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dc.contributor.author
Jimenez, Victor Adrian
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dc.contributor.author
Will, Adrian L. E.
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dc.contributor.author
Gotay Sardiñas, Jorge
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dc.contributor.author
Rodriguez, Sebastian Alberto
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dc.date.available
2019-08-08T18:55:45Z
dc.date.issued
2018-09
dc.identifier.citation
Jimenez, Victor Adrian; Will, Adrian L. E.; Gotay Sardiñas, Jorge; Rodriguez, Sebastian Alberto; Adjustment of model parameters to estimate distribution transformers remaining lifespan; Scientific Research Publishing Inc.; Smart Grid and Renewable Energy; 09; 09; 9-2018; 151-170
dc.identifier.issn
2151-481X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/81247
dc.description.abstract
Currently, the electrical system in Argentina is working at its maximum capacity, decreasing the margin between the installed power and demanded consumption, and drastically reducing the service life of transformer substations due to overload (since the margin for summer peaks is small). The advent of the Smart Grids allows electricity distribution companies to apply data analysis techniques to manage resources more efficiently at different levels (avoiding damages, better contingency management, maintenance planning, etc.). The Smart Grids in Argentina progresses slowly due to the high costs involved. In this context, the estimation of the lifespan reduction of distribution transformers is a key tool to efficiently manage human and material resources, maximizing the lifetime of this equipment. Despite the current state of the smart grids, the electricity distribution companies can implement it using the available data. Thermal models provide guidelines for lifespan estimation, but the adjustment to particular conditions, brands, or material quality is done by adjusting parameters. In this work we propose a method to adjust the parameters of a thermal model using Genetic Algorithms, comparing the estimation values of top-oil temperature with measurements from 315 kVA distribution transformers, located in the province of Tucumán, Argentina. The results show that, despite limited data availability, the adjusted model is suitable to implement a transformer monitoring system.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Scientific Research Publishing Inc.
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Distribution Transformer
dc.subject
Thermal Model
dc.subject
Transformer Lifespan
dc.subject
Parameters Adjustment
dc.subject
Genetic Algorithms
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Adjustment of model parameters to estimate distribution transformers remaining lifespan
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-08-06T18:15:37Z
dc.identifier.eissn
2151-4844
dc.journal.volume
09
dc.journal.number
09
dc.journal.pagination
151-170
dc.journal.pais
China
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dc.journal.ciudad
Beijing
dc.description.fil
Fil: Jimenez, Victor Adrian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; Argentina
dc.description.fil
Fil: Will, Adrian L. E.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gotay Sardiñas, Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodriguez, Sebastian Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentina
dc.journal.title
Smart Grid and Renewable Energy
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scirp.org/pdf/SGRE_2018092816092325.pdf
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.4236/sgre.2018.99010
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