Proceso Neuronal para Análisis de Descargas Parciales en la empresa CORPOELEC, de Ciudad Guayana, Venezuela
Palabras clave:
clasificación; descargas parciales; red neuronal; tipologías.Resumen
Las máquinas rotativas empleadas en la industria suelen presentar fallas en los aislamientos causadas por falta de mantenimiento y desconocimiento del estado de los mismos. Es importante la realización de pruebas periódicas y evaluaciones continuas del estado del aislamiento para garantizar el correcto funcionamiento de las máquinas. Uno de los métodos empleados para la detección de estas fallas es el de Descargas Parciales, las cuales consisten en pequeñas descargas producidas en una porción de gas que queda disuelto en el aceite o dieléctrico que constituye el aislamiento de las máquinas eléctricas. Este artículo presenta el Análisis de Descargas Parciales haciendo un procesamiento neuronal de los diferentes tipos de descargas encontradas en los transformadores de gran potencia del Departamento Eléctrico de la Corporación Eléctrica Nacional, SA (Corpoelec) en la Ciudad de Puerto Ordaz, Venezuela. En este trabajo de investigación se desarrollaron técnicas basadas en un algoritmo neuronal artificial que permitieron analizar las características propias e individuales de cada descarga parcial presente en los transformadores de suministro eléctrico de la empresa Corpoelec, y establecer los contrastes de una descarga con respecto a las otras. Además las técnicas desarrolladas demostraron ser multiclasificadoras ya que permiten clasificar y analizar diversas fuentes de datos, independientemente de su naturaleza. Las simulaciones realizadas en el centro de investigaciones de Corpoelec permitieron evaluar las descargas parciales usando la matriz de peso de las mismas; siendo posible su análisis a partir de las tipologías individuales.
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