| Revista: | Respuestas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000444286 |
| ISSN: | 2422-5053 |
| Autores: | Caratar Chaux, Jesús Filander1 Valencia, Andrés Mauricio1 Caicedo Delgado, Gladys1 Chamorro, Cristian1 |
| Instituciones: | 1Universidad del Valle, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 177-189 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Este artículo presenta una evaluación de herramientas computacionales basadas en técnicas de inteligencia artificial, las cuales se enfocan en la detección y diagnóstico de fallas en los diferentes procesos asociados a una central de generación de energía tal como: hidroeléctricas, termoeléctricas y centrales nucleares. Inicialmente, se describen de manera general las principales técnicas de inteligencia artificial que permiten la construcción de sistemas inteligentes para el diagnóstico de fallas en centrales eléctricas, se presentan técnicas como: lógica difusa, redes neuronales, sistemas basados en el conocimiento y técnicas hibridas. Posteriormente se presentan en tablas los diferentes artículos encontrados para cada una de las técnicas, ilustrando el año de publicación y una descripción de cada publicación. El resultado de este trabajo es la comparación y evaluación de cada técnica enfocada al diagnóstico de fallas en centrales eléctricas. Lo novedoso de este trabajo, es que presenta una extensa bibliografía de las aplicaciones de las diferentes técnicas inteligentes en la solución del problema de detección y diagnóstico de falla en centrales de generación eléctrica |
| Resumen en inglés | This article presents an evaluation about the research related to the development of computational tools based on artificial intelligence techniques, which focus on the detection and diagnosis of faults in the different processes associated with a power generation plant such as: hydroelectric, thermoelectric and nuclear power plants. Initially, the main techniques of artificial intelligence that allow the construction of intelligent systems in the area of fault diagnosis is described in a general way, techniques such as: fuzzy logic, neural networks, knowledge-based systems and hybrid techniques Subsequently A summary of the research based on each of these techniques is presented. Subsequently, the different articles found for each of the techniques are presented in tables, illustrating the year of publication and the description of the research carried out. The result of this work is the comparison and evaluation of each technique focused on the diagnosis of failures in power plants. The novelty of this work is that it presents an extensive bibliography of the applications of the different intelligent techniques in solving the problem of detection and diagnosis of failure in power plants |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería eléctrica, Plantas eléctricas, Detección de fallas, Inteligencia artificial, Redes neuronales, Lógica difusa, Redes bayesianas, Sistemas expertos |
| Keyword: | Electrical engineering, Electric power plants, Fault detection, Artificial intelligence, Neuronal networks, Fuzzy logic, Bayesian networks, Expert systems |
| Texto completo: | https://revistas.ufps.edu.co/index.php/respuestas/article/view/2966/3450 |
