Transformer Fault Detection Using DGA Based on IEC Method and KNN Classifiers
Rattachement africain : ro. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The maintenance process for high power transformers is a complex process involving diagnostic techniques and methods. This paper presents an application based on the IEC ratio method (MR-IEC), which has shown good results in identifying faults in power transformers. The application uses the reports defined by the MR-IEC method to train a machine learning classifier based on optimized K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms. The application uses the reports defined by the MR-IEC method to train a machine learning classifier based on optimized KNN algorithms. The validation of the proposed software program was carried out by comparing the results obtained with real cases on which certain rehabilitations and repairs were carried out.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Transformer Fault Detection Using DGA Based on IEC Method and KNN Classifiers
- Date Crossref
- 11/06/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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ICMET Craiova pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Institute for Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
ICMET Craiova et National Institute for Research.
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