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dc.contributor.advisorOrtiz Fernández, Alfredo 
dc.contributor.authorGonzález Roque, Eliezer Daniel
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2023-08-04T07:44:16Z
dc.date.issued2023-07-26
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10902/29598
dc.description.abstractDada la enorme importancia del control de la calidad en la red de distribución eléctrica y su gran relación con los transformadores de potencia; es primordial el seguimiento y evaluación de sus parámetros y en especial de la calidad y estado de los fluidos dieléctricos. Es por ello que en el presente trabajo se establecen una serie de métodos para utilizando las Redes Neuronales Artificiales (RNA), predecir y sugerir acciones sobre los fluidos dieléctricos en explotación, debido a su estado. Entre los métodos que se usan en la actualidad para analizar la fiabilidad y salud de los transformadores, se encuentran los análisis de gases disueltos (DGA) y los llamados índices de salud. Mediante el uso de RNA, se pretende obtener repuestas similares a las obtenidas por estos métodos clásicos. Para lo cual se han desarrollado tres Redes Neuronales Artificiales en el lenguaje de programación Python 2 entrenadas con bases de datos en sqlite, formadas a partir de las diferentes bibliografías consultadas, así como informaciones y datasets de IEEE y siguiendo las especificaciones de diversas normas de IEEE e IEC. La presentación de los datos y pruebas a realizar se muestran en entorno web con la utilización de web2py.es_ES
dc.description.abstractQuality control in electric distribution networks is one of the most important tasks to performe for a good customer experience. Power transformers and their dielectric oils are extremely relevant at the mentioned quality control. This research is based in IEC and IEEE standards; about Dissolved Gas Analisys (DGA) and Health Index studies and vinculated with a RNA. For the purpose of this study, three Artificial Neuronal Networks (RNA) have been developed to predict fails in these fluids and to recommend actions to do, as well as to avoid fails and minimize humans risks. To do so Python programming language is used to create RNA from a Sqlite database, with contains the training datas. Web2py is used as user interface.es_ES
dc.format.extent109 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationales_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherTransformadores de Potenciaes_ES
dc.subject.otherRed Neuronal Artificiales_ES
dc.subject.otherPythones_ES
dc.subject.otherAceites dieléctricos minerales y vegetaleses_ES
dc.subject.otherArtificial Intelligences Networkses_ES
dc.subject.otherPower Transformeres_ES
dc.subject.otherMineral and Vegetable Dielectric oilses_ES
dc.titleMétodos para el análisis de fluidos dieléctricos en transformadores de potencia usando la Inteligencia Artificiales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsembargoedAccesses_ES
dc.description.degreeMáster en Investigación en Ingeniería Industriales_ES
dc.embargo.lift2028-07-26
dc.date.embargoEndDate2028-07-26


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