Repositorio UFRO · Omeka S

Use of Impedance for Condition Assessment of HV Silicone-Coated Insulators

Primer Autor	Villalobos, Rodrigo J.
Título	Use of Impedance for Condition Assessment of HV Silicone-Coated Insulators
Editorial	IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC
Revista	IEEE ACCESS
Lenguaje	en
Resumen	Flashover due to contamination of glass insulators is common in electrical systems. An alternative to prevent such failures is the use of silicone-coated glass insulators. Silicone is hydrophobic, which prevents humidity from being deposited on the surface therefore, the adhesion of environmental contaminants on the insulator is reduced. This prevents breakdowns and enables less frequent maintenance. However, in certain areas, silicone can lose its hydrophobic property, which causes contaminants to accumulate on the insulator surface. Consequently, evaluating the condition of silicone-coated insulators is essential to ascertaining their need for replacement. This requires a method that distinguishes between contamination and aging of the insulators. This paper presents the design of a machine learning classifier using a support vector machine (SVM) model that uses leakage current parameters to classify the condition of the silicone. As a distinguishing feature, the SVM classifier employs the root mean square (RMS) impedance magnitude and harmonic impedances as input parameters. This achieves an accuracy of 99% compared to 65% with data that lacked impedance measurements. The tests were conducted with insulators removed from a 500 kV line and evaluated within an artificial fog chamber.Las descargas disruptivas debidas a la contaminación de los aisladores de vidrio son frecuentes en los sistemas eléctricos. Una alternativa para prevenir estas fallas es el uso de aisladores de vidrio recubiertos de silicona. La silicona es hidrofóbica, lo que impide que la humedad se deposite en la superficie por lo tanto, se reduce la adhesión de contaminantes ambientales al aislador. Esto previene averías y permite un mantenimiento menos frecuente. Sin embargo, en ciertas áreas, la silicona puede perder su propiedad hidrofóbica, lo que provoca la acumulación de contaminantes en la superficie del aislador. En consecuencia, evaluar el estado de los aisladores recubiertos de silicona es esencial para determinar si necesitan ser reemplazados. Esto requiere un método que distinga entre la contaminación y el envejecimiento de los aisladores. Este artículo presenta el diseño de un clasificador de aprendizaje automático que utiliza un modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) que emplea parámetros de corriente de fuga para clasificar el estado de la silicona. Como característica distintiva, el clasificador SVM utiliza la magnitud de la impedancia cuadrática media (RMS) y las impedancias armónicas como parámetros de entrada. Esto permite alcanzar una precisión del 99%, en comparación con el 65% obtenido con datos que carecían de mediciones de impedancia. Las pruebas se realizaron con aisladores extraídos de una línea de 500 kV y evaluados en una cámara de niebla artificial.
Tipo de Recurso	artículo original
Description	Insulators Impedance Humidity Aging Leakage currents Surface contamination Hydrophobicity Voltage measurement Surface impedance Root mean square silicone rubber machine learning leakage current aged pollution level estimation
doi	10.1109/ACCESS.2025.3602003
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	SUPPORT VECTOR MACHINE LEAKAGE CURRENT CLASSIFICATION SEVERITY INDEX LEVEL
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3602003
Materias	SUPPORT VECTOR MACHINE LEAKAGE CURRENT CLASSIFICATION SEVERITY INDEX LEVEL
Disciplinas de la OCDE	Ingeniería Eléctrica y Electrónica Robótica y Sistemas de Control Automático Ciencias de la Computación
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Tipo de ruta	dorada verde
Access Rights	acceso abierto
Derechos de acceso	acceso abierto
Id de Web of Science	WOS:001570480100014
Título de la cita (Recomendado-único)	Use of Impedance for Condition Assessment of HV Silicone-Coated Insulators
Identificador del recurso (Mandatado-único)	artículo original
Editorial	IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC
Revista/Libro	IEEE ACCESS
Categoría WOS	Computer Science, Information Systems Engineering, Electrical & Electronic Telecommunications
Idioma	en
ISSN	2169-3536
License	CC BY 4.0
Entidad financiadora	ANID Startup Ciencia#Fondap SERC
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	ANID Startup Ciencia [SUC240243] Fondap SERC [15110019]
Formato	pdf