AI and data driven overhead line fault classification for TSO asset management using GIS, weather data, and distance relay measurements
यह शोध पत्र एक एआई-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ओवरहेड लाइन दोषों को 83.4% सटीकता के साथ वर्गीकृत करने के लिए संशोधित लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) न्यूरल नेटवर्क के साथ जीआईएस (GIS), मौसम संबंधी डेटा और दूरी रिले मापों को एकीकृत करता है, जिससे ट्रांसमिशन सिस्टम ऑपरेटर संपत्ति प्रबंधन और ऊर्जा प्रणाली विश्वसनीयता में वृद्धि होती है।