Resumen

Los transformadores son el equipo principal para el funcionamiento del sistema elctrico. Los fallos no diagnosticados en los componentes internos del transformador aumentarn el tiempo de inactividad durante el funcionamiento y causarn importantes prdidas econmicas. El diagnstico eficiente y preciso de los fallos de los transformadores es una parte importante de la investigacin de la red elctrica, que desempea un papel clave en el funcionamiento seguro y estable del sistema elctrico. Los mtodos tradicionales de diagnstico de averas en transformadores tienen problemas de baja precisin, dificultad para procesar eficazmente la informacin caracterstica de la avera y superparmetros que afectan negativamente al diagnstico de averas en transformadores. En este trabajo, proponemos un mtodo de diagnstico de fallos en transformadores basado en la optimizacin mejorada de enjambre de partculas (IPSO) y el bosque en cascada multigrano (gcForest). Considerando la correlacin entre el gas caracterstico disuelto en el aceite y el tipo de fallo, en primer lugar, se determinan los ratios no codificados del gas caracterstico disuelto en el aceite como parmetro caracterstico del modelo. A continuacin, se utiliza el algoritmo IPSO para optimizar iterativamente los parmetros del modelo gcForest y obtener los parmetros ptimos con la mayor precisin de diagnstico. Por ltimo, se analiza el efecto de diagnstico del modelo IPSO-gcForest bajo diferentes parmetros caractersticos y muestras de tamao mediante experimentos de identificacin y se compara con el de varios mtodos. Los resultados muestran que el efecto de diagnstico del modelo con ratios no codificados como parmetro caracterstico es mejor que el de los datos DGA, los ratios IEC y los ratios Rogers. Y el modelo IPSO-gcForest puede mejorar eficazmente la precisin del diagnstico de averas en transformadores, verificando as la viabilidad y eficacia del mtodo.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:transformadores; diagnóstico de averías; sistema eléctrico; pérdidas económicas; optimización por enjambre de partículas; bosque en cascada multigrano
• Keywords:transformers; fault diagnosis; power system; economic losses; particle swarm optimization; multigrained cascade forest