Herramienta de modelado para el mantenimiento predictivo de transformadores basado en el análisis de la respuesta en frecuencia

Tesis doctoral de Jorge Pleite Guerra

La calida de la energía eléctrica es vital para el desarrollo de un país. Por ello, resulta interesante desarrollar métodos avanzados de mantenimiento en los sistemas de generación de dicha energía. Por otro lado, los transformadores son elementos vitales en las instalaciones eléctricas, ya que por ellos ha de pasar toda la energía eléctrica suministrada. el presente trabajo de tesis doctoral presenta una herramienta de modelado cuyo modelo permite reproducir la puesta en frecuencia de un transformador, y aporta por otro lado un sentido físico de las distintas partes del transformador. un fallo o tendencia de fallo en un transformador repecute en la respuesta en frecuencia que ofrece, lo cual afecta finalmente al modelo obtenido de dicha respuesta. De esta manera, variaciones en la respuesta en frecuencia se traducen en variaciones en los valores de los parámetros del modelo. la herramienta de modelado propuesta permite realizar un mantenimiento predicitvo de transformaciones al identificar físicamente los fallos o tendencias de fallo ayudándose de la comparación de las distintas respuestas en frecuencia que ofrece el transformador en cada momento, observando cómo y en qué manera, los parámetros del modelo se ven afectados en cada momento.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Herramienta de modelado para el mantenimiento predictivo de transformadores basado en el análisis de la respuesta en frecuencia«

  • Título de la tesis:  Herramienta de modelado para el mantenimiento predictivo de transformadores basado en el análisis de la respuesta en frecuencia
  • Autor:  Jorge Pleite Guerra
  • Universidad:  Carlos III de Madrid
  • Fecha de lectura de la tesis:  20/12/2000

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Emilio Olías Ruiz
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Alonso rodríguez angel m.
    • Antonio Lubreras azanza (vocal)
    • salvador Martinez garcia (vocal)
    • Santiago Falcon de andres (vocal)

 

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