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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.authorRomero Quete, Andrés Arturo
dc.contributor.authorMombello, Enrique Esteban
dc.contributor.authorRattá, Giuseppe
dc.date.accessioned2019-07-02T18:30:51Z
dc.date.available2019-07-02T18:30:51Z
dc.date.issued2016-05-01
dc.identifier.issnISSN: 2346-2183
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60522
dc.description.abstractLa estimación de la pérdida de vida es útil para la gestión de transformadores de potencia. Un método, no invasivo, es estimar la edad funcional del papel aislante del transformador, mediante las guías de carga. Para esto, el perfil de temperatura del punto caliente es calculado a partir de características técnicas del transformador, los perfiles carga y temperatura ambiente y un conjunto de ecuaciones diferenciales. En la práctica, la información disponible para este análisis es incompleta. En este artículo se presenta un método para estimar la carga histórica y los perfiles de temperatura ambiente experimentados por el transformador, cuando existe falta de datos. Para este fin, el método emplea una red neuronal artificial y simulaciones de Monte Carlo. El método es aplicado a un transformador de potencia de 30 MVA. Los resultados obtenidos son analizados en una sección de validación para finalmente dar las conclusiones del trabajo.
dc.description.abstractA non-invasive method useful for asset management is to estimate the functional age of the insulating paper of the transformer that is caused by thermal aging. For this purpose, the hot-spot temperature profile must be assessed by means of some transformer characteristics, the historical load, ambient temperature profiles and a set of equations. In many in-service unit cases, the available data is incomplete. This paper proposes a method to deal with the lack of data. The method is based on the estimation of the historical load and ambient temperature profiles by using an artificial neural network and Monte Carlo simulations. The probable loss of total life percentage of a 30 MVA power transformer is obtained through the proposed method. Finally, the corresponding results for the assessed transformer, a model validation section and conclusions are presented.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia (Sede Medellín). Facultad de Minas.
dc.relationhttps://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/48134
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Dyna
dc.relation.ispartofDyna
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titleEvaluación de la pérdida de vida del aislamiento solido en transformadores de potencia, estimando la historia de carga y los perfiles de temperatura ambiente por medio de redes neuronales artificiales y simulaciones de Monte Carlo
dc.typeArtículo de revista
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/58854/
dc.relation.referencesRomero Quete, Andrés Arturo and Mombello, Enrique Esteban and Rattá, Giuseppe (2016) Evaluación de la pérdida de vida del aislamiento solido en transformadores de potencia, estimando la historia de carga y los perfiles de temperatura ambiente por medio de redes neuronales artificiales y simulaciones de Monte Carlo. DYNA, 83 (197). pp. 104-113. ISSN 2346-2183
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalaging
dc.subject.proposalartificial neural network
dc.subject.proposalasset management
dc.subject.proposalMonte Carlo methods
dc.subject.proposalload profile forecasting
dc.subject.proposalenvejecimiento
dc.subject.proposalred neuronal artificial
dc.subject.proposalgestión de activos
dc.subject.proposalsimulación de Monte Carlo
dc.subject.proposalpronóstico del perfil de carga.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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