The State of the Art in transformer fault diagnosis with artificial intelligence and Dissolved Gas Analysis: A Review of the Literature

要約

タイトル：人工知能と溶解ガス分析によるトランスフォーマ故障診断の現状

要約：

– トランスフォーマ故障診断(TFD)は、電力システムの保守・管理において重要な要素である。
– このレビュー論文では、人工知能（AI）と溶解ガス分析（DGA）を用いたTFDの現状について包括的な概要を提供する。
– ディープラーニングアルゴリズムや高度なデータ分析技術の使用など、この分野の最近の進歩について分析し、TFDおよび電力産業全体への潜在的な影響を示す。
– ルールベースシステム、専門家システム、ニューラルネットワーク、および機械学習アルゴリズムなど、異なるトランスフォーマ故障診断アプローチの利点と限界についても強調される。
– 全体的に、このレビューは、TFDの重要性とAIの役割について貴重な洞察を提供することを目的としている。

要約(オリジナル)

Transformer fault diagnosis (TFD) is a critical aspect of power system maintenance and management. This review paper provides a comprehensive overview of the current state of the art in TFD using artificial intelligence (AI) and dissolved gas analysis (DGA). The paper presents an analysis of recent advancements in this field, including the use of deep learning algorithms and advanced data analytics techniques, and their potential impact on TFD and the power industry as a whole. The review also highlights the benefits and limitations of different approaches to transformer fault diagnosis, including rule-based systems, expert systems, neural networks, and machine learning algorithms. Overall, this review aims to provide valuable insights into the importance of TFD and the role of AI in ensuring the reliable operation of power systems.

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