Estimación de parámetros y validación del modelo de la temperatura del aceite superior en transformadores de potencia aplicando algoritmos genéticos
Título del documento: Estimación de parámetros y validación del modelo de la temperatura del aceite superior en transformadores de potencia aplicando algoritmos genéticos
Revista: Revista técnica de la Facultad de Ingeniería. Universidad del Zulia
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000346767
ISSN: 0254-0770
Autores: 1
2
3
Instituciones: 1Universidad Nacional Experimental Politécnica Antonio José de Sucre, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Barquisimeto, Lara. Venezuela
2Universidad de Cienfuegos "Carlos Rafael Rodríguez", Facultad de Informática, Cienfuegos. Cuba
3Instituto Superior Politécnico "José Antonio Echeverría", Marianao, La Habana. Cuba
Año:
Periodo: Dic
Volumen: 32
Número: 3
Paginación: 266-275
País: Venezuela
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español Este articulo presenta una técnica basada en Algoritmos Genéticos para la estimación de los parámetros y validación del modelo de la temperatura del aceite superior en transformadores de potencia propuesto por Lesieutre [1]. Para tal fin se emplean datos de un sistema de monitoreo y diagnóstico en línea instalado en un transformador de 100 MVA 230/115/24 kV OA/FA/FOA de la Subestación Barquisimeto de ENELBAR, Venezuela desde el año 2003. El objetivo de este trabajo es comparar la reducción del error entre el modelo y las mediciones reales de la temperatura del aceite superior cuando sus parámetros son estimados por algoritmos genéticos y mínimos cuadrados. La estimación de parámetros por algoritmos genéticos evidencia mejores resultados del modelo, lo cual incrementa su desempeño como herramienta de diagnóstico para transformadores de potencia
Resumen en inglés This paper presents a technique based on Genetic Algorithms for the parameter estimation and validation of the power transformers top oil temperature model proposed by Lesieutre [1]. For such aim, data are used in on-line diagnosis and monitoring systems, installed in a 100 MVA 230/115/24 kV OA/FA/FOA transformer of Barquisimeto Substation at ENELBAR, Venezuela since the year 2003. The objective of this work is to compare mistake reduction between the model and the top oil temperature measurement when their parameters estimation is considered by genetic algorithms and least-squares. The parameters estimation by genetic algorithms evidence better results of the model, which improves its performance as a power transformer diagnosis tool
Disciplinas: Ingeniería
Palabras clave: Ingeniería eléctrica,
Transformadores de potencia,
Estimación de parámetros,
Algoritmos genéticos
Keyword: Engineering,
Electrical engineering,
Power transformers,
Parameter estimation,
Genetic algorithms
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