The preventive diagnostic technique prevents transformers from power failure through giving alarm and observing transformers in service. And it helps to establish the plan for optimum maintenance of the transformer as well as to find location or cause of fault using accumulated data. Data detection and experience of the preventive diagnostic system need to establish the preventive diagnostic algorithm regarding interrelationship between detected data and deterioration of equipment. Therefore in-depth analysis about the preventive diagnosis system is required. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Techniques for component sensors of the preventive diagnosis system were settled but diagnosis algorithm, diagnostic criteria and practical use of accumulated data are not yet established. This paper, to build up the base of preventive diagnostic algorithm for the Power transformer. investigated the preventive diagnostic criteria for the power transformer.
Park, Ji Hun;Jo, Hye Seon;Lee, Sang Hyun;Oh, Sang Won;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1271-1287
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2022
When abnormal operating conditions occur in nuclear power plants, operators must identify the occurrence cause and implement the necessary mitigation measures. Accordingly, the operator must rapidly and accurately analyze the symptom requirements of more than 200 abnormal scenarios from the trends of many variables to perform diagnostic tasks and implement mitigation actions rapidly. However, the probability of human error increases owing to the characteristics of the diagnostic tasks performed by the operator. Researches regarding diagnostic tasks based on Artificial Intelligence (AI) have been conducted recently to reduce the likelihood of human errors; however, reliability issues due to the black box characteristics of AI have been pointed out. Hence, the application of eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which can provide AI diagnostic evidence for operators, is considered. In conclusion, the XAI to solve the reliability problem of AI is included in the AI-based diagnostic algorithm. A reliable intelligent diagnostic assistant based on a merged diagnostic algorithm, in the form of an operator support system, is developed, and includes an interface to efficiently inform operators.
조합회로에 대하여 고장 진단 검사신호를 생성하는 것은 매우 어려운 문제로 남아있다. ISCAS85 c7552회로의 경우, 약 1억 개의 고장짝(Fault pair)을 가지고 있기 때문에 적은 노력과 시간을 사용하여 좀 더 많은 정보를 얻을 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 제안되었고 구현되었다. 또 새로운 알고리즘과의 비교를 위하여 PODEM을 기본으로 하여 DIATEST 알고리즘을 구현하였다. 구현된 두 개의 알고리즘을 ISCAS85 회로에 적용하여 실행하였으며, 그 결과 두 개 알고리즘 모두 99%의 고장 진단율을 보였으나, 새로운 알고리즘은 각 고장의 검출 및 구별을 동시에 고려하기 때문에 고장 진단 사전과, 고장 진단 결정 트리의 제작시 더 많은 정보를 줄 수 있다. 또한 검사신호의 수를 비교했을 때 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 절반이하의 개수만이 필요했다. 다만, vector 생성 속도에 있어서는 DIATEST가 우수하였다.
The preventive diagnostic system prevents transformers from power failure by giving alarm and observing transformers in service. And it helps to establish the plan for optimum maintenance of transformer as well as to find location or cause of fault using accumulated data. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Techniques for component sensors of preventive diagnostic system were settled but diagnostic algorithm, diagnostic criteria and practical use of accumulated data are not yet established. This paper, to build up the base of preventive diagnostic algorithm for the power transformer, investigated the preventive diagnostic criteria for power transformer.
Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.
The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.
Preventive diagnostic system for power transformer prevents the sudden power failure through monitoring of abnormal symptoms. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Application techniques of the diagnostic sensors were settled, but diagnostic algorithm and practical use of accumulated data are not yet established. To build up the diagnostic algorithm and effective use of the preventive diagnostic system, the reliability of the data accumulated in a server computer is very important. Therefore, this paper describes problem when apply system to substation and solution way to improve reliability of the system
Abnormal symptoms on operating conditions of power transformer are monitored by a preventive diagnostic system which prevents the sudden power failure in case of quick progress of abnormal situation. The preventive diagnostic system helps plan the proper maintenance method according to the transformer conditions via accumulated data. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine of 345kV substations since 1997. Application techniques of the diagnostic sensors were settled, but diagnostic algorithm and practical use of accumulated data are not yet established. To build up the diagnostic algorithm and effective use of the preventive diagnostic system, the reliability of the data which were accumulated in a server computer is very important. This paper describes the data analysis in the server in order to advance the reliability of the accumulated data of the preventive diagnostic system. The principles and data flows of the diagnostic sensors were analyzed, and the data discrepancy between sensors and server were calibrated.
골반저근은 골반기관을 지지하여 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직으로 수축압력을 평가함으로써 복압성 요실금의 정도를 진단할 수 있다. 본 연구에서는 생체신호 측정 시스템을 개발하여 골반저근의 수축압력을 측정하였으며, 데이터 분석을 통하여 진단 파라메터를 추출하였다. 진단 파라메터의 통계적 분석을 수행하여 특성이 유사한 피험자를 다섯 개의 군집으로 분류하였으며, 군집으로 분류된 데이터가 중첩되지 않도록 복압성요실금 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험 결과 진단 알고리즘의 정확성이 약 78.9%로 나타났으며 그 유용성이 확인되었다.
Power transformers are an important factor for power transmission and cause fatal losses if faults occur. Various diagnostic methods have been applied to predict the failure and to identify the cause of the failure. Typical diagnostic methods include the IEC diagnostic method, the Duval diagnostic method, the Rogers diagnostic method, and the Doernenburg diagnostic method using the ratio of the main gas. However, each diagnostic method has a disadvantage in that it can't diagnose the state of the power transformer unless the gas ratio is within the defined range. In order to solve these problems, we propose a diagnosis method using ELM based intelligent algorithm and fuzzy membership function. The final diagnosis is performed by multiplying the result of diagnosis in the four diagnostic methods (IEC, Duval, Rogers, and Doernenburg) by the fuzzy membership values. To show its effectiveness, the proposed fault diagnostic system has been intensively tested with the dissolved gases acquired from various power transformers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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