Adaptive Neurofuzzy Inference System-Based Pollution Severity Prediction of Polymeric Insulators in Power Transmission Lines
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents the prediction of pollution severity of the polymeric insulators used in power transmission lines using adaptive neurofuzzy inference system (ANFIS) model.
In this work, laboratory-based pollution performance tests were carried out on 11 kV silicone rubber polymeric insulator under AC voltage at different pollution levels with sodium chloride as a contaminant.
Leakage current was measured during the laboratory tests.
Time domain and frequency domain characteristics of leakage current, such as mean value, maximum value, standard deviation, and total harmonics distortion (THD), have been extracted, which jointly describe the pollution severity of the polymeric insulator surface.
Leakage current characteristics are used as the inputs of ANFIS model.
The pollution severity index “equivalent salt deposit density” (ESDD) is used as the output of the proposed model.
Results of the research can give sufficient prewarning time before pollution flashover and help in the condition based maintenance (CBM) chart preparation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muniraj, C.& Chandrasekar, S.. 2011. Adaptive Neurofuzzy Inference System-Based Pollution Severity Prediction of Polymeric Insulators in Power Transmission Lines. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471743
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muniraj, C.& Chandrasekar, S.. Adaptive Neurofuzzy Inference System-Based Pollution Severity Prediction of Polymeric Insulators in Power Transmission Lines. Advances in Artificial Neural Systems No. 2011 (2011), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471743
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muniraj, C.& Chandrasekar, S.. Adaptive Neurofuzzy Inference System-Based Pollution Severity Prediction of Polymeric Insulators in Power Transmission Lines. Advances in Artificial Neural Systems. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471743
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471743
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر