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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dc.contributor.advisorAstudillo Muñoz, Juan Carlos
dc.contributor.authorFreire Freire, Armando Salvador
dc.date.accessioned2023-06-06T17:39:10Z
dc.date.available2023-06-06T17:39:10Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionThe 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.es_ES
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.format.extent106 páginases_ES
dc.identifier.citationFreire 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.es_ES
dc.identifier.othermutc-001435
dc.identifier.urihttp://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/10299
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEcuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC).es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectANÁLISIS DE GASES DISUELTOSes_ES
dc.subjectTRANSFORMADORES DE POTENCIAes_ES
dc.subjectREDES NEURONALESes_ES
dc.subjectBOSQUES ALEATORIOSes_ES
dc.subject.otherELECTRICIDADes_ES
dc.titleInterpretación de gases disueltos en aceite dieléctrico mediante redes neuronales para la detección de anomalías en transformadores de potencia de la subestación Novacero”.es_ES
dc.typemasterThesises_ES
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