“Aplicación de redes neuronales en el análisis de gases disueltos para el mantenimiento preventivo de transformadores de potencia.”

dc.contributor.advisorMarrero Ramírez, Secundino
dc.contributor.authorMoposita Telenchana, José David
dc.contributor.authorPujos Calapiña, Deysi Gabriela
dc.date.accessioned2025-07-21T15:30:36Z
dc.date.available2025-07-21T15:30:36Z
dc.date.issued2025-03
dc.description.abstractEl enfoque primordial de la investigación residía en el desarrollo de una herramienta de análisis, de gases disueltos presentes en transformadores, basada en redes neuronales y la norma IEEE C57-104, para la detección e interpretación de fallas. Esto permite contribuir al mantenimiento preventivo, ya que con la aplicación de este método ayuda a reducir hasta en un 90 % en la prevención de fallas El aprendizaje adquirido durante el entrenamiento se valida mediante la matriz de confusión, que abarca cuatro clases de diagnósticos: descargas de baja energía o alta energía, sobrecalentamiento y estado normal. Los resultados muestran una precisión del 94.4 %, con sensibilidad y especificidad del 100 %, y una exactitud del 92.5 %. Finalmente, se incorporó una interfaz de fácil accesibilidad para facilitar el trabajo del personal de mantenimiento.
dc.format.extent312-327
dc.identifier.citationMoposita, J. D., & Pujos, D. G. (2024). “Aplicación de redes neuronales en el análisis de gases disueltos para el mantenimiento preventivo de transformadores de potencia.”. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Información, (E73), 312-327. https://www.risti.xyz/issues/ristie73.pdf
dc.identifier.otherUTC-FCIYA-ELE-2025-002-ART
dc.identifier.urihttps://www.risti.xyz/issues/ristie73.pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.utc.edu.ec/handle/123456789/14459
dc.language.isoes
dc.publisherEcuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
dc.subjectGASES DISUELTOS
dc.subjectMANTENIMIENTO PREVENTIVO
dc.subjectPREVENTIVO; REDES NEURONALES
dc.title“Aplicación de redes neuronales en el análisis de gases disueltos para el mantenimiento preventivo de transformadores de potencia.”
dc.typeArticle
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