Predição Do Grau de Polimerização Utilizando Machine Learning: Nova Metodologia de Avaliação Da Vida Útil de Transformadores de Potência

EasyChair Preprint 11170

Abstract

O principal indicador de avaliação do estado da isolação sólida em equipamentos de potência atualmente é o grau de polimerização (GP). Este trabalho apresenta um estudo sistemático onde técnicas de machine learning são utilizadas para estimar o GP a partir do 2-fal e de outros indicadores. Os resultados são promissores, indicando que 2-fal, a razão CO2/CO, a fórmula de Chendong e a potência do equipamento podem ser utilizados em conjunto para melhor previsão do valor atual da sua vida útil.

Keyphrases: Ativos, Envelhecimento, Grau de Polimerização, Transformador de Potência

@booklet{EasyChair:11170,
  author    = {Rafael Fehlberg and Daniel Carrijo and Gabriel Gomes and Sofia Lopes and Rogério Flauzino and Renan Santa Rosa and Iony Patriota},
  title     = {Prediction of Polymerization Degree Using Machine Learning: New Methodology for Assessing the Lifespan of Power Transformers},
  howpublished = {EasyChair Preprint 11170},
  year      = {EasyChair, 2023}}