Revista Científica de Ingeniería Energética (Feb 2011)
Sistema para diagnóstico de fallas en transformadores a través de lógica difusa
Abstract
Se expone un sistema para diagnóstico de fallas en transformadores a través de mediciones cromatográficasde los gases disueltos en el aceite y su procesamiento utilizando la lógica difusa, herramientaeficaz de la inteligencia artificial, como método para el diagnóstico. En este caso se escogió de entretodos los modelos cromatográficos existentes para el diagnóstico, el de la norma IEC 599, por ser en laactualidad el de mayor validación experimental. El sistema tiene en cuenta las tres relaciones fundamentalesy las tres relaciones complementarias entre los gases disueltos en el aceite, con vistas a la definición deltipo de falla. También considera la razón del incremento de producción de los gases, para la detección deuna anomalía en el funcionamiento del equipo o de una agravante en el desarrollo de la falla. Por último,se incluye una serie de situaciones en las que no existe una falla totalmente definida por la clasificacióntradicional, emitiéndose un diagnóstico más generalizado. The following work deals with the presentation of a system for the diagnosis of failures in transformers,through chromatographic measures of the gases dissolved in oil and its process of results using the fuzzylogic, an efficient tool of the artificial intelligence, as method for the diagnosis. In this case thechromatographic model used was chosen from the existent standard IEC 599, for being at present the onewith more experimental validation. The system takes into consideration the three fundamental andcomplementary relationships among the gases dissolved in the oil, in order to define the type of failure. Italso concerns about the increase of gases, for detecting problems in the operation of equipment or offurther difficulties in the development of the failure. Finally, a series of situations where failures not totallydefined in the traditional classification are included providing a wider and more spread diagnosis.
