Series Arc(시리즈 아크)란 무엇입니까?
Series Arc 시리즈 아크 - Series arc is prone to cause fire accidents, but its occurrences induced by different load types and connections make the detection challengeable. [1] Considering that other state-of-the-art compact networks present complex directed acyclic graphs, a series architecture proposes an advantage in customizability. [2] In this paper, a mathematical modeling of the vibrations observed at the level of the electromechanical coupling between the internal combustion engine and the generator in the series architecture of HEVs, named (SHEVs), is established using the Lagrangian theory. [3] Its in-series architecture allows damping to be introduced to the critical mode of the thin-walled part without any direct contact in the machining area and enables a more universal clamping. [4] Series Arc is one of the electrical fault types in a low voltage power system. [5] A realistic case study was done to obtain the arc current under parallel and series arcs. [6] We also compare the performance of these two proposed architectures with a series architecture. [7] In particular, it was demonstrated in the technical literature how series architecture can be more efficient, compared to parallel one, if supercapacitors are used as storage system. [8] MethodsIn this study we compare the performance of two CNNs with Direct Acyclic Graph (DAG) architecture and one CNN with a series architecture for breast lesion segmentation in US images. [9] The storage system plays a key role in this scenario, in particular high power permeable storage systems as supercapacitors enable the series architecture to be applied on medium size car obtaining energy saving higher than the ones achievable thanks to standard parallel architectures. [10] This paper aims to show the potentials of the series architecture, thanks to the latest electrical improvements especially in storage systems and power electronics. [11] Series arcs in dc power systems can occur if energized wires split, or load connections become relaxed. [12]직렬 아크는 화재 사고를 일으키기 쉽지만 다양한 부하 유형 및 연결로 인해 발생하기 때문에 감지가 어렵습니다. [1] 다른 최신 컴팩트 네트워크가 복잡한 방향성 비순환 그래프를 제공한다는 점을 고려할 때 시리즈 아키텍처는 사용자 정의 가능성에서 이점을 제안합니다. [2] 본 논문에서는 라그랑주 이론을 사용하여 HEV의 직렬 구조(SHEV)에서 내연기관과 발전기 사이의 전기기계적 결합 수준에서 관찰된 진동의 수학적 모델링을 확립했습니다. [3] 직렬 구조는 가공 영역에서 직접 접촉 없이 얇은 벽 부품의 임계 모드에 댐핑을 도입하고 보다 보편적인 클램핑을 가능하게 합니다. [4] 시리즈 아크는 저전압 전력 시스템의 전기적 결함 유형 중 하나입니다. [5] 병렬 및 직렬 아크에서 아크 전류를 얻기 위해 실제 사례 연구를 수행했습니다. [6] 또한 제안된 두 아키텍처의 성능을 시리즈 아키텍처와 비교합니다. [7] 특히, 슈퍼커패시터를 스토리지 시스템으로 사용하는 경우 직렬 아키텍처가 병렬 아키텍처에 비해 어떻게 더 효율적일 수 있는지 기술 문헌에서 입증되었습니다. [8] 방법 이 연구에서는 DAG(Direct Acyclic Graph) 아키텍처를 사용하는 두 CNN과 미국 이미지에서 유방 병변 분할을 위한 시리즈 아키텍처를 사용하는 CNN 하나의 성능을 비교합니다. [9] 스토리지 시스템은 이 시나리오에서 핵심적인 역할을 합니다. 특히 슈퍼커패시터가 직렬 아키텍처를 중형 자동차에 적용할 수 있으므로 표준 병렬 아키텍처 덕분에 달성 가능한 것보다 더 높은 에너지 절약 효과를 얻을 수 있는 고전력 투과성 스토리지 시스템이 있습니다. [10] 이 문서는 특히 저장 시스템 및 전력 전자 장치의 최신 전기 개선 덕분에 시리즈 아키텍처의 잠재력을 보여주는 것을 목표로 합니다. [11] 전원이 공급된 전선이 분리되거나 부하 연결이 느슨해지면 DC 전원 시스템의 직렬 아크가 발생할 수 있습니다. [12]
Time Series Arc 시계열 호
Landsat time series archived satellite datasets are used for analysis. [1] Much of this data takes the form of time series, and in response, there has been increasing interest in the creation of time series archives in the last decade, along with the development and deployment of novel analysis methods to process the data. [2] We test the performance of LE-DTW on a wide range of real-world problems from the UCR time series archive for TSC. [3] We demonstrate its clustering performance on a subset of UCR Time Series Archive datasets. [4] We examine our proposed method through a set of experiments running on the domain-agnostic TSC benchmark datasets from the UCR Time Series Archive. [5] The experiments on this novel representational structures are performed on UCR-2018 time series archive which contains 128 datasets. [6] We validate the performance on 85 datasets from the University of California Riverside (UCR) univariate time series archive. [7] We evaluate the method on all 85 datasets in the 2015 UCR Time Series Archive with a deep convolutional neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN). [8] The efficacy of Blend-Res2Net is demonstrated by a series of ablation experiments over publicly available benchmark time series archive- UCR. [9] Our experiments are conducted on datasets from the recently expanded UCR time series archive. [10] In recent years, the Matrix Profile has emerged as a promising approach to allow data mining on large time series archives. [11] We evaluate the proposed algorithm extensively on all 85 datasets from the well-known UCR time series archive, and compare with the state-of-the-art approaches with statistical analysis. [12] Therefore, in this paper, the accuracies of some classical distance measures in simulation model validation are tested and evaluated on the latest UCR time series archive. [13] The UCR time series archive–introduced in 2002, has become an important resource in the time series data mining community, with at least one thousand published papers making use of at least one data set from the archive. [14] The UCR time series archive has played a significant role in challenging and guiding the development of new learners for time series classification. [15] We have used the UCR (University of California Riverside) Time Series Archive with 128 timeseries datasets containing over 191,177 rows of data totaling 76,453,742 numbers. [16]Landsat 시계열 보관된 위성 데이터 세트는 분석에 사용됩니다. [1] 이 데이터의 대부분은 시계열의 형태를 취하고 있으며 이에 대한 응답으로 지난 10년 동안 시계열 아카이브 생성과 데이터 처리를 위한 새로운 분석 방법의 개발 및 배포에 대한 관심이 높아졌습니다. [2] TSC용 UCR 시계열 아카이브에서 다양한 실제 문제에 대한 LE-DTW의 성능을 테스트합니다. [3] UCR 시계열 아카이브 데이터 세트의 하위 집합에서 클러스터링 성능을 시연합니다. [4] UCR 시계열 아카이브의 도메인에 구애받지 않는 TSC 벤치마크 데이터 세트에서 실행되는 일련의 실험을 통해 제안된 방법을 검토합니다. [5] 이 새로운 표현 구조에 대한 실험은 128개의 데이터 세트를 포함하는 UCR-2018 시계열 아카이브에서 수행됩니다. [6] UCR(University of California Riverside) 일변량 시계열 아카이브의 85개 데이터 세트에 대한 성능을 검증합니다. [7] 심층 컨볼루션 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)을 사용하여 2015 UCR 시계열 아카이브의 모든 85개 데이터 세트에 대한 방법을 평가합니다. [8] Blend-Res2Net의 효능은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 시계열 아카이브 UCR에 대한 일련의 절제 실험으로 입증되었습니다. [9] 우리의 실험은 최근 확장된 UCR 시계열 아카이브의 데이터 세트에서 수행됩니다. [10] 최근 몇 년 동안 Matrix Profile은 대규모 시계열 아카이브에서 데이터 마이닝을 허용하는 유망한 접근 방식으로 부상했습니다. [11] 우리는 잘 알려진 UCR 시계열 아카이브의 모든 85개 데이터 세트에 대해 제안된 알고리즘을 광범위하게 평가하고 통계 분석을 통해 최신 접근 방식과 비교합니다. [12] 따라서 이 문서에서는 시뮬레이션 모델 검증에서 일부 고전적인 거리 측정의 정확도를 최신 UCR 시계열 아카이브에서 테스트하고 평가합니다. [13] 2002년에 도입된 UCR 시계열 아카이브는 시계열 데이터 마이닝 커뮤니티에서 중요한 리소스가 되었으며, 아카이브에서 적어도 하나의 데이터 세트를 사용하는 최소 1,000편의 출판된 논문이 있습니다. [14] UCR 시계열 아카이브는 시계열 분류를 위한 새로운 학습자 개발에 도전하고 안내하는 데 중요한 역할을 했습니다. [15] 우리는 UCR(University of California Riverside) 시계열 아카이브를 총 76,453,742개 숫자의 191,177개 이상의 데이터 행을 포함하는 128개의 시계열 데이터 세트와 함께 사용했습니다. [16]
Dc Series Arc
This paper proposes a DC series arc detection algorithm in a photovoltaic (PV) system using an adaptive moving average (AMA). [1] Without zero-crossings, dc series arc faults result in much more serious safety threats. [2] In addition, in-line dc series arc faults are also a potential threat that must be detected and localized to reduce fire hazards. [3] It has been known that in PV system the dc series arc fault is more difficult to be detected than the parallel arc fault. [4]본 논문에서는 AMA(Adaptive Moving Average)를 사용하는 PV 시스템에서 DC 시리즈 아크 검출 알고리즘을 제안한다. [1] 제로 크로싱이 없으면 DC 시리즈 아크 오류는 훨씬 더 심각한 안전 위협을 초래합니다. [2] 또한 인라인 dc 시리즈 아크 결함은 화재 위험을 줄이기 위해 감지하고 지역화해야 하는 잠재적인 위협이기도 합니다. [3] PV 시스템에서 dc 직렬 아크 결함은 병렬 아크 결함보다 감지하기가 더 어렵다는 것이 알려져 있습니다. [4]
Residential Series Arc
The wide variety of arc faults induced by different load types renders residential series arc fault detection complicated and challenging. [1] The variety of arc fault induced by different load types makes residential series arc fault detection complicated and challengeable. [2]다양한 부하 유형에 의해 유발되는 다양한 아크 결함은 주거용 시리즈 아크 결함 감지를 복잡하고 어렵게 만듭니다. [1] 다양한 부하 유형에 의해 유발되는 다양한 아크 결함은 주거용 시리즈 아크 결함 감지를 복잡하고 어렵게 만듭니다. [2]
series arc fault 시리즈 아크 결함
Series arc faults introduce singularities in the current signal and changes over time. [1] This work presents an experimental study focused on the characterization of series arc faults in direct current (DC) photovoltaic (PV) systems. [2] The wide variety of arc faults induced by different load types renders residential series arc fault detection complicated and challenging. [3] Series arc fault (SAF) has severe impacts on the safety of dc power supply systems. [4] Series arc fault is widely concerned in DC distribution system, as they could introduce transient electromagnetic interference to nearby equipment and cause serious system failure to electrical system and signalling system. [5] Series arc fault (SAF) is one of the most harmful faults during the operation of photovoltaic (PV) systems. [6] However, the difficulty in detecting and localizing a high-impedance series arc fault presents, a major challenge slowing the wider deployment of dc networks/microgrids. [7] The detection method of series arc fault in photovoltaic systems is investigated here. [8] However, series arc faults that establish current paths in the air between conductors introduce arc impedance to the system. [9] This paper presents a method for the detection of series arc faults in electrical circuits, which has been developed starting from the recurrence quantification plots that allow to quantify the periodic behavior of time-series and to analyze the recurrences of a dynamical system presented by its phase space trajectory. [10] A series arc fault and devices intended to clear it are investigated. [11] This paper presents a location algorithm for series arc fault in a low-voltage indoor power line in an AC 230 V 50 Hz home network. [12] Series arc fault is one of the important causes of electrical fire in industrial and mining enterprises. [13] This article presents a new method for effective detection of ac series arc fault (AF) (SAF) and extraction of SAF characteristics in residential buildings, which addresses the challenges with conventional current detection methods in discriminating arcing and nonarcing current due to their similarity. [14] Measurement results show that all series arc faults are successfully detected. [15] So it is possible for series arc fault detectors to be free from the masking loads and distinguish between the arcing and the nonarcing clearly. [16] A series arc fault simulation experiment system was built, and resistive, inductive, and non-linear load and high-power shielding load experiments were carried out. [17] Series arc fault is not easy to detect that may cause damage on the solar PV arrays as well as the load side. [18] Owing to the shortcomings of existing series arc fault detection methods, based on a summary of arc volt–ampere characteristics, the change rule of the line current and the relationship between the voltage and current are deeply analyzed and theoretically explained under different loads when series arc faults occur. [19] This paper considers series arc faults within the context of conducted emissions in the 2—150 kHz frequency range. [20] The variety of arc fault induced by different load types makes residential series arc fault detection complicated and challengeable. [21] Without zero-crossings, dc series arc faults result in much more serious safety threats. [22] A fast fourier transform (FFT) and artificial neural network (ANN) were used and explained on this paper, for detect series arc fault on home voltage line. [23] When a series arc fault occurs in indoor power distribution system, current value of circuit is often less than the threshold of the circuit breaker, but the temperature of arc combustion can be as high as thousands of degrees, which can lead to electrical fire. [24] The increasing household loads make series arc faults more complex, which are difficult to be detected by traditional circuit breakers and lead to the frequent occurrence of residential fire accidents. [25] The power supply quality and power supply safety of a low-voltage residential power distribution system is seriously affected by the occurrence of series arc faults. [26] Series arc fault can occur in domestic electrical networks and lead to fire accidents. [27] In addition, in-line dc series arc faults are also a potential threat that must be detected and localized to reduce fire hazards. [28] When a series arc fault occurs, the current value of circuit is often less than the threshold of the circuit breaker. [29] It has been known that in PV system the dc series arc fault is more difficult to be detected than the parallel arc fault. [30] In this paper, PV series arc faults are conducted in different grid-connected PV systems through the designed experimental platform firstly. [31] In the photovoltaic (PV) system, the electrical characterization of series arc faults would be inevitably interfered by power electronic equipment. [32] Series arc fault detection in a dc system is a challenging task due to the randomness of arc discharge and the dynamic behavior dependence on the system current level. [33] To solve the aforementioned problems, a series arc fault detection method based on steady patterns of the frequency domain is proposed. [34] In order to solve the problem of randomness, diversity, the concealment of series arc faults and to improve the detection accuracy, a novel arc fault detection method integrated random forest (RF), improved multi-scale permutation entropy (IMPE) and wavelet packet transform (WPT) are designed. [35] At present, the detection methods on series arc faults are mainly based on the current of the main circuit, which probably results in misjudgment because of the singularity of the normal working current in a nonlinear load. [36]직렬 아크 오류는 현재 신호에 특이점을 가져오고 시간이 지남에 따라 변경됩니다. [1] 이 작업은 직류(DC) 광전지(PV) 시스템에서 직렬 아크 결함의 특성화에 초점을 맞춘 실험적 연구를 제시합니다. [2] 다양한 부하 유형에 의해 유발되는 다양한 아크 결함은 주거용 시리즈 아크 결함 감지를 복잡하고 어렵게 만듭니다. [3] 직렬 아크 오류(SAF)는 DC 전원 공급 시스템의 안전에 심각한 영향을 미칩니다. [4] 직렬 아크 결함은 주변 장비에 일시적인 전자기 간섭을 유발하고 전기 시스템 및 신호 시스템에 심각한 시스템 장애를 일으킬 수 있기 때문에 DC 배전 시스템에서 널리 우려됩니다. [5] 직렬 아크 결함(SAF)은 태양광(PV) 시스템 작동 중 가장 유해한 결함 중 하나입니다. [6] 그러나 고임피던스 직렬 아크 결함을 감지하고 위치를 파악하는 데 어려움이 있어 DC 네트워크/마이크로그리드의 광범위한 배포를 늦추는 주요 문제가 발생합니다. [7] 여기에서는 태양광 시스템에서 직렬 아크 결함의 감지 방법을 조사합니다. [8] 그러나 도체 사이의 공기 중 전류 경로를 설정하는 직렬 아크 결함은 시스템에 아크 임피던스를 도입합니다. [9] 이 논문은 시계열의 주기적인 거동을 정량화하고 위상에 의해 제시된 역학 시스템의 반복을 분석할 수 있는 반복 정량화 플롯에서 시작하여 개발된 전기 회로의 직렬 아크 결함 감지 방법을 제시합니다. 공간 궤적. [10] 직렬 아크 결함 및 이를 제거하기 위한 장치를 조사합니다. [11] 이 논문에서는 AC 230V 50Hz 홈 네트워크의 저전압 실내 전력선에서 직렬 아크 오류에 대한 위치 알고리즘을 제시합니다. [12] 직렬 아크 결함은 산업 및 광업 기업에서 전기 화재의 중요한 원인 중 하나입니다. [13] 이 기사에서는 주거용 건물에서 교류 직렬 아크 결함(AF)(SAF)을 효과적으로 감지하고 SAF 특성을 추출하기 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 유사성으로 인해 아크 및 비아크 전류를 구별하는 기존 전류 감지 방법의 문제를 해결합니다. [14] 측정 결과는 모든 직렬 아크 오류가 성공적으로 감지되었음을 보여줍니다. [15] 따라서 직렬 아크 결함 감지기는 마스킹 부하에서 자유롭고 아크와 비아크를 명확하게 구별할 수 있습니다. [16] 직렬 아크 고장 시뮬레이션 실험 시스템을 구축하여 저항성, 유도성, 비선형 부하 및 고전력 차폐 부하 실험을 수행하였다. [17] 직렬 아크 오류는 태양광 PV 어레이와 부하 측 손상을 유발할 수 있는 감지하기가 쉽지 않습니다. [18] 기존 직렬아크 고장검출법의 단점으로 인해 아크볼트-암페어 특성 요약을 기반으로 직렬아크가 발생할 때 서로 다른 부하에서 선전류의 변화규칙과 전압과 전류의 관계를 깊이 분석하고 이론적으로 설명한다. 결함이 발생합니다. [19] 이 백서는 2~150kHz 주파수 범위에서 전도 방출의 맥락에서 직렬 아크 결함을 고려합니다. [20] 다양한 부하 유형에 의해 유발되는 다양한 아크 결함은 주거용 시리즈 아크 결함 감지를 복잡하고 어렵게 만듭니다. [21] 제로 크로싱이 없으면 DC 시리즈 아크 오류는 훨씬 더 심각한 안전 위협을 초래합니다. [22] 고속 푸리에 변환(FFT)과 인공 신경망(ANN)을 사용하여 가정 전압 라인에서 직렬 아크 오류를 감지하기 위해 이 문서에서 설명했습니다. [23] 실내 배전 시스템에서 직렬 아크 오류가 발생하면 회로의 전류 값은 종종 차단기의 임계 값보다 낮지 만 아크 연소 온도는 수천 도까지 높아져 전기 화재로 이어질 수 있습니다. [24] 증가하는 가정용 부하로 인해 직렬 아크 결함이 더 복잡해지며 기존 회로 차단기로 감지하기 어렵고 주거용 화재 사고가 빈번하게 발생합니다. [25] 저전압 주거용 배전 시스템의 전원 공급 장치 품질과 전원 공급 장치 안전은 직렬 아크 오류 발생에 의해 심각한 영향을 받습니다. [26] 직렬 아크 고장은 국내 전기 네트워크에서 발생하여 화재 사고로 이어질 수 있습니다. [27] 또한 인라인 dc 시리즈 아크 결함은 화재 위험을 줄이기 위해 감지하고 지역화해야 하는 잠재적인 위협이기도 합니다. [28] 직렬 아크 오류가 발생하면 회로의 전류 값이 종종 회로 차단기의 임계값보다 작습니다. [29] PV 시스템에서 dc 직렬 아크 결함은 병렬 아크 결함보다 감지하기가 더 어렵다는 것이 알려져 있습니다. [30] 이 논문에서는 먼저 설계된 실험 플랫폼을 통해 다른 계통 연결 PV 시스템에서 PV 시리즈 아크 결함이 수행됩니다. [31] 광전지(PV) 시스템에서 직렬 아크 결함의 전기적 특성은 필연적으로 전력 전자 장비에 의해 간섭을 받습니다. [32] DC 시스템에서 직렬 아크 오류 감지는 아크 방전의 무작위성과 시스템 전류 레벨에 대한 동적 동작 의존성으로 인해 어려운 작업입니다. [33] 이러한 문제를 해결하기 위해 주파수 영역의 정상 패턴에 기반한 직렬 아크 결함 검출 방법이 제안된다. [34] 무작위성, 다양성, 직렬 아크 결함의 은폐 문제를 해결하고 감지 정확도를 향상시키기 위해 새로운 아크 결함 감지 방법 통합 랜덤 포레스트(RF), 개선된 다중 스케일 순열 엔트로피(IMPE) 및 웨이블릿 패킷 변환 (WPT)가 설계되었습니다. [35] 현재 직렬 아크 결함에 대한 감지 방법은 주로 주 회로의 전류를 기반으로 하며, 이는 비선형 부하에서 정상 작동 전류의 특이성으로 인해 오판을 초래할 수 있습니다. [36]
series arc test
However, there is no current requirement for a minimal arcing persistency during a standard series arc test, neither a clear guideline on how to measure the arcing temporal persistency and confirm the test yielded a successful series arc fault. [1] During the test of the operating characteristics for AFDDs, it is found that the success rate during the series arc test is low, and the point contact arc generator could not produce the arcing time that meets the requirements of the national standard. [2]그러나 표준 직렬 아크 테스트 동안 최소한의 아크 지속성에 대한 현재 요구 사항은 없으며 아크 시간 지속성을 측정하고 테스트가 성공적인 직렬 아크 오류를 산출했는지 확인하는 방법에 대한 명확한 지침도 없습니다. [1] AFDD의 작동 특성을 테스트하는 동안 직렬 아크 테스트 중 성공률이 낮고 점 접촉 아크 발생기가 국가 표준의 요구 사항을 충족하는 아크 시간을 생성할 수 없음이 발견되었습니다. [2]