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Partial Discharge Classification in Solid Insulation
Hybrid Genetic-Algorithm and Neural Network Approach
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138 b
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Veröffentlichung 15. 01. 2027
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This book highlights an intelligent framework for detecting and classifying partial discharge in solid insulation, a quiet but persistent threat to the reliability of high-voltage power systems. It presents the complete diagnostic pipeline, from capturing discharge signals with a custom, low-cost Rogowski coil sensor to characterising their phase-resolved patterns and distilling them into informative features through statistical analysis and principal component analysis. At its core lies a hybrid classifier that pairs a feedforward backpropagation neural network with a genetic algorithm, improving accuracy, efficiency, and generalisation beyond conventional methods. Bridging high-voltage insulation engineering and machine learning, the book explains specialist concepts in accessible terms while preserving technical rigour, offering researchers, graduate students, and practising engineers a practical route toward smarter insulation diagnostics.
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