REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

temperatura transformador distribución, pérdida vida útil transformador, centro transformación, red neuronal artificial, regresión polinomial, distribution transformer temperature, loss of life, integral transformer substation, artificial neural network, polynomial regression.

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Los transformadores de distribución de los centros de transformación (CT) producen pérdidas de tipo térmico que están estrechamente ligadas con el correcto funcionamiento, el mantenimiento y la vida de dichos transformadores. De una manera práctica sería útil poder estimar la temperatura del transformador a partir de datos fácilmente medibles, tales como la temperatura exterior del centro de transformación, la temperatura del terreno (en caso de transformadores subterráneos) y la potencia suministrada por el transformador.

El objetivo de esta investigación es modelizar el comportamiento de un CT (ya sea tipo interior de edificio o tipo subterráneo) para predecir la temperatura del transformador, optimizar el régimen de funcionamiento de la instalación y alargar la vida útil de la máquina.

Los métodos empleados en este estudio para dicha modelización han sido las redes neuronales artificiales (RNA) y regresiones polinomiales (RP) por mínimos cuadrados. Se han utilizado datos de tres CT reales: CT Llamaquique (Oviedo), CT Quevedo (Gijón) y CT Ronda3 (Madrid).