[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) ::
جلد 14 شماره 4 صفحات 15-1 برگشت به فهرست نسخه ها
تفکیک منابع تخلیه جزئی در کابلهای فشارقوی با رویکرد مبتنی بر موجک و الگوریتم‌های هوشمند
امید سبارشاد*1 ، اصغر اصغر اکبری1
1- دانشکده مهندسی برق- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی- تهران- ایران
چکیده:   (2151 مشاهده)

در این پژوهش، در جهت افزایش بهره‌وری سیستم کابل‌های فشارقوی، روشی جامع و کم‌هزینه برای طبقه‌بندی و تحلیل سناریوهای مختلف تخلیه جزئی (PD) در کابل‌های قدرت ارائه شده است که مبتنی بر ترکیب تکنیک‌های پردازش سیگنال، استخراج ویژگی‌های فیزیکی - آماری و یادگیری ماشین می‌باشد. به‌منظور تولید داده‌های آموزشی، از مدل‌سازی دقیق ساختار کابل با استفاده از نرم‌افزار COMSOL بهره گرفته شد و سناریوهای متنوعی شامل حالت کابل یکپارچه سالم، وجود  مفصل در طول کابل، وجود تخلیه‌های جزئی تک‌منبعی (۱ تا ۴ حفره) و ترکیبی (وجود مفصل همراه با  عیوب چند حفره مولد تخلیه جزئی) شبیه‌سازی شدند. سپس با تحلیل پاسخ گذرای کابل در حضور ناپیوستگی‌های مختلف، ویژگی‌های رفتاری سیگنال‌های بازتابی استخراج و به الگوریتم یادگیری ماشین معرفی شد تا الگوی اثرگذاری هر سناریو بر ساختار سیگنال شناسایی گردد. در ادامه، مدل پیشنهادی آموزش داده شده و عملکرد آن در شرایط مختلف از نظر دقت طبقه‌بندی، پایداری و توان تعمیم‌پذیری مورد ارزیابی قرار گرفت. در مجموع، نتایج نشان می‌دهند که ترکیب تحلیل سیگنال بازتابی با شاخص‌های زمانی-فرکانسی و الگوریتم یادگیری ماشین SVM می‌تواند چارچوبی دقیق، پایدار و تفسیرپذیر برای طبقه‌بندی سناریوهای PD ارائه دهد. این روش قابلیت به‌کارگیری در سامانه‌های پایش وضعیت کابل‌های قدرت، حتی در شرایط نویزی یا داده‌های محدود را داراست.

 

واژه‌های کلیدی: تخلیه جزئی، کابل فشارقوی، تبدیل موجک گسسته (DWT)، یادگیری ماشین، تحلیل زمان-فرکانس، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، استخراج ویژگی‌ها.
متن کامل [PDF 1388 kb]   (1102 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1404/5/9 | پذیرش: 1404/9/12 | انتشار: 1404/10/6
فهرست منابع
1. Alqtish, M., Di Fatta, A., Rizzo, G., Akbar, G., Vigni, L., Imburgia, A., . . . Romano, P. (2025). A Review of Partial Discharge Electrical Localization Techniques in Power Cables: Practical Approaches and Circuit Models. Energies. doi:10.3390/en18102583 [DOI:10.3390/en18102583]
2. Balouji, E., Hammarström, T., & McKelvey, T. (2022). Classification of Partial Discharges Originating From Multilevel PWM Using Machine Learning. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 29, 287-294. doi:10.1109/tdei.2022.3148461 [DOI:10.1109/TDEI.2022.3148461]
3. Banjare, H. K., Sahoo, R., & Karmakar, S. (2022). Study and Analysis of Various Partial Discharge Signals Classification Using Machine Learning Application. 2022 IEEE 6th International Conference on Condition Assessment Techniques in Electrical Systems (CATCON), 52-56. doi:10.1109/CATCON56237.2022.10077703 [DOI:10.1109/CATCON56237.2022.10077703]
4. Carvalho, I., Da Costa, E. G., Nobrega, L., & Silva, A. (2024). Identification of Partial Discharge Sources by Feature Extraction from a Signal Conditioning System. Sensors (Basel, Switzerland), 24. doi:10.3390/s24072226 [DOI:10.3390/s24072226]
5. Chan, J. Q., Raymond, W., Illias, H., & Othman, M. (2023). Partial Discharge Localization Techniques: A Review of Recent Progress. Energies. doi:10.3390/en16062863 [DOI:10.3390/en16062863]
6. Chang, C.-K., & Chang, H.-H. (2023). Learning Entirely Unknown Classes in Time-Series Data Using Convolutional Neural Networks for Insulation Status Assessment of Partial Discharges in Power Cable Joints. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 30, 2854-2861. doi:10.1109/TDEI.2023.3280441 [DOI:10.1109/TDEI.2023.3280441]
7. Chen, W., Yang, Z., Song, J., Zhou, L., Xiang, L., Wang, X., . . . Fan, X. (2024). A High-Resolution Defect Location Method for Medium-Voltage Cables Based on Gaussian Narrow-Band Envelope Signals and the S-Transform. Energies, 17(9), 2218. Retrieved from https://www.mdpi.com/1996-1073/17/9/2218. [DOI:10.3390/en17092218]
8. C. M. (2024). RF Mudule user's guide. In: COMSOL.
9. Da Silva, M., De Araújo, O., De Oliveira, D., & Lopes, R. (2024). Evaluation of the Effects of Voids in Electrical Cables Using COMSOL Multiphysics Software. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 31, 2144-2150. doi:10.1109/TDEI.2024.3395232 [DOI:10.1109/TDEI.2024.3395232]
10. Dhandapani, R. (2024). Application of Signal Processing Techniques in High Voltage Equipment Fault Detection Using Partial Discharge Signal. doi:10.59019/vtjd9568 [DOI:10.59019/VTJD9568]
11. Florkowski, M. (2021). Anomaly Detection, Trend Evolution, and Feature Extraction in Partial Discharge Patterns. Energies. doi:10.3390/en14133886 [DOI:10.3390/en14133886]
12. Haiba, A., & Halawa, M. (2024). Design of partial discharge measurement model for internal cavities in high voltage power cables. Journal of King Saud University - Engineering Sciences. doi:10.1016/j.jksues.2024.02.002 [DOI:10.1016/j.jksues.2024.02.002]
13. Hassan, W., Shafiq, M., Hussain, G., Choudhary, M., & Palu, I. (2023). Investigating the progression of insulation degradation in power cable based on partial discharge measurements. Electric Power Systems Research. doi:10.1016/j.epsr.2023.109452 [DOI:10.1016/j.epsr.2023.109452]
14. Ishaq, A., Junaid, M., Hussain, G. A., Khan, S. U., Chen, Y., & Yu, D. (2025). Partial Discharge Defect Classification in MV Switchgear by Using CWT and Deep Learning Approach. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 74, 1-12. doi:10.1109/TIM.2025.3562981 [DOI:10.1109/TIM.2025.3562981]
15. Janani, H., Shahabi, S., & Kordi, B. (2020). Separation and Classification of Concurrent Partial Discharge Signals Using Statistical-Based Feature Analysis. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 27, 1933-1941. doi:10.1109/TDEI.2020.009043 [DOI:10.1109/TDEI.2020.009043]
16. Kim, J., & Kim, K.-I. (2021). Partial Discharge Online Detection for Long-Term Operational Sustainability of On-Site Low Voltage Distribution Network Using CNN Transfer Learning. Sustainability, 13, 4692. doi:10.3390/SU13094692 [DOI:10.3390/su13094692]
17. Kumar, H., Shafiq, M., Kauhaniemi, K., & Elmusrati, M. (2024). A Review on the Classification of Partial Discharges in Medium-Voltage Cables: Detection, Feature Extraction, Artificial Intelligence-Based Classification, and Optimization Techniques. Energies. doi:10.3390/en17051142 [DOI:10.3390/en17051142]
18. Li, A., Wei, G., Li, S., Zhang, J., & Zhang, C.-Y. (2024). Pattern Recognition of Partial Discharge in High-Voltage Cables Using TFMT Model. IEEE Transactions on Power Delivery, 39, 3326-3337. doi:10.1109/TPWRD.2024.3465660 [DOI:10.1109/TPWRD.2024.3465660]
19. Li, X., Ding, D., Xu, Y., Jiang, J., Chen, X., & Yuan, M. (2024). A Denoising Method for Partial Discharge Ultrasonic Signals in GIS Based on Ultra-High Frequency Signal Synchronization. IEEE Transactions on Power Delivery, 39, 3316-3325. doi:10.1109/TPWRD.2024.3465506 [DOI:10.1109/TPWRD.2024.3465506]
20. Lu, S., Chai, H., Sahoo, A., & Phung, B. (2020). Condition Monitoring Based on Partial Discharge Diagnostics Using Machine Learning Methods: A Comprehensive State-of-the-Art Review. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 27, 1861-1888. doi:10.1109/TDEI.2020.009070 [DOI:10.1109/TDEI.2020.009070]
21. Michau, G., Hsu, C.-C., & Fink, O. (2021). Interpretable Detection of Partial Discharge in Power Lines with Deep Learning. Sensors (Basel, Switzerland), 21. doi:10.3390/s21062154 [DOI:10.3390/s21062154]
22. Qin, C., Zhu, X., Zhu, P., Lin, W., Liu, L., Che, C., . . . Hua, H. (2024). Partial Discharge Signal Pattern Recognition of Composite Insulation Defects in Cross-Linked Polyethylene Cables. Sensors (Basel, Switzerland), 24. doi:10.3390/s24113460 [DOI:10.3390/s24113460]
23. Rathod, V., Kumbhar, G., & Bhalja, B. (2020). Simulation of Partial Discharge Acoustic Wave Propagation Using COMSOL Multiphysics and Its Localization in a Model Transformer Tank. 2020 21st National Power Systems Conference (NPSC), 1-6. doi:10.1109/NPSC49263.2020.9331915 [DOI:10.1109/NPSC49263.2020.9331915]
24. Saad, M. H., Hashima, S., Omar, A. I., Fouda, M. M., & Said, A. (2025). Deep learning approach for cable partial discharge pattern identification. Electrical Engineering, 107(2), 1525-1540. doi:10.1007/s00202-024-02571-w [DOI:10.1007/s00202-024-02571-w]
25. Sabarshad, O., & Akbari, A. (2025). Advanced detection of multiple PD sources in cables using time-frequency transformations. Electric Power Systems Research, 246, 111699. doi: [DOI:10.1016/j.epsr.2025.111699]
26. Sahoo, R., & Karmakar, S. (2024). Effectiveness of Wavelet Scalogram on Partial Discharge Pattern Classification of XLPE Cable Insulation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 73, 1-10. doi:10.1109/TIM.2024.3363790 [DOI:10.1109/TIM.2024.3363790]
27. Sun, C., Wu, G., Pan, G., Zhang, T., Li, J., Jiao, S., . . . Gao, G. (2024). Convolutional Neural Network-Based Pattern Recognition of Partial Discharge in High-Speed Electric-Multiple-Unit Cable Termination. Sensors (Basel, Switzerland), 24. doi:10.3390/s24082660 [DOI:10.3390/s24082660]
28. Tian, J., Song, H., Sheng, G., & Jiang, X. (2022). Knowledge-Driven Recognition Methodology of Partial Discharge Patterns in GIS. IEEE Transactions on Power Delivery, 37, 3335-3344. doi:10.1109/tpwrd.2021.3128036 [DOI:10.1109/TPWRD.2021.3128036]
29. Wang, Y.-B., Chang, D.-G., Qin, S.-R., Fan, Y.-H., Mu, H., & Zhang, G. (2020). Separating Multi-Source Partial Discharge Signals Using Linear Prediction Analysis and Isolation Forest Algorithm. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69, 2734-2742. doi:10.1109/tim.2019.2926688 [DOI:10.1109/TIM.2019.2926688]
30. Zhang, X., Pang, B., Liu, Y., Liu, S.-Y., Xu, P., Li, Y., . . . Xie, Q. (2021). Review on Detection and Analysis of Partial Discharge along Power Cables. Energies. doi:10.3390/en14227692 [DOI:10.3390/en14227692]
31. Zhong, J., Bi, X., Shu, Q., Chen, M., Zhou, D., & Zhang, D. (2020). Partial Discharge Signal Denoising Based on Singular Value Decomposition and Empirical Wavelet Transform. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69, 8866-8873. doi:10.1109/TIM.2020.2996717 [DOI:10.1109/TIM.2020.2996717]


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sabarshad O, Akbari A. Discrimination of Partial Discharge Sources in High-Voltage Cables Using Wavelet-Based Intelligent Algorithms.. ieijqp 2025; 14 (4) :1-15
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1043-fa.html

سبارشاد امید، اصغر اکبری اصغر. تفکیک منابع تخلیه جزئی در کابلهای فشارقوی با رویکرد مبتنی بر موجک و الگوریتم‌های هوشمند. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1404; 14 (4) :1-15

URL: http://ieijqp.ir/article-1-1043-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.21 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4766