Rede Bayesiana Aplicada ao Diagnóstico de Falhas Incipientes em Transformadores de Potência - Carita, Angel Javier Quispe (2012)
A importância da energia elétrica nesta sociedade moderna é vital para o seu desenvolvimento; falhas ou anomalias deste recurso podem gerar perdas incalculáveis tanto para concessionária como para o usuário final. O transformador é parte fundamental nos sistemas de transmissão e distribuição de energia elétrica: por isso o interesse de acompanhar o bom funcionamento deste equipamento evitando a presença de falhas incipientes. O presente trabalho descreve a estrutura, aprendizagem e aplicação da Rede Bayesiana destinada ao diagnóstico de falhas incipientes de transformadores mediante a análise de gases dissolvidos (DGA) no óleo. A Rede Bayesiana utiliza as relações de concentração de gases metano/hidrogênio (CH4=H2), etano/metano (C2H6=CH4), etileno/ etano (C2H4=C2H6) e acetileno/etileno (C2H2=C2H4), como elementos causais que ativam o diagnóstico da rede: deterioração normal, falha elétrica e falha térmica. A aprendizagem foi realizada a partir de um banco de dados históricos, no qual a Rede Bayesiana apresentou um acerto de 86.64% e 85.19% nos diagnósticos para os conjuntos de dados avaliados, demonstrando assim a confiabilidade e consistência da Rede Bayesiana.