Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  Vol .   5 ,  No . 3,  J une   2 0 1 5 ,  pp . 39 1~ 40 2   I S SN : 208 8-8 7 0 8           3 91     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Modelling of the AC Breakdown  Voltage of Point-Plane Air  Gaps with Insulating Barrier       Abdel g ha ni Ro uini, Djilla li  Mahi  Laborator y  of  studies and  Development of Semic onductor  and  Dielectr i c Mater i als, LeDMaScD,    University  Amar  Telidji of  Lagho uat, BP  37G route of Gh ardaïa , Laghouat 03000,  Algeria      Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received  Ja n 20, 2015  Rev i sed   Mar  31 , 20 15  Accepte d April  15, 2015      High voltag e  device d i mensioning require s the predic tion  of th withstand   voltag e  for test  conditions like impulse s, surges  and AC voltage. There is a  large need  of  designer  to hav e  relia bl e  de si gn  c r i t e r ia  a n we l l - d e fi n e simulation procedure for dev i ce  developmen t.  T h i s  p a r a me t r ic  st udy  i s  ba se on the methodo log y  of  experim e ntal  designs. This method allo wed us to   propose a mathematical poly n o m ial model.  The objectiv e of this paper is to  stud y  the disch a rge phenomena for a point–plan e air interv al with insulating   barrier b e tween them. Firstly  on experime ntal stud y  of  a laborator y setup that  we designed to  carr y  out th e inf l uence  of param e ters (geometr ical) involv e in the pro cess of breakdown.  The dist an ce b e tween electrodes  and differ e nt  parameters of  th e barrier such as  its position between electrodes  dimension  and its  holes  is  studied . The barri er acts  as  a geom etrica l obs tacl e agains t th e   direct propagation of discharge. Sec ondly ,  using results obtained b y  the  experimental setup, we  have experiments design  methodolog y  of techniq u e   to pred ict th e br eakdown threshold voltage.  Keyword:  B r eak do w n  vol t a ge  Geom etrical obstacle   Hi g h  vol t a ge   d e vi ce  In su latin g b a rri er    Poi n t - pl a n e ga   Copyright ©  201 5 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Ab del g ha ni  R o ui ni   Lab o rat o ry  of st udi es  a n d De vel o pm ent   of S e m i conductor and  Dielectric  Materials, LeDMaScD,    Uni v ersity  Am ar  Telidji of La ghouat, Alge ria   Em ail :  a.ro ui n i @u ni v- d j el fa. d z       1.   INTRODUCTION   Th e barriers are wid e ly used  in  m a n y  h i gh  vo lta ge  devi ces. It is well known t h at the dielectric  streng th   of long  air  g a p  is si g n i fican tly in creased b y   t h e in sertion  o f   an  in su lating  b a rrier. Th i n su latin st ruct u r e i s  di ffe rent  st ress  and  part i c ul arl y  t o  t h e di scharge p h e n om ena [1] ,  [ 2 ] .  T h e k n o w l e d g e  of t h e   co nd itio n of i o n i sation  an p r op ag ation   o f  electrical d i sch a rg e is  o f   great in terest to well un d e rstan d  t h mecanis m  leading t o  brea kdown  [3].  Two  cond itio ns m u st b e  si mu ltan e ou sly fulfielled  in  order fo r an  im p u l se d i sch a rg e to  o c cu r i n   gases: there s h oul d be at least one s u itably located free  electron close to the stresse d electrode and the electric   field  stress shou ld  b e  su fficien tly h i g h  with i n  th e critical v o l u m e o f  th e stressed  electrod e Wh en  th ese two  co nd itio ns are satisfied , th e electro n   p r odu ces a seq u e n ce o f  av alan ch es and  streamers th at lead  to  a  b r eakd own  [4 ], [5 ].   In  th e absen c e o f  an  in itiato ry electro n  in  th e critical v o l u m e, n o  sin g l e av alan ch e can  lead  to  a  brea kdown, e v en if t h e electric fiel d exceeds the  brea kdown field  strength  of the  gas   medium  [6]. Whe n  t h e   discha rge  develops , the accum u lation of charges on th e  surface  of the barrie r  f acing the sha r p electrode   m a kes t h bar r i e r t o  be ha ve  as a  fl ot i n p l an el ect ro de,  and the electri c field  betwee n the  ba rrie r  a n d the   electro d e   will b e  u n i form   [7 ].  The insulating barriers i n fl ue nce  on t h dielectric st reng th o f   arrang em e n t po in t-p l an.  It is sho w t h at   t h e di el ect ri st re ngt h of  suc h  us  i n sul a t i ng st r u ct ur es i s  th e im p r ov ed wh en th e b a rrier is in serted  n ear  t h e shar p el ect r ode . The ef fect i v eness  of t h bar r i e r de pe nd s on t h e ge om et ry  (t he di m e nsi on an d t h e p o s i t i on  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     Mo del l i ng  of  t h e AC   Break d o w n V o l t age  of   Poi n t -  Pl a n A i r Ga ps  w i t h  I n sul a t i n g B a rri e r   ( A . Ro ui ni )   39 2 o f  th e b a r r i er) ,  and  th e physical n a tu r e  o n  th b a rr ier [ 8 ]- [10 ] . The in v e stig ation  h a v e  b e en d o n e   expe ri m e nt al ly and  si m u l a t e d i n  o r de r t o   st udy  t h e  b r eak do w n  p h e nom ena o f  s o l i d   di el ect ri c barri e r . Th e   prese n ce of a hole withi n  the barrie r  signi ficantly redu ce s the dielectric strengt h of the syste m . Tests are  conducted t o   measure th e  5 0 H AC  b r ea kd ow v o l t a ge  of  sm all  ai r ga p.   Ener gi zed  ro d and  gr ou n d ed  pl an ga ps are  st udi e d  wi t h  t h e fl at  i n sul a t i ng  bar r i e rs t h a t  have t h ree   di ffe re nt  di am et ers [ 1 1] , [ 1 2] . T h e re sul t s   o f  t h e  t e st  seri es  sh ow   ho w t h e  b r eak d o w n   v o l t a ge va ri es  wi t h  t h e   d i stan ce  b e tween  th e electrodes, th e size an d th e m a terial  o f  b a rrier, th e rel a tiv e po sitio o f  th e electrodes and  the ba rrie r   between them As a result, al l three  m a terials show n ea rly sa m e  effect when they a r e use d  as a barrier, the  brea kdown vol t age va ries  due to th e size  of the  barriers  a n d the m a xi m u m  fl asho ver  vol t a ge s are  o b ser v e d   wh en  th e b a rri ers are po sition e d  at th e n e arest p o i n t  to  th e electrod e  an d  th e sm all s i zed  b a rriers beco m e   effect i v o n l y  i n  ve ry  sm all   ai r ga ps [ 1 3] -[ 19] A n  anal y s i s  based  o n  e x peri m e nt al  desi gn m e t hod  ha s bee n   devel ope w h i c h i n di cat es t h at   m easurem ent s  d o  c ont ai n  som e  rel e vant  i n f o rm at i on t e st  at  earl y  st ages i n   red u ce d tim e fram e The  hi st ory   of  desi g n   of e x p e ri m e nt s st art e d i n  t h 19 3 0  i n  En gl an d wi t h   M .  Fi she r  [ 20] ,  whi c h i s  a   useful statistic al approac h  that woul d  lead  t o  a reliab l e and  sign ifican t interp retation   o f   th e d i fferen t ord e ri ng  param e ters of the ins u lation a g eing proce ss but it kne an accelerating de velopm ent  since the publication  of  som e  prede f i n ed t a bl es  by  T a guc hi  [ 2 1] . T h pri n ci pl e o f  t h i s  m e t hodol ogy  i s  t o  car r y  out  a  sche d u l e  o f   expe rim e nts designe d to  obtai n the m o st accurate inform ation  for a s p eci fi c problem  with a  m i nim u m  num ber   of e xpe ri m e nts [2 2] , [ 2 3] . It s ad vant a g es  were  pr o v ed  i n  di f f ere n t  areas o f  ap pl i cat i on, es peci al l y  i n   chem istry and m echanic s, w h ere  a l a r g n u m b er o f   para m e t e rs ha ve t o  be  o p t i m i zed sim u l t a neousl y  [ 24] .   Di ffe re nt  desi gns  exi s t  i n  o r de r t o  g o   wi t h  a l a r g n u m b er  o f  a ppl i cat i ons . I n   or de t o  pe rf orm  a desi g n   m e t hod i t  i s  ne cessary  t o  de fi ne t h e p r obl em  and c h o o se t h e vari abl e s ,  w h i c h are cal l e d f act ors  or  para m e t e rs  by  t h e e x peri m e nt al  desi gne [2 5] .   d e sign  sp ace, orreg i on   of  in terest, m u st b e   d e fi n e d, th at is, a rang o f  v a riab ility  m u st b e  set  for  each varia b le. The num ber of  the variables  values  c a a s s u m e  in design  m e thod is  re stricted and  gene rally is  sm a ll [2 6 ] -[28]. Th erefore,  we can   d eal eith er with   qu alitativ e d i screte v a riab les, or q u a n titativ e discrete   v a riab les. Qu an titativ e co n tinu o u s  v a riab les  are d i screti zed   with in  th eir ran g e . At first there is n o  kno wled g e   on t h e sol u tion space, a nd it  may happe n that the regi on  of  interest excludes the  optim um design.  If t h is is   co m p atib le with   d e sign   req u i re m e n t s, th e regio n   of in tere st  can  be a d justed later on , as so on  as th w r on gn ess  of t h e c h oi ce  i s  percei ve d.  The de si g n   m e t hod t ech ni que a n d t h n u m b er of l e ve l s  are t o  be s e l ect ed   according to the num ber of experim e nts  whi c h can  be afforded  [29]. By th e ter m  levels  we m ean the num be of different  val u es a  va riable  can ass u m e  according t o  its  discretization. The num b er  of  levels us ually  is  the   sam e  for al l  vari abl e s,  ho we ver s o m e  t ech ni q u es al l o w t h e di f f ere n t i a t i on  of t h num ber  of l e vel s  f o r eac h   vari a b l e . I n  e x peri m e nt al  desi gn,  t h ob ject i v e f u nct i o n  an d t h set  o f  t h e per f o rm ed expe ri m e nt s are cal l e d   response  varia b le and  sam p le  space  res p ectively.    In  t h i s   pa per  w o r k ,  i n   o r de r t o  m odel l i ng t h e   AC   brea kd o w n  v o l t a ge i n   p o i n t - pl an  ga ps a r ran g em ent   i n  pre s ence  of  bar r i e r, t h e ex peri m e nt s desi gn m e t hod i s  u s ed. T h e car ri e d  o u t  ex peri m e nt al  resul t s  are  t a ke n   to  bu ild   a m o d e l wh ich tak e s in to con s ideratio n   d i ffer en t p a ram e ters such  as (the relativ e po sitio n of the  bar r i e r,  i t s  h o l e  an d t h e  wi dt of  t h bar r ier) t h at affect the   breakdown phenom ena.      2.   E X PERI MEN T AL SETUP     Th e exp e rim e n t al set-u p  con s ists o f  a h i g h -vo ltag e  test tran sform e r 1 0 0kV/5 kVA/ 5 0 Hz, a cap acitiv vol t a ge  di vi de r .     Fi gu re 1 an d Fi gu re 2 (t he  expe ri ences  ha ve bee n  per f o r m e i n   t h e   l a bo rat o ry  of   hi gh   v o l t a g e   Un i v ersity  o f   Bisk ra) sh ows th e a rra ngement of electrodes  and  i n s u latin g  ba rri e r  i t  c ont ai n s  a  p o i n t –pl a n   el ect rode   ar ran g em ent   m ount ed vert i cal .   The  HV electrode s consist a  steel needle  point on c opper  of conical in s h a p 30°. T h grounded pl a n   el ect rode i s  a  ci rcul ar st eel  pl at e of  30 c m  l ong,  2. 8 c m  di am et er. The pl e x i g l a s b a rri ers  ( 3 . 3  are  squ a res o f  di f f ere n t  wi dt h s  (5 cm , 10 cm , 15 cm ) and di ffe re nt  hol es  (4m m , 8 m m   and  12m m )  and  i t s   t h i c kne sses i s  1m m ,  an al u m i num  pl an g r o u nde d. T o  chan ge t h e p o s i t i ons fo r seve ral  barri e r s, c a rri er s   Bak e lite are  u s ed              Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 3,  J u ne 2 0 1 5   :    39 1 – 4 0 2   39 3   Fi gu re  1.  C i rcu i t  pr obat i o na ry  i n d u st ri al   real i zes a f r e que nc y           Fi gu re  2.  Vi e w  o f  real  t e st  cel l  and  t h hi gh   vol t a ge  l a b o rat o ry  c o nt rol   pa n e l       The  barrier is  m ounted vertically between the elect rode s Fi gure  2. Its s u rfaces are c h ecked after eac b r eakd own .   The po sitio o f  the b a rrier is  d e fi n e b y  th e ratio  a /d , wh ere a is th e po in t barrier d i stan ce  and  i s  t h poi nt p l a n el ect r ode  ga p.      3.    MODELLING AND PRE D ICTION BY  E X PERIME NTS  DESIGN METHOD    3.1 Principles  and Interests     The  pri n ci pl e o f  t h e t e c hni cal   desi g n   of e x pe ri m e nt s consi s t s  i n  va ry i n g l e vel s  o f   one  o r   m o re fact ors   sim u l t a neous  ( w hi c h  a r vari abl e di scret e   o r  c ont i n u ous ) i n  eac h t e st .   Th is  will h e lp to   redu ce  sign ifican tly th n u m b e o f  exp e rim e n t s to   be p e rfo r m e d .   Wh ile i n creasi n g th num ber  of  st u d i e fact o r s,  d e t ect i ng i n t e r a ct i ons  bet w ee n  t h fact o r s a n opt i m al  co m p are d  t o  a r e s p o n se ,   th at is to  say  aq u a n tity u s ed  as stand a rd  and   allo wing  to easily  m o d e llin g  resu lts.  Th e d e licate po in t in  th e u s e o f  exp e rim e n t al d e sig n   will  b e  min i m i zed   as  m u ch  as possib l e th n u m b e o f  experim e n t s to  b e   carried ou with ou ts a crificing  accu r acy  resu lts.  To  o b t a i n  rel e v a nt  i n fo rm at i o n, a  m e t hodol o g i cal  ap pr oac h   sho u l d   be as  f o l l o wed  [ 3 0] :     Defi nitions of objectives   and criteria,    Defi ni t i on of   f act ors st u d i e d and   ex pe ri m e n t al   fi el d,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     Mo del l i ng  of  t h e AC   Break d o w n V o l t age  of   Poi n t -  Pl a n A i r Ga ps  w i t h  I n sul a t i n g B a rri e r   ( A . Ro ui ni )   39 4   C onst r uct i o o f  t h e  ex peri m e nt al  desi gn ,     Ex péri m e nt at ion ,      Analy s is,     Co ndu ct an y ad d ition n e l testi n g,    Valid atio n,     Co n c l u sion  o f  th stud y.  Th e trad ition a m e th o d o l og y  fo r an   exp e ri m e n t al d e sign  co nsists of fo ur  (4) step s: fi rst th p r ep aration  stud y in clu d i n g  the d e fin ition  o f   respon ses ch aracterizin g  th o b j ectiv es, wh ich  is th m a in   scop of  t h i s   pa per  a n d  t h e  det e rm inat i o n   of  fact o r  l e vel s , t h e n  t h e c hoi ce  o f   fa ct ors a n d e x per i m e nt al  dom ain i n  t h e   secon d  step , the propo sed m o d e l it self and  fin a lly, th e m a t h em at ical   m o d e l.    a.   Step A: Defini tion  of  res ponses  charac teri z i ng the  objec t ives                             W e  want to  m e asure the influe nce of  the following factors Where:    P (cm )  i s   t h e rel a ti ve posi t i on  of t h barri er.     L (cm )  i s   t h e wi dt h of t h barr i e r.    T (mm) is th h o l e in  th e b a rrier.    b.   S t e p  B:   C h o i ce  of  fa ct o r s  and experimental dom a in  Det e r m i n i ng the fi el d of study  i s  cl osel y rel a t e t o  t h e i n i t i a l  know l e dge hel d  on  t h e phy si cal   phenom e non under study, but also to th e objectives of the experim e nt.  In  addition, ca re m u st be tak e n to  m i nim i ze t h e cost  of t h e st u d y ,  exp r essed as  num ber of t e st s.  W e  defi ne t h e  fi el d of st u d y  and  val i d i t y  o f  t h e expe rim e nt  consi d eri n t h e possi bl e l i m it s t o  t h e vari ati o n   fact ors. Fo r t h i s , we refe rred t o  t h e p r el im i n ary  st udy  on t h e  i n fl uence o f  v a ri ous pa ram e ters.  W e   recall n o w  th at th e resu lt s o f  th e stu d y   will b e  v a lid  o n l y o n  th e range o f  v a riatio n  o f  th e facto r considered. The  m a in factors consider ed in this plan experiments are:      Tabl 1. L e vel s  o f  f act or s st u d i e d   F a c t o r   P  ( c m)   L  ( c m)   T  ( m m)   L e vel – 1  L e vel   0   10   L e vel +1   15   12       c.   Step C: A  Pr oposed  m o del:   Our choice fel on c o m posite f ace-centered pl ans fo r the study of  response  surfaces.  face-centered  com posite design is defined  by: two  start points by para mete rs and positioned don each of the axes. These   p o i n t s con t rib u te to  th e ev aluatio n .  Th q u a d r atic ter m s o f  th e po lyn o m ia m o d e l, i.e., th ey g i v e  in fo rmat io about the c u rva t ure of the s u rface of response :     a ful l  fact ori a l  desi gn  2k     n 0  rep e titio n s  at th e cen ter o f  th e ex p e ri m e n t a l  d o m a i n ,  d e d i cated  to  th e stati s tica l  an alys is     Two start points by param e ter and  positioned  don each of the  axes.  These poi nt s cont ri but e t o  t h e eval uat i on.  The quad r at i c  t e r m s of t h e pol y nom ial   m odel ,   i . e., t h ey  gi ve  inform ation about the curvatur e of the s u rface of res p onse.  Th e to tal nu mb er  o f  tests to   b e  cond u c ted ,   N , d e p e nd on  th e nu m b er  of  facto r k  stud ied  and  th nu mb er   of  rep e titio n s  in th e cen t er  o f  the do m a in n     N2 2 . K n  (1 )     n 3    W ith              N2 2 . 3 3 1 7     (2 )       The last three rows  of Ta ble 2 co rresponds  to a test center consid ere d   experi m e nt al  fi el d, whi c shoul d be  repe at ed  n  ti mes to  e n su re certain   p r o p e rties th e ma trix  ex p e rim e n t s.    So t h at  i t   m e et s t h e requi rem e nt  of uni form  preci si on,  ensuring a nearly cons tan t  v a rian ce with in  th experi m e nt al  range.   The used  plan is a co m posite face-centered plan  allowing  m odel the evolution of a criterion using  fo rm  an aly tica l  co n s id eratio n s  tak i n g  in to   3  para m e ters.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 3,  J u ne 2 0 1 5   :    39 1 – 4 0 2   39 5 Tabl 2. C o m posi t e  pl a n  f o r t h e st udy  ce nt er ed  on  t h ree Fac t ors   N °   E xper i m e nts     Factor   U  (k V)   P (c m )   L(c m )   T ( m m )     1  -1   -1   -1   3 0 , 1   2  - 1   - 1   31, 08  3  - 1   - 1   29, 89  4  - 1   29, 26  5  1  - 1   - 1   45, 08  6  1  - 1   43, 68  7  1  - 1   43, 89  8  1  37, 94  9  0  - 1   35, 84  1 0  0  31, 64  1 1  0  34, 025  1 2  0  34, 025  1 3  - 1   29, 26  1 4  1  42, 84  1 5  0  33, 76  1 6  0  33, 74  1 7  0  33, 72      Whet her t h e v ect or of m odel coeffi ci ent s  anal y t i cal sough t :    It  is defi ned by  The coef fi ci ent s  vect or  of t h anal y t i cal   m odel  i s  defi ned as  fol l o w:     a X X  X y      (3 )     Where X   are the matrix  ex p e ri m e n t X  are the  transpose  m a trix expe rim e nt,   y  th e b r eak dow n vo ltag e  ( t he  response).   The n u m b er of  un kn ow n para m e ters ( a  o f  th p o l yn o m ia l is  d e ter m in ed  from th e fo llo win g  fo rm u l a       A  ! !! ⇒a  ! ! ! 1 0    (4)     Fi nal l y t h m odel  i s  gi ven by   equat i on ( 5 )     y a  a X   a  X   a        (5)     Or:    ya a .x a .x a .x a  .x  a  .x  a  .x a  .x  a  .x  a  .x     (6)     d.   Step D :  Ma th ematic a m o d e Esti mat i o n  o f   m o d e l co effic i en ts. To  esti mate th math e m at ica l   m o d e ls   co efficien ts, we h a v e   u s ed    Matlab  program ,   which  gives  an   analytical  for m   of   the response  studied surface  and they are calculated  by   usi n g   eq uat i on (3) .   So  we can  write th m a th e m at ical  m o d e l (ex p eri m en tal d o m ain )  as fo llo ws:    U 33,97567 568 6 , 384 . P 1 ,12 . T 1,0075 . L 0 ,9625 . . 0,6125 . . 0,77. T. L 1, 8975. P 0 ,4124 . T 0,9483 . L    (7 )     The obt ai ned r e sul t s  can be pl ot t e d t o  co m p are t h e m easured  responses  with  th e esti mated  o n e . For  this, it is  nece ssary to plot  the  adequacy of the  m odel.  Measured re sponses are placed on the absc issa and  est i m a t e d responses are on t h e ordi nat e  Fi gure 3. The cl oud  poi nt s i s  al i gned wi t h  t h e li ne y   = x, whi c h m eans  that accuracy of the m odel is pretty good.   The descriptive quality of the  m odel  is illustrated here but a second  analysis of variance will possible  to  v e rify th is co n c lu sio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     Mo del l i ng  of  t h e AC   Break d o w n V o l t age  of   Poi n t -  Pl a n A i r Ga ps  w i t h  I n sul a t i n g B a rri e r   ( A . Ro ui ni )   39 6     Figure  3. Graph m odel adequacy    e.   Stati s ti cal  an a l ysi s  of the m o del   Th e eq u a tio n  of th e e m p i ric a l   m o d e l is  o n l y  ap p r ox im a tio n  o f  reality.  Th e esti ma ted  co efficien ts o f   the polynom ia m odel of second  degree is  based on test results that are,  for each  of the  experim e nta l  design  treatments, specific values of  a random  varia b le.  The im pl em entat i on of st at i s t i cal  t e st m u st  al l o w a j u d g m e nt  on  t h e res u l t s  obt ai ned,  na m e ly  a  m odel  descri bi ng t h vari at i on of t h e  respo n se i n  t h e experi m e ntal  dom ain. This  step of the statistica l  analys is  results  in  th e con s tructio n  o f  Tab l e o f  regressio n  an alysis an d   d e ter m in in g  th e d e scrip tiv q u a lity o f  th m o d e l.   Reg r essio n  an alysis  is  to  ex p l ain  th e to ta l ch an g e  in   t h e respo n se from  t h e defi ned sum  of square d di ffe rences   between the re sults testing and their avera g e:  The statistical  analysis  of the  m odel  as a whol e i s  fol l o wed by  t h e const r uct i on of a st ati s t i cal t e st,  wh ich  is to  say th at th m o d e l d o e s no t all o d e scrib e  the  α  equal  t o  5 % :  Tabl e regressi on anal y s i s  Tabl e 3  in clu d e s d i fferen t  step s fo r lead  calcu latin g  t h e p r o b a b ilit y t h at.  The regression  analysis  table is used to achie ve i mmediately calculate the c o e fficien t d e termin at io n  o f   R ² , R ²  and Q² ajust t e :   t h descri pt i v e qu al it y  of t h m odel wi ll  be eval uat e average coefficients of  d e ter m in at io n ,  R 2  and R adj .e t Q² These are  values following:      Tab l e 3 .  Determin in g  th e co efficien ts o f  d e scrip tiv e q u a lity  o f  th e m o d e R   R    Q   0, 991 0, 979  0, 986      W ith the coefficients R²  and R² adj > 0 . 9  clo s e to  u n ity,  a g o o d  d e scrip tiv e q u a lity  is assu red .   W e  ca n there f ore say that the  m odels obtained can   u s ed  to   p r ed i c t th e re sponse values and the  d e ter m in in g  facto r  v a lu es  R² are clo s e to  1, reflectin g   th e g o o d  qu ality  o f  m o d e l. Si milarl y, v a lu es o f  the  co efficien t ad ju sted  d e termin atio n  in d i cate t h at th m o d e l i s  also  ap p lied  pro p e rly fitted .   Ju st as o n e   h a s p r ev iou s ly defin e d  th e d e scrip tiv m o d e l  q u a lity, it  is p o ssib l e to  now d e fin e  th p r ed ictiv e q u a lity  o f  th m o d e l to  fro m   th e co efficien Q², th m o re its v a lu e i s  cl o s e to  u n ity, a g o o d   d e scrip tiv e q u a lit y is assu red .    So  we can  say th at th e two  mo d e ls ob tain ed   h a v e  a go od   d e scrip tiv e q u a lit y.  Anot her step in the statistica l analys is of the  m odel concerns the statisti cal analys is o f  coefficients  based  stat ist i cal ly  test  << ti >> Stu d e n t:  Th e test u s ed  is th e "t" t e st o f  Stu d e n t . effect wil l  b e  said  to  b e  sig n i fican t (th a t is to   say th at  th e   vari abl e  or i n t e ract i on associ at ed t h ere wi th i n fl uences re sponse ) , i f , fo r  a gi ven ri sk si gni fi cant l y  di f f erent   fro m  0 .  Th erefo r e will b e  tested  assu m i n g  :  H 0 = << ai=0>>   count er hy pot h e si s:    H 0 = << ai   0>>  (8)    28, 80 30, 80 32, 80 34, 80 36, 80 38, 80 40, 80 42, 80 44, 80 28, 8 30, 8 32, 8 34, 8 3 6 , 8 38, 8 40, 8 42, 8 44, 8 v ex p v mo d è l e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 3,  J u ne 2 0 1 5   :    39 1 – 4 0 2   39 7 Fo r th is,  we calcu late :     | |      (9 )     St ude nt  t a bl e  g i ves f o α  =  5 %  ris k p =  1 7   -1 0 =  7   Fro m  th e St u d en t tab l e: t crit =( 0, 00 ,7  )  =2 .3 7   An effect will  b e  si g n i fican t  at th e 5% risk  if h i s "t i " an d abo v e  2,37 The fol l o wi n g  t a bl we re obt a i ned:       Tabl e 4. Test  o f  si gni fi cance of the coefficients  Facto r s  Ef f ect   t 2 . 3 7 results   Constante 33, 975676   179, 16  significant  P 6, 384  33, 66  significant  T - 1 , 1 2   5, 91  significant  L - 1 , 075811  5, 67  significant  P. T - 0 , 9625  5, 08  significant  P. L - 0 , 6125  3, 23  significant  T . L - 0 , 7 7   4, 06  significant  P   1, 8975676   10, 01 significant  T   - 0 , 412432  2, 17 not  significant  L   0, 9483784   5, 00 significant      Fro m  Tab l e 4 ,  o n l y th e co effi cien ts p r o v i d i ng  d e scrip tiv e qu alit y o f  m o d e l  will b e  p r eserved .   That is to reject the coefficients ( T ) t h e red u ce d m odel  equat i on  becom e s:    U 3 3 , 97567 568 6 , 384. P 1,12 . T 1,0075 . L 0,9625 . P . T 0,6125 . P . L 0,77. T. L 1,8975. P 0 ,9483 . L   (10)                                                                                                        In  th is case th co n f id en ce in terv al o f  an  effect is g i v e n  b y :   a 1 ,96.0,189 lo w e r  bo un d,  a 1 ,96. 0,189  Hi gher  bo un d .       Table 5. Confidence interv al  of 5%  ri sk  z o n e   Facto r s  Ef f ect   interva l   lower bound  Higher bound  Constante 33, 9756757   33, 60  34, 35  P   6, 384  6, 01 6, 76  T   -1 ,1 2   -1 ,4 9  -0 ,7 5   L   - 1 , 07581081  -1 ,4 5  -0 ,7 0   P . T  - 0 , 9625  -1 ,3 3  -0 ,5 9   P . L  - 0 , 6125  -0 ,9 8  -0 ,2 4   T. L  -0 ,7 7   -1 ,1 4  -0 ,4 0   P   1, 89756757   1, 53 2, 27  T   0, 94837838   0, 58 1, 32      4.   R E SU LTS AN D ANA LY SIS  Th e v a lid atio n o f  th e resu lts g i v e n b y  th e m o d e l is to  ch eck  wh eth e r th e assu m p ti o n s  m a d e  in   depart ure  of e x perim e nt s are wel l  veri fi ed.  Val i d at i on can be car ri ed pe rfo rm i ng t e st  com p lem e ntary  out si de t h e t e st i ng pl an ex perim e nt s t o   val i d at e t h m o del  behavi o r  o b t a i n ed by  t h experi m e nt al  desi gn.   In o u r case st u d y ,  we t ook t h m a de t e st  t o   st udy  t h e i n fl uence of pa ram e t e rs Apart  fro m  t e st i ng t h experi m e nt al  desi gn. The  resu l t s  of t h ese t e sts are  co m p ared  with  resu lts o f   th m a th e m at ic al  m o d e     4. 1. I n fl ue nce  of  the  Wi d t o f  t h e B a rrier on the  Breakdown Voltage   In th is test shou ts, t h d i fferen t  d i stan ces  b e tw een electrodes  and ba rrier  (0cm , 2 cm  and  4cm ) , the  hol e i n  t h e m i ddl of t h e ba r r i e r f o ( 4  m m ),  di ffe rent   wi dt of t h e ba rr i e r (5cm , 1 0  c m  and 1 5 cm ) we see   cl earl y , t h e bre a kd o w vol t a g e  i s  very  l o w w i t h  t h e i n creasi ng  of l a r g e wi d t hs of t h e ba rri er an d ve ry  bi g  wi t h   t h e dec r easi n g   of  t h em . Thi s  c a be e xpl ai ne by  t h fact that the scre en pl ay s in a  ge om e t ric opstacle.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     Mo del l i ng  of  t h e AC   Break d o w n V o l t age  of   Poi n t -  Pl a n A i r Ga ps  w i t h  I n sul a t i n g B a rri e r   ( A . Ro ui ni )   39 8 Fr o m  Figu r e   6 ,  t h br eakdo wn   voltage  decrease s   with i n creasi n of the  ba rrier widt hs. T h e   pre d iction val u es   are situat ed  betw ee n the two boundaries of the a r ea  of  risk   o f   5 % . Th is m ean s th at the  m odel  fo un de d  by  t h e  ex pe ri m e nt al  desi g n   m e t hod i s  pe rf ect .             Fi gu re 6.   I n fl u e nce of   t h e wi d t o f   t h e bar r i e r on   t h e b rea k d o w n  v o l t a ge:   di ffe re nt   rel a t i v e po si t i on of   t h e bar r i e r     4. 2. I n fl ue nce  of  the  H o l e  i n   th e B a rrier on the  Breakdown Voltage   -1 -0 . 8 -0 . 6 -0. 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 w i dt h of  t he bar r i e r (a ) B r ea k dow n v o l t age (k V )     H i ghe r l i m i t L o w e r  lim it P r edi c t Me s u r e d -1 -0 . 8 -0. 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 W i d t h o f  t h e ba r r i e r (b) B r ea k dow n  v o l t a ge ( k V )     H i g h e r  lim it L o w e r  lim it Pr e d i t M eas u r ed -1 -0. 8 -0 . 6 -0. 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 W i d t h of   t he b a r r i er (c ) B r eak dow n v o l t age   ( k V )     H i gher l i m i t Low er l i m i t Pr e d i t M eas ur ed Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 3,  J u ne 2 0 1 5   :    39 1 – 4 0 2   39 9 In  th is test, a ho le in  th e mid d l e o f  th b a rri e r v a ries  (4 m m ,  8 m m  an d  1 2 m m ) . Th e relativ e p o s ition   of t h bar r i e r v a l u es fo r 4 cm , di ffe rent  wi dt h (5 cm , 10 cm  and 1 5 cm ). In  revi ewi ng fi g u res ,  we o b se r v e t h at   th e d e cr ease of  th e br eak dow n vo ltag e  w i th  th increa se  of the  holes i n  m i ddle of the ba rrier Th is resu lt  co u l d   b e  i n terpreted   b y  th e fact th at th e electric ch ar ge  that  passe s through the   hole is  low.  When a  dia m eter  of hole is  greater, a  large  part  of the  c h arging s p ace  pa sse s  through t h hole as  well. T h is can  be  interprete by the  fact that increasing t h diam et er of  t h hol e.  The  pre d i c t i o va lues  are situate d   betwee n the  t w bo u nda ri es of   t h a r ea of ri sk  of   5% .         Fig u r e   5 .  In f l uen ce  o f  th ho le in  th e m i d d l e of  th e b a r r i er  o n  th br eakdow n vo ltag e :   diffe re nt wi dth  (a)  5cm ,  ( b 1 0  cm  and  (c)  1 5 cm ).       4. 3 In fl uence   of  the  Rel a ti v e  Posi ti on  B a r r i er on  the  B reakd ow V o l t age   Fi gu re 4 s h o w s t h e expe ri m e nt al  and  pre d i c t e d brea kd o w vol t a ge as  a funct i o n o f  t h e rel a t i v p o s ition  of th b a rrier v a l u es o f  th b a rrier fo d i fferen t  wid t h  (5 cm , 1 0  cm an d  15 cm ) o f  th e b a rrier. Th e ho le  i n  t h ba rri er  i s  ( 4  m m ). Di ffe rent   di st ances   bet w ee n t h e  p o i nt  an d t h e   bar r i er ( 0  t o  5  cm ) were  st u d i e d.   Th e in sertion   o f  the b a rrier  h a s a sign ifican t in f l u e n ce on   th e b r eakd ow n  vo ltag e Th pr ed ictio values  are  situated betwee n t h e two  bo u n d a r i e s o f  t h e a r ea  o f  ri s k   of   5%.  Thi s  m eans t h at  t h e f o un de m odel  by  t h e e x peri m e nt al  desi gn  m e t h o d  i s   per f ec t .   -1 -0 . 8 -0 . 6 -0 . 4 -0. 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 42 42 . 5 43 43 . 5 44 44 . 5 45 45 . 5 46 46 . 5 47 H o l e   i n  t he m i dd l e  o f  t he ba r r i e r   (a ) B r e a k dow n v o l t age ( k V )     H i g her  l i m i t Lo w e r l i m i t Pr e d i t M e as u r ed -1 -0 . 8 -0 . 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 38 39 40 41 42 43 44 45 H o l e   i n  t he m i d d l e  of  t he ba rr i e r   (b ) B r eak d o w n  v o l t age ( k V )     H i g her  l i m i t Lo wer  l i m i t P r edi t M e as ur ed -1 -0. 8 -0 . 6 -0. 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 34 36 38 40 42 44 46 H o l e  i n  t he m i ddl e of  t he bar ri er (c ) B r eak do n v o l t a ge (k V )     H i g her l i m i t Low er  l i m i t Pr e d i t M eas ur ed Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     Mo del l i ng  of  t h e AC   Break d o w n V o l t age  of   Poi n t -  Pl a n A i r Ga ps  w i t h  I n sul a t i n g B a rri e r   ( A . Ro ui ni )   40 0           Fig u re  4 .  In fl uen ce  o f  th relativ e po sitio n of b a rrier on  t h b r eakd own   v o l tag e diffe re nt wi dth  (a)  5  cm , (b)  1 0  cm  and  (c)  1 5  cm , the h o le  (4  m m ).                  Th e i n terv al  between  t h u p p e r li m it an d   th e li m it lo wer is called  con f i d en ce in terv al (zon of  co nfid en ce i n terv al estim atio n  will b e   sm al l t o   g r eat co efficien t confid en ce).  -1 -0 . 8 -0 . 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 R e l a t i v e  pos i t i on of  t he bar r i er   (a ) B r e a k dow n v o l t ag e ( k V )     H i gher  l i m i t Low er  l i m i t pr edi t M eas ur ed -1 -0 . 8 -0 . 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 R e l a t i v e  pos i t i on of  t he bar r i er (b ) B r ea k d ow n v o l t a g e  ( k V )     H i gher  l i m i t Low er  l i m i t P r edi t M eas uer d -1 -0. 8 -0. 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 30 32 34 36 38 40 42 44 46 R e l a t i v e   po s i t i on  o f  t h ba r r i e r (c ) B r eak down v o l t age ( k V )     H i g h e r  lim it L o w e r  lim it Pr e d i t M e as ur ed Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.