Revista Internacional de Avances en Tecnología
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abstracto

Discriminación entre irrupción y falla en el transformador: enfoque ANN

SRParaskar, M.A.Beg, G.M.Dhole

La protección del transformador es un tema crítico en el sistema de potencia, ya que el problema radica en la discriminación precisa y rápida de la magnetización de la corriente de irrupción interna corriente de falla. Se ha propuesto una red neuronal artificial y ha demostrado la capacidad de resolver el problema de monitoreo y detección de fallas del transformador utilizando un procedimiento económico, confiable y no invasivo. Este documento proporciona un algoritmo en el que los parámetros estadísticos de los coeficientes de señal wavelet de nivel d1 detallados se utilizan como entrada a la red neuronal artificial (ANN), que se convierte en un enfoque novedoso para el método de detección en línea para discriminar la corriente de irrupción de magnetización y entre vueltas. falla, e incluso la ubicación de la falla, es decir, si la falla entre espiras se encuentra en el devanado primario o en el devanado secundario mediante el uso de transformadas de ondas discretas y redes neuronales artificiales (ANN). En el laboratorio se utilizó un transformador monofásico hecho a medida para recopilar los datos de los experimentos controlados. Después de la extracción de características utilizando la transformada wavelet discreta (DWT), se diseñó y entrenó rigurosamente un modelo de red neuronal MLP. También se discute el esquema de detección en línea propuesto.