Evaluación de la pérdida de vida del aislamiento solido en transformadores de potencia, estimando la historia de carga y los perfiles de temperatura ambiente por medio de redes neuronales artificiales y simulaciones de Monte Carlo

La estimación de la pérdida de vida es útil para la gestión de transformadores de potencia. Un método, no invasivo, es estimar la edad funcional del papel aislante del transformador, mediante las guías de carga. Para esto, el perfil de temperatura del punto caliente es calculado a partir de características técnicas del transformador, los perfiles carga y temperatura ambiente y un conjunto de ecuaciones diferenciales. En la práctica, la información disponible para este análisis es incompleta. En este artículo se presenta un método para estimar la carga histórica y los perfiles de temperatura ambiente experimentados por el transformador, cuando existe falta de datos. Para este fin, el método emplea una red neuronal artificial y simulaciones de Monte Carlo. El método es aplicado a un transformador de potencia de 30 MVA. Los resultados obtenidos son analizados en una sección de validación para finalmente dar las conclusiones del trabajo.

• Autores: Romero Quete, Andrés Arturo; Mombello, Enrique Esteban; Rattá, Giuseppe
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60522
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60522; http://bdigital.unal.edu.co/58854/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; aging; artificial neural network; asset management; Monte Carlo methods; load profile forecasting; envejecimiento; red neuronal artificial; gestión de activos; simulación de Monte Carlo; pronóstico del perfil de carga.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional