, F. Guely. "Fuzzy Logic: Schneider-Electri Cahier Techniques No. 191". France: Schneider. 1998.
[9] https://www.geeksforgeeks.org/fuzzy-logic-control-system/
[10] M. Sugeno, G. Kang. "Structure identification of fuzzy model". Fuzzy sets and systems. 28 (1988) 15-33.
[11] A. Kaufmann. "Introduction à la logique floue. Ed ". Techniques Ingénieur, 1999, pages 1-9.
[12] Y. Bourek, L. Mokhnache, S. Nait, R. Kattan. "Study of discharge in Point-Plane air interval using fuzzy logic". Journal of Electrical Engineering and Technology. Vol. 4, 2009, pages 410-417.
[13] G. Asimakopoulou, V. Kontargyri, G. Tsekouras, C.N. Elias, F. Asimakopoulou, I. Stathopulos. "A fuzzy logic optimization methodology for the estimation of the critical flashover voltage on insulators". Electric Power Systems Research, vol. 81, 2011, pages 580-588.
[14] G. Asimakopoulou, V. Kontargyri, G. Tsekouras, F. Asimakopoulou, I. Gonos, I. Stathopulos. "Artificial neural network optimisation methodology for the estimation of the critical flashover voltage on insulators". IET Science, Measurement & Technology, vol. 3, 2009, pages 90-104.
[15] N.A. Al-geelani, M.A.M. Piah, R.Q. Shaddad. "Characterization of acoustic signals due to surface discharges on HV glass insulators using wavelet radial basis function neural networks". Applied Soft Computing, vol. 12, 2012, pages 1239-1246.
[16] G. Asimakopoulou, V. Kontargyri, G. Tsekouras, C.N. Elias, F. Asimakopoulou, I. Stathopulos. "A fuzzy logic optimization methodology for the estimation of the critical flashover voltage on insulators". Electric power systems research, vol 81, 2011, pages 580-588.
[17] K. Erenturk. "Adaptive-network-based fuzzy inference system application to estimate the flashover voltage on insulator". Instrumentation Science and Technology. 37 (2009) 446-461.
[18] H. Benguesmia, N. M’Ziou, A. Boubakeur. "Experimental study of pollution effect on the behavior of high voltage insulators under alternative current". Front. Energy, vol.15, 2021, pages 213–221.
[19] K. Erenturk. "Adaptive-network-based fuzzy inference system application to estimate the flashover voltage on insulator". Instrumentation Science and Technology, vol. 37, 2009, pages 446-461.

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

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-7 , nr katalogowy 149522 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-7 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 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

2024-7

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma