Red neuronal perceptron multicapa para estimar curvas de secado en el aislamiento celulósico de los transformadores de potencia

Los transformadores de potencia son elementos indispensables en los sistemas de potencia, que continuamente reciben humedad por distintas fuentes, la cual se aloja principalmente en sus aislamientos celulósicos, y por esto son sometidos periódicamente a procesos de secado. Para conocer la manera en que cambia la concentración de humedad del aislamiento (Curva de Secado) durante el secado, se puede emplear un modelo de difusión de humedad basado en la segunda ley de Fick y que puede ser resuelto mediante el método de elementos finitos (MEF). Para implementar un modelo MEF de difusión de humedad se debe tener un software especializado y saber manejar los parámetros del modelo. Por lo cual, en este trabajo de grado, se desarrolló una red neuronal Perceptrón Multicapa (MLP), para estimar la curva de secado de los aislamientos celulósicos de cartón prensado de transformadores de potencia. La red neuronal fue implementada mediante el software MATLAB. En este informe se mostrará la concepción de la red y cómo se realizó su entrenamiento; también se muestra la validación de la red, incluyendo un análisis estadístico de los resultados obtenidos en el proceso de validación.

• Autores: Riascos Hurtado, Valentina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/16189
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/16189
• Palabra clave: Transformador de potencia; Aislamiento; Método de elementos finitos; Difusión de humedad; Redes neuronales artificiales; Multicapas
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2