Identification of Partial Discharge Defect Detection in Cast-Resin Power Transformers Using Back-Propagation Algorithm

Sung-Wook Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sung-Wook Kim (Silla University)

저널정보: 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.22 No.3

발행연도: 2024.9

수록면: 231 - 236 (6page)

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This paper presents a method used to identify partial discharge defects in cast-resin power transformers using a back-propagation algorithm. The Rogowski-type partial discharge (PD) sensor was designed with a planar and thin structure based on a printed circuit board to detect PD signals. PD electrode systems, such as metal protrusions, particle-on-insulators, delamination, and void defects, were fabricated to simulate the PD defects that occur in service. PD characteristics, such as rising time, falling time, pulse width, skewness, and kurtosis without phase-resolved partial discharge patterns, were extracted to intuitively analyze each PD pulse according to the type of PD defect. A backpropagation algorithm was designed to identify PD defects using a virtual instrument (VI) based on the LabVIEW program. The results show that the accuracy rate of back-propagation (BP) algorithm reaches over 92.75% in identifying four types of PD defects.

#Defect identification #Back-propagation algorithm #Partial discharge #Cast-resin power transformers

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