Estudios sobre la predicción del estado de transformadores de potencia inmersos en aceite mineral aislante mediante modelos matemáticos aplicados de ajuste - Mendanha, Vinicius Faria Costa; Marques, André Pereira; Dias, Yuri Andrade; Ribeiro, Cacilda de Jesus (Brazilian Journal of Production Engineering, 2024)
Los transformadores de potencia son fundamentales para el sistema eléctrico en lo que respecta al suministro continuo de energía, lo que requiere herramientas efectivas de mantenimiento predictivo. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es la predicción precisa de los índices de rendimiento de las técnicas predictivas no invasivas aplicadas a la evaluación de transformadores, ofreciendo un enfoque innovador aplicable a diferentes escenarios. Además, el índice de rendimiento general del equipo se utiliza como referencia para apoyar la toma de decisiones. En este sentido, la metodología adoptada incluye el ajuste de curvas para tres técnicas predictivas: análisis de gases disueltos, pruebas físico-químicas y grado de polimerización/2FAL-Furfuraldehídos. En los resultados, se probaron cinco tipos de ajustes (lineal, cuadrático, exponencial, gaussiano y suma de senos), y se determinaron las expresiones analíticas que mejor modelaron los datos. Se consideró el criterio del peor caso para calcular los intervalos de tiempo de cada clasificación. La validación se realizó con divisiones de datos de entrenamiento/prueba, utilizando el Error Cuadrático Medio (RMSE) como métrica de rendimiento. Se concluye que el ajuste polinómico de segundo grado es el mejor ajuste para modelar los índices de rendimiento, demostrando la efectividad de la metodología desarrollada en este trabajo.