A physics-informed stairway statistical neural model for DGA analysis (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: FLAUZINO, ROGÉRIO ANDRADE - EESC ; ARAUJO, DANIEL CARRIJO POLONIO - EESC ; FEHLBERG, RAFAEL PRUX - EESC ; PINTO, MURILO MARQUES - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1109/ISGT59692.2024.10454212
- Subjects: TRANSFORMADORES E REATORES; POTENCIAL ELÉTRICO; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway, NJ, USA
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference - ISGT
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ARAUJO, Daniel Carrijo Polonio et al. A physics-informed stairway statistical neural model for DGA analysis. 2024, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2024. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/ISGT59692.2024.10454212. Acesso em: 03 nov. 2024. -
APA
Araujo, D. C. P., Gomes, G. de S. P., Lopes, S. M. de A., Fehlberg, R. P., Pinto, M. M., & Flauzino, R. A. (2024). A physics-informed stairway statistical neural model for DGA analysis. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ISGT59692.2024.10454212 -
NLM
Araujo DCP, Gomes G de SP, Lopes SM de A, Fehlberg RP, Pinto MM, Flauzino RA. A physics-informed stairway statistical neural model for DGA analysis [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ISGT59692.2024.10454212 -
Vancouver
Araujo DCP, Gomes G de SP, Lopes SM de A, Fehlberg RP, Pinto MM, Flauzino RA. A physics-informed stairway statistical neural model for DGA analysis [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ISGT59692.2024.10454212 - Análise da aplicação de técnicas de inteligência artificial no diagnóstico de máquinas elétricas
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ISGT59692.2024.10454212 (Fonte: oaDOI API)
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