Data-driven asset management and condition assessment methodology for transmission overhead lines = Ülekandevõrgu õhuliinide andmepõhine varahalduse ja seisundi hindamise metoodika
autor
juhendaja
vastutusandmed
Henri Manninen ; supervisor: Jako Kilter, co-supervisor: Mart Landsberg ; Tallinn University of Technology, School of Engineering, Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics
dissertatsiooni liik
doktoritöö
ülikool/teadusasutus
Tallinan Tehnikaülikool
ilmumiskoht
[Tallinn]
kirjastus/väljaandja
ilmumisaasta
leheküljed
194 p. : ill
seeria-sari
Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 4/2022
ISSN
2585-6898
ISBN
978-9949-83-789-2
märkused
Autori publikatsioonide nimekiri leheküljel 9
Bibliogr. lk. 113-121
Kokkuvõte eesti keeles
Autori CV inglise ja eesti keeles lk. 190-194
Thesis (Ph.D.) : Tallinn University of Technology, 2022
Saadaval ka võrguteavikuna
leitav
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
TTÜ struktuuriüksus
keel
inglise
- Advanced condition monitoring method for high voltage overhead lines based on visual inspection
- Advanced methodology for estimation of value of lost load (VOLL) using equipment specific health indices
- Toward automated utility pole condition monitoring : a deep learning approach
- Doktoritöö : vananevat elektrivõrku annab uuendada senisest odavamalt [Võrguväljaanne]
- Toward automatic condition assessment of high-voltage transmission infrastructure using deep learning techniques
- Vananevaid elektisüsteeme saaks senisest mõistlikumalt uuendada
- A holistic risk-based maintenance methodology for transmission overhead lines using tower specific health indices and value of loss load
- Health index prediction of overhead transmission lines : a machine learning approach
Manninen, H. Data-driven asset management and condition assessment methodology for transmission overhead lines = Ülekandevõrgu õhuliinide andmepõhine varahalduse ja seisundi hindamise metoodika. [Tallinn] : TalTech Press, 2022. 194 p. : ill. (Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 4/2022).