Prediction of Transformer Furan Levels
المؤلف | Shaban, Khaled Bashir |
المؤلف | El-Hag, Ayman H. |
المؤلف | Benhmed, Kamel |
تاريخ الإتاحة | 2021-07-05T11:03:42Z |
تاريخ النشر | 2016 |
اسم المنشور | IEEE Transactions on Power Delivery |
المصدر | Scopus |
الملخص | In this letter, the ranges of furan content in oil in power transformers are predicted using measurements of oil tests, such as breakdown voltage, acidity, water content, and dissolved gas analysis. Predictive models based on machine-learning techniques are trained and tested to estimate the furan level. A prediction accuracy of 90% is achieved when using k-nearest neighbors as the classification model with a wrapper method as the feature selection technique. 2016 IEEE. |
اللغة | en |
الناشر | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. |
الموضوع | Artificial intelligent furan health index transformer |
النوع | Article |
الصفحات | 1778-1779 |
رقم العدد | 4 |
رقم المجلد | 31 |
الملفات في هذه التسجيلة
الملفات | الحجم | الصيغة | العرض |
---|---|---|---|
لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة. |
هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية
-
علوم وهندسة الحاسب [2280 items ]