Detecção de Falhas Iminentes Em Buchas Capacitivas de Alta Tensão: Uma Abordagem Baseada Em Machine Learning

EasyChair Preprint no. 11171

Abstract

As buchas são uma das principais causas de falhas em transformadores de potência, e é por isso que várias técnicas de manutenção preditiva offline e online foram desenvolvidas para avaliar o estado e a condição das buchas. Este artigo demonstrará a capacidade de uma rede Autoencoder de atuar como detector de anomalias, atuando na indicação de falhas iminentes em buchas capacitivas de alta tensão, de maneira online, utilizando como entrada para o modelo parâmetros estatísticos dos vetores das correntes de fuga. Os resultados obtidos por este estudo mostram que as técnicas de detecção de anomalias são promissoras para o diagnóstico online de buchas condensivas.

Keyphrases: Aprendizado de Máquina, buchas, Detecção de falhas, Transformadores

@Booklet{EasyChair:11171,
  author = {Daniel Carrijo and Gabriel Gomes and Rafael Fehlberg and Sofia Lopes and Rogério Flauzino and Marcos Alves and Mário Alves and Renan Rosa and Iony Patriota de Siqueira},
  title = {Detecção de Falhas Iminentes Em Buchas Capacitivas de Alta Tensão: Uma Abordagem Baseada Em Machine Learning},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 11171},

  year = {EasyChair, 2023}}