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Dataset annotato di misure di scariche parziali su cavi e giunti di media tensione

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Dataset annotato di misure di scariche parziali su cavi e giunti di media tensione

Un dataset sperimentale annotato di scariche parziali, acquisito in condizioni operative realistiche, per l’addestramento di algoritmi di IA dedicati all’identificazione e classificazione dei difetti di isolamento nei cavi e giunti MT

 

DESCRIZIONE

Il prodotto consiste in un dataset annotato di misure di scariche parziali (PD) acquisite su cavi e giunti di media tensione (MT) presso il Laboratorio Diagnostica Cavi MT di RSE, in condizioni operative rappresentative di una rete urbana interrata. Le prove sperimentali sono state condotte applicando cicli termo‑elettrici e la tensione nominale di esercizio, con monitoraggio continuo dei parametri ambientali e dell’attività di scarica.
I segnali di PD sono rappresentati mediante diagrammi PRPD (Phase Resolved Partial Discharge) e classificati manualmente da esperti di diagnostica, identificando il difetto di isolamento associato ai pattern osservati. Il dataset include difetti interni, superficiali e di tipo corona, con riferimento a vacuoli, delaminazioni, difetti nello strato semiconduttivo e fenomeni di corona, anche in presenza di difettosità multiple.
I dati sono organizzati in un unico file strutturato in formato JSON, che include per ciascuna prova le informazioni identificative del giunto, la data di acquisizione, la classificazione del difetto primario e secondario, la loro relazione e i valori di fase e ampiezza dei singoli eventi di scarica. La struttura del dataset lo rende idoneo allo sviluppo, addestramento e validazione di algoritmi di intelligenza artificiale per la diagnosi avanzata e la manutenzione predittiva delle reti MT.

 

APPLICAZIONI

Il dataset è utilizzabile per lo sviluppo e l’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale per la classificazione automatica dei difetti di isolamento nei cavi e giunti di media tensione. Supporta attività di diagnosi avanzata, manutenzione predittiva e analisi dei fenomeni di degrado, fornendo una base dati realistica per la validazione di modelli destinati al monitoraggio delle infrastrutture elettriche MT.

 

UTILIZZATORI

Operatori del sistema elettrico, ricercatori, sviluppatori di sistemi diagnostici.

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