Estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral utilizando regresión con vectores de soporte

Resumen: En este artículo se presenta un desarrollo metodológico novedoso para la estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral, utilizando regresión con vectores de soporte (RVS). El algoritmo RVS se fundamenta en la teoría de aprendizaje e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cerón,Andrés F., Lozano,Roque A., Aponte,Guillermo, Romero,Andrés A.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2020
Materias:	regresión con vectores de soporte temperatura de punto caliente modelo termoeléctrico transformador de potencia
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000400035
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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spelling	oai:scielo:S0718-076420200004000352020-08-14Estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral utilizando regresión con vectores de soporteCerón,Andrés F.Lozano,Roque A.Aponte,GuillermoRomero,Andrés A. regresión con vectores de soporte temperatura de punto caliente modelo termoeléctrico transformador de potencia Resumen: En este artículo se presenta un desarrollo metodológico novedoso para la estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral, utilizando regresión con vectores de soporte (RVS). El algoritmo RVS se fundamenta en la teoría de aprendizaje estadístico y hace parte de las herramientas de aprendizaje automático, fue utilizado mediante la implementación de seis etapas, donde se obtiene un modelo de RVS capaz de estimar la variable bajo estudio. El método fue aplicado a un transformador real de 30 MVA con refrigeración ONAN/ONAF al 70/100 % de carga, donde se utilizó una base de datos para un periodo de 10 años. La validación del modelo de RVS desarrollado se realizó comparando con los resultados obtenidos del modelo Dejan Susa, usando métricas estadísticas de desempeño. En conclusión, los resultados obtenidos indican que la RVS implementada permite estimar con alta exactitud la temperatura de punto caliente.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.31 n.4 20202020-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000400035es10.4067/S0718-07642020000400035
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description	Resumen: En este artículo se presenta un desarrollo metodológico novedoso para la estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral, utilizando regresión con vectores de soporte (RVS). El algoritmo RVS se fundamenta en la teoría de aprendizaje estadístico y hace parte de las herramientas de aprendizaje automático, fue utilizado mediante la implementación de seis etapas, donde se obtiene un modelo de RVS capaz de estimar la variable bajo estudio. El método fue aplicado a un transformador real de 30 MVA con refrigeración ONAN/ONAF al 70/100 % de carga, donde se utilizó una base de datos para un periodo de 10 años. La validación del modelo de RVS desarrollado se realizó comparando con los resultados obtenidos del modelo Dejan Susa, usando métricas estadísticas de desempeño. En conclusión, los resultados obtenidos indican que la RVS implementada permite estimar con alta exactitud la temperatura de punto caliente.
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Estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral utilizando regresión con vectores de soporte

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