Estimacion de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral utilizando regresión con vectores de soporte

Abstract

En este artículo se presenta un desarrollo metodológico novedoso para la estimación de la temperatura de punto caliente en transformadores de potencia inmersos en aceite mineral, utilizando regresión con vectores de soporte (RVS). El algoritmo RVS se fundamenta en la teoría de aprendizaje estadístico y hace parte de las herramientas de aprendizaje automático, fue utilizado mediante la implementación de seis etapas, donde se obtiene un modelo de RVS capaz de estimar la variable bajo estudio. El método fue aplicado a un transformador real de 30 MVA con refrigeración ONAN/ONAF al 70/100 % de carga, donde se utilizó una base de datos para un periodo de 10 años. La validación del modelo de RVS desarrollado se realizó comparando con los resultados obtenidos del modelo Dejan Susa, usando métricas estadísticas de desempeño. En conclusión, los resultados obtenidos indican que la RVS implementada permite estimar con alta exactitud la temperatura de punto caliente.