Resumen

La continuidad del suministro de energía es de suma importancia para los consumidores y solo es posible mediante la coordinación y la operación confiable de los componentes del sistema de energía. El transformador de potencia es un equipo primordial del sistema de transmisión y distribución y necesita ser monitoreado continuamente para su bienestar. Dado que los métodos de relación no pueden proporcionar un diagnóstico correcto debido a los problemas limítrofes y la probabilidad de existencia de múltiples fallas, la inteligencia artificial podría ser el mejor enfoque. La interpretación del análisis de gases disueltos (DGA) puede proporcionar una visión de las fallas incipientes en desarrollo y se adopta como herramienta de diagnóstico preliminar. En el trabajo propuesto, se ha investigado una comparación de la capacidad de diagnóstico de la retropropagación (BP), la red neuronal de función de base radial (RBF) y el sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS), y se presentan los resultados del diagnóstico en términos de medida de error, precisión, tiempo de

• Materias:Diagnóstico de fallas Automatización de programas Programador de colas Modelo de descomposición Agentes de fusión
• Subjects:Fault diagnosis Program automation Queue scheduler Decomposition model Fusion Agents
• Palabras claves:Suministro de energía; Consumidores; Transformador de energía; Transmisión; Sistema de distribución; Inteligencia artificial
• Keywords:Power supply; Consumers; Power transformer; Transmission; Distribution system; Artificial intelligence