IRNA: الذكاء الاصطناعي يحدد عيوب التفريغ الجزئي في لفّات المولِّد بدقة تبلغ نحو 84%
يستخدم باحثون إيرانيون نماذج Transformer وCNN لتحديد العيوب وتقدير مقدار التفريغ؛ الدراسة منشورة في IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation
تذكر IRNA أن باحثي جامعة طهران استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحديد عيوب التفريغ الجزئي في لفّات المولّد بدقة بنحو 84% (Transformer) وتقدير مقدار التفريغ (CNN)، في ورقة منشورة في IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation.
تفيد IRNA بأن باحثين من قسم الهندسة الكهربائية والحاسوب في جامعة طهران استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحديد عيوب العزل وتقدير التفريغ الجزئي في لفائف الجزء الثابت للمولِّد. قاموا بتقييم خمسة نماذج ذكاء اصطناعي على هدفين—تحديد موقع العيب وتقدير مقدار التفريغ—باستخدام بيانات مولّدة من محاكاة بعناصر محدودة للمولِّد. حقّق نموذج Transformer دقة تقارب 84% في تحديد موقع العيب، بينما أظهر نموذج CNN أقل خطأ في تقدير مقدار التفريغ. الدراسة، المعنونة Deep Learning Approaches for Partial Discharge Localization and Apparent Charge Prediction in Generator Stator Windings، منشورة في IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation، مع رابط إلى IEEE Xplore: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11268523