La toma de decisiones sobre el estado del aislamiento de los transformadores basada en la evaluación de los fallos incipientes y las tensiones de envejecimiento ha sido la norma para muchos gestores de activos. A pesar de ser la metodología más utilizada en la detección de fallos incipientes en transformadores de potencia, las técnicas de análisis de gases disueltos (AGD) no pueden cuantificar por sí solas la gravedad del fallo detectado. La gravedad de la avería es la propiedad principal en las clasificaciones de mantenimiento de los transformadores. Este trabajo presenta una metodología de lógica difusa para determinar los fallos y la gravedad de los transformadores mediante el uso de la energía de formación de fallos de los gases evolucionados durante el evento de fallo del transformador. Además, la energía de formación de fallos es un factor dependiente de la temperatura para todos los gases evolucionados asociados. En lugar de utilizar la energía ponderada DGA, se utiliza la energía total calculada del fallo incipiente relacionado para determinar la gravedad. La gravedad de los fallos detectados mediante el método del gas clave basado en la lógica difusa se evalúa mediante el uso de datos recopilados de varios transformadores en servicio y defectuosos. Para validar el modelo se utilizan los resultados de DGA de muestras de aceite extraídas de transformadores de diferentes especificaciones y antigüedad. Los resultados del modelo muestran que la detección correcta del tipo de fallo y la determinación de su gravedad en función de la energía total liberada durante los fallos pueden mejorar la toma de decisiones a la hora de priorizar el mantenimiento de los transformadores defectuosos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Análisis de Big Data para la seguridad de la información
Artículo:
Desarrollo verde urbano hacia la sostenibilidad en el noroeste de China: Evaluación de eficiencia, características de diferenciación espacio-temporal y factores influyentes.
Artículo:
Dinámica de patrones de un modelo epidémico SI no local con retraso con el crecimiento de los susceptibles siguiendo un modo logístico.
Artículo:
Investigación de simulación sobre el valor de compartir información en una cadena de suministro de dos niveles
Artículo:
Verificación formal de componentes de hardware en sistemas críticos
Informe, reporte:
Diagnóstico sobre la logística del comercio internacional y su incidencia en la competitividad de las exportaciones de los países miembros
Infografía:
Sistemas de calidad. Six Sigma
Manual:
Química de los taninos
Artículo:
Influencia del COVID-19 en las dinámicas de exportación, producción y consumo de carne vacuna en Colombia y el mundo: Una revisión monográfica.