Implementación de software para el diagnóstico y análisis de gases disueltos en transformadores de potencia

• Autor: Tapia Segura, Juan Andres
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20889
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/20889
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Duval; Transformadores de Potencia; Gases Disueltos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El objetivo del presente estudio es mejorar la eficacia y fiabilidad de la gestión del mantenimiento de equipos eléctricos críticos mediante el desarrollo de un software computacional de diagnóstico y análisis de gases descargados en transformadores de potencia. El diagnóstico de los transformadores de potencia es crucial para identificar cualquier fallo o condición anormal que pueda comprometer su funcionamiento y, en última instancia, la continuidad del suministro eléctrico. El análisis de los gases dispersos en el aceite aislante de los transformadores es uno de los métodos más utilizados para este fin, ya que la presencia y concentración de determinados gases podría indicar la presencia de problemas internos. El software se desarrolló para recepcionar e interpretar los resultados de los análisis de laboratorio, elaborando diagnósticos que faciliten la detección de posibles fallos y el seguimiento de la evolución del estado del transformador a lo largo del tiempo; el software fue desarrollado basado en la metodología del triángulo de Duval, la cual fue llevada a código de programación en el entorno de Matlab que brinda una interfaz amigable y eficiente para los usuarios. permitiendo la detección temprana de patrones anómalos y la generación de alertas en caso de que se detecten condiciones preocupantes en los transformadores Para validar la efectividad del software, se llevó a cabo un estudio experimental que incluye la recolección de datos de un transformador de potencia en funcionamiento real. Estos datos se utilizarán para entrenar y ajustar los modelos de análisis del software, garantizando su precisión y fiabilidad en la detección de problemas potenciales. Se obtuvo como resultados que el software desarrollado de acceso libre permitió diagnosticar de manera estadísticamente similar a un estudio mediante software comercial.