Resumen

El convertidor es un componente importante en los sistemas de transmisión de potencia de turbinas eólicas por lo que la detección y predicción de fallas potenciales es esencial para el mantenimiento y operación de las turbinas eólicas. En este sentido, el artículo propone un enfoque para la detección de fallas en estos sistemas por medio de modelos de redes neuronales convolucionales desarrollados a partir del sistema de datos SCADA de turbinas eólicas. Fue posible comprobar la efectividad del modelo de redes AOC–ResNet50 en la detección de fallas al realizar una comparación con otros modelos de redes neuronales convolucionales para deep learning.​

• Materias:Datos masivos Sistemas de control digital Control automático Ciencia de datos Automatización Sistemas de control inteligente
• Subjects:Big data Digital control systems Automatic control Data science Automation Intelligent control systems
• Palabras claves:Red AOC-ResNet50. Converter, Deep learning, Detección de fallas, Gráfico de radar
• Keywords:AOC–ResNet50 network, Converter, Deep learning, Fault detection, Radar chart