Vorausschauende Wartung von Verteiltransformatoren

In diesem Buch wird eine Methodik beschrieben, die zur Planung der vorausschauenden Wartung von Verteilungstransformatoren im Departement Cauca (Kolumbien) mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt wurde. Die vorgeschlagene Methodik basiert auf einem prädiktiven Klassifizierungsmodell, das die minimale Anzahl von ausfallgefährdeten Verteiltransformatoren findet. Um dies zu überprüfen, wurde das Modell implementiert und mit realen Daten im Departement Cauca (Kolumbien) getestet. Diese Methodik ist ein nützliches Werkzeug für die Entscheidungsfindung, das eine ideale Lösung für vorausschauende Wartungsplanungsprobleme von Verteilungstransformatoren bietet.

Autorentext

Laura Alvarez ist Physikingenieurin der Universidad del Cauca (2013), Master in Elektrotechnik, Universidad del Valle (2021). Derzeit arbeitet sie bei Compañía Energética de Occidente (Kolumbien) im Asset Management. Seine Interessensgebiete sind maschinelles Lernen und prädiktive Wartung von elektrischen Energiesystemen.