Análisis de las variables y métodos de monitoreo para el diagnóstico de fallas en transformadores

Descripción del Articulo

Muestra las ventajas del mantenimiento predictivo para fallas en trasformadores; se analiza las pruebas de mantenimiento preventivo actuales y las variables de operación, se describen los niveles normales de funcionamiento de estas variables de acuerdo con norma y las condiciones para monitoreo en t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Reyna Rodrigo, Sergio Víctor
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/22833
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/22833
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Transformadores eléctricos
Mantenimiento preventivo
Detectores
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
Descripción
Sumario:Muestra las ventajas del mantenimiento predictivo para fallas en trasformadores; se analiza las pruebas de mantenimiento preventivo actuales y las variables de operación, se describen los niveles normales de funcionamiento de estas variables de acuerdo con norma y las condiciones para monitoreo en tiempo real. La implementación del mantenimiento predictivo se realiza para cada tipo de transformador según la aplicación, los diseños propuestos se basan en el uso de sensores convencionales e inalámbricos y de gateways de comunicación para monitorear las variables de operación. Se realizan pruebas del diseño en un transformador del tipo seco ventilado de uso industrial y mediante un código MATLAB de elaboración propia se obtienen las lecturas y se monitorea la temperatura y humedad de los sensores, contrastando sus valores mediante el uso de una cámara termográfica. Se recomienda principalmente elaborar gráficas de los valores medidos por los sensores dependiendo del tipo de perfil de carga, para posteriormente elaborar planes y acciones de contingencia si es que se presenta alguna lectura anormal.
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