Interpretación de Gases Disueltos en Aceite Dieléctrico Mediante Bosques Aleatorios Para la Detección de Anomalías en Transformadores de Potencia

Abstract

El siguiente documento presenta una herramienta de aprendizaje automático para la interpretación de anomalías en transformadores de potencia utilizando el método de bosques aleatorios. 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 diagnosticar el estado interno del transformador. Debido al número reducido de datos recolectados, se presenta una desventaja para aplicar redes neuronales artificiales, máquina de soporte vectorial, entre otras que necesitan grandes cantidades de datos para cada variable, pero satisfactoriamente son resueltas usando bosques aleatorios, debido a que esta metodología clasifica mejor los datos de menor cantidad. El aprendizaje obtenido por el entrenamiento se valida con los estados obtenidos por los datos de prueba bajo la norma IEC 60599 e IEEE C57-104, que engloban a 4 diagnósticos como la descarga de alta energía, descarga de baja energía, estado normal y sobrecalentamiento, obteniendo como resultado un criterio de validación final corroborativo por el algoritmo al comparar el diagnóstico de resultados con el de bosques aleatorios.

Keywords

• Análisis de gases disueltos
• transformadores de potencia
• bosques aleatorios
• aprendizaje automático