Un clasificador DGA multinomial para la detección de fallas incipientes en transformadores de potencia impregnados en aceite
Autores: Odongo, George; Musabe, Richard; Hanyurwimfura, Damien
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un clasificador DGA multinomial para la detección de fallas incipientes en transformadores de potencia impregnados en aceite
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Estudio
Enfoques de aprendizaje automático
Análisis de Gases Disueltos
Fallas incipientes
Transformadores
Monitoreo de condiciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio investiga el uso de enfoques de aprendizaje automático para interpretar los datos de Análisis de Gases Disueltos (DGA) con el fin de encontrar fallas incipientes temprano en transformadores impregnados de aceite.
Descripción
Este estudio investiga el uso de enfoques de aprendizaje automático para interpretar los datos de Análisis de Gases Disueltos (DGA) con el fin de encontrar fallas incipientes temprano en transformadores impregnados de aceite.