Thermal modeling in the transient condition is very important for cast-resin
dry-type transformers. In the present research, two novel dynamic thermal models have
been introduced for the cast-resin dry-type transformer. These models are based on two
artificial neural networks: the Elman recurrent networks (ELRN) and the nonlinear autoregressive
model process with exogenous input (NARX). Using the experimental data,
the introduced neural network thermal models have been trained. By selecting a typical
transformer, the trained thermal models are validated using additional experimental results
and the traditional thermal models. It is shown that the introduced neural network
based thermal models have a good performance in temperature prediction of the winding
and the cooling air in the cast-resin dry-type transformer. The introduced thermal models
are more accurate for the temperature analysis of this transformer and they will be trained
easily. Finally, the trained and validated thermal models are employed to evaluate the
life-time and the reliability of a typical cast-resin dry-type transformer.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00