Interpretación de Gases Disueltos en Aceite Dieléctrico Mediante Bosques Aleatorios Para la Detección de Anomalías en Transformadores de Potencia

Interpretation of Gases Dissolved in Dielectric Oil Using Random Forests for the Detection of Anomalies in Power Transformers

Publicado 2023-01-20


https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.544
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Número
Vol. 19 Núm. 2 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE II
Sección
TECNOLÓGICOS E INNOVACIÓN
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Interpretación de Gases Disueltos en Aceite Dieléctrico Mediante Bosques Aleatorios Para la Detección de Anomalías en Transformadores de Potencia. (2023). Revista Técnica "energía", 19(2), PP. 90-98. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.544
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Interpretación de Gases Disueltos en Aceite Dieléctrico Mediante Bosques Aleatorios Para la Detección de Anomalías en Transformadores de Potencia. (2023). Revista Técnica "energía", 19(2), PP. 90-98. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.544

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https://orcid.org/0000-0002-2447-3369 ORCID
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  1. A. Naderian, S. Cress, R. Piercy, F. Wang, and J. Service, “An approach to determine the health index of power transformers,” Conf. Rec. IEEE Int. Symp. Electr. Insul., pp. 192–196, 2008, doi: 10.1109/ELINSL.2008.4570308.
  2. A. D. Ashkezari, H. Ma, T. Saha, and C. Ekanayake, “Application of fuzzy support vector machine for determining the health index of the insulation system of in-service power transformers,” IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., vol. 20, no. 3, pp. 965–973, 2013, doi: 10.1109/TDEI.2013.6518966.
  3. G. Lv, H. Cheng, H. Zhai, and L. Dong, “Fault diagnosis of power transformer based on multi-layer SVM classifier,” Electr. Power Syst. Res., vol. 75, no. 1, pp. 9–15, 2005, doi: 10.1016/j.epsr.2004.07.013.
  4. D. V. S. S. S. Sarma and G. N. S. Kalyani, “ANN approach for condition monitoring of power transformers using DGA,” IEEE Reg. 10 Annu. Int. Conf. Proceedings/TENCON, vol. C, pp. 444–447, 2004, doi: 10.1109/tencon.2004.1414803.
  5. C. P. Hung and M. H. Wang, “Diagnosis of incipient faults in power transformers using CMAC neural network approach,” Electr. Power Syst. Res., vol. 71, no. 3, pp. 235–244, 2004, doi: 10.1016/j.epsr.2004.01.019.
  6. K. Shrivastava and A. Choubey, “A novel association rule mining with IEC ratio based dissolved gas analysis for fault diagnosis of power transformers,” Int. J. Adv. Comput. Res., vol. 2, no. 2, 2012.
  7. S. S. M. Ghoneim and I. B. Taha, “Artificial Neural Networks for Power Transformers Fault Diagnosis Based on IEC Code Using Dissolved Gas Analysis,” Int. J. Control. Autom. Syst., vol. 4, no. 2, pp. 18–21, 2015.
  8. S. Chakravorti, D. Dey, and B. Chatterjee, Recent Trends in the Condition Monitoring of Transformers: Theory, Implementation and Analysis, vol. 67. 2013. doi: 10.1007/978-1-4471-5550-8.
  9. M. Duval and A. DePablo, “Interpretation of gas-in-oil analysis using new IEC publication 60599 and IEC TC 10 databases,” IEEE Electr. Insul. Mag., vol. 17, no. 2, pp. 31–41, 2001, doi: 10.1109/57.917529.
  10. U. Djillali, L. D. E. Sidi, B. E. L. Abbes, S. Mohammed, and E. Amine, “Contributions des techniques intelligentes au diagnostic industriel des transformateurs de puissance,” 2019.
  11. IEC 60599, Mineral oil-filled electrical equipment in service –Guidance on the interpretation of dissolved and free gases analysis, 3rd ed. 2015.
  12. IEEE Std C57.104, IEEE Guide for the Interpretation of Gases Generated in Oil-Immersed Transformers, vol. 1991, no. 3. 1992. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=29023%5Cnhttp://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:IEEE+Guide+for+the+Interpretation+of+Gases+Generated+in+Oil-Immersed+Transformers#0
  13. B. Vahidi and A. Teymouri, Quality Confirmation Tests for Power Transformer Insulation Systems. 2019. doi: 10.1007/978-3-030-19693-6.
  14. I. Vasilev, D. Slater, G. Spacagna, P. Roelants, and V. Zocca, Python Deep Learning. 2019.
  15. L. Igual and S. Seguí, Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications. 2017.
  16. A. Prinzie and D. Van Den Poel, “Random multiclass classification: generalizing random forests to random MNL and random NB,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 4653 LNCS, pp. 349–358, 2007, doi: 10.1007/978-3-540-74469-6_35.
  17. A. Pajankar and A. Joshi, Introduction to Machine Learning with Scikit-learn. 2022. doi: 10.1007/978-1-4842-7921-2_5.
  18. L. E. O. Breiman, “Random Forests,” pp. 5–32, 2001.
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