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使用深度學習進行地下電纜系統預測性維護
作者 Steffen Ziegler (Steffen Ziegler)
中文摘要
地下電纜系統與陸上電線路網相比,雖然對暴風雨、閃電、野火、冰暴、以及其他不利天氣狀況較不敏感;不過,地下電纜維修成本較高,很難準確指出故障位置及進行修復。如果電纜的瑕疵未被偵測出來,可能導致停電和對大眾造成危險。根據IEEE數據顯示,大約90%的地下電纜系統故障都和局部放電(partial discharge;PD)有關,也就是電纜內的電場超出介電質絕緣體可承受的能力時出現的現象。當PD發生時,會產生高頻訊號—幅度通常低於100毫伏(millivolts),由於這些訊號是介電質劣化,並且最終將導致故障的象徵,因此最好能及早檢測到這些無法預料的電纜故障訊號,並在故障發生之前進行維修。
起訖頁 101-103
關鍵詞 深度學習地下電纜系統LSTM自動化檢測預測性維護
刊名 智動化雜誌  
期數 202206 (81期)
出版單位 CTIMES(遠播資訊股份有限公司)
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