Interpretación de gases disueltos en aceite dieléctrico mediante redes neuronales para la detección de anomalías en transformadores de potencia de la subestación Novacero”.
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Date
2023
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Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC).
Abstract
El siguiente documento presenta una herramienta de aprendizaje automático para la interpretación de gases disueltos en transformadores de potencia de la subestación Novacero, utilizando algoritmos de aplicación como redes neuronales y bosques aleatorios con lenguaje de programación Python. Mediante los resultados de ensayos de cromatografía de gases en aceite dieléctrico de varios artículos publicados, se utiliza el conjunto de datos entregados por el Análisis de Gases Disueltos (AGD) en cantidades de partes por millón (ppm), la cantidad de gases de hidrocarburos como el hidrógeno (H2), metano (CH4), etano (C2H6), etileno (C2H4) y acetileno (C2H2) que sirven para el aprendizaje y diagnóstico de resultados de falla. El proceso de implementación del algoritmo se realiza con 128 datos de entrenamiento y 64 datos de prueba para la comprobación del aprendizaje propuesto.
Description
The following document presents an automatic learning tool for the interpretation of dissolved gases in power transformers of the Novacero substation, using application algorithms such as neural networks and random forests with Python programming language. Through the results of gas chromatography tests in dielectric oil from several published articles, the data set delivered by the Analysis of Dissolved Gases (AGD) is used in quantities of parts per million (ppm), the amount of hydrocarbon gases as hydrogen (H2), methane (CH4), ethane (C2H6), ethylene (C2H4) and acetylene (C2H2) that serve for learning and diagnosis of failure results. The algorithm implementation process is carried out with 128 training data and 64 test data to verify the proposed learning.
Keywords
ANÁLISIS DE GASES DISUELTOS, TRANSFORMADORES DE POTENCIA, REDES NEURONALES, BOSQUES ALEATORIOS
Citation
Freire Freire Armando Salvador (2023); “interpretación de gases disueltos en aceite dieléctrico mediante redes neuronales para la detección de anomalías en transformadores de potencia de la subestación Novacero”. UTC. Latacunga. 106 p.