Metodología para el mantenimiento predictivo de transformadores de distribución basada en aprendizaje automático

Pub Date : 2022-08-12 DOI:10.14483/23448393.17742
Laura Isabel Alvarez Quiñones, Carlos Arturo Lozano Moncada, Diego Alberto Bravo Montenegro
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Abstract

Contexto: En este artículo describimos una metodología que se ha establecido para programar el mantenimiento predictivo de transformadores de distribución en el Departamento del Cauca (Colombia) mediante aprendizaje automático. Método: La metodología propuesta se basa en un modelo predictivo de clasificación que encuentra el número mínimo de transformadores de distribución propensos a fallar. Para verificar esto, el modelo fue implementado y probado con datos reales en el Departamento del Cauca (Colombia). Resultados: Es posible lograr una solución efectiva para programar el mantenimiento predictivo de los transformadores de distribución mediante el uso de aprendizaje automático. Conclusiones: El modelo propuesto es una herramienta eficaz para los problemas de programación del mantenimiento preventivo de los transformadores de distribución.
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基于机器学习的配电变压器预测性维护方法
背景:在本文中,我们描述了一种已经建立的方法,通过机器学习来安排考卡省(哥伦比亚)配电变压器的预测性维护。方法:提出的方法是基于一个预测分类模型,找出容易发生故障的配电变压器的最小数量。为了验证这一点,该模型在哥伦比亚考卡省实施并使用实际数据进行了测试。结果:通过使用机器学习,有可能实现一个有效的解决方案来安排配电变压器的预测性维护。结论:该模型是解决配电变压器预防性维护调度问题的有效工具。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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