Aplicação de Redes Neurais Profundas ao Diagnóstico de Faltas Incipientes em Transformadores
Redes Neurais Convolucionais, análise de gases dissolvidos em óleo, faltas incipientes.
Este trabalho apresenta os resultados obtidos da pesquisa de aplicação de Redes Neurais Profundas para o problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores baseado na análise dos gases dissolvidos em óleo (DGA). Dois modelos são propostos utilizando Redes Neurias Autocodificadoras Empilhadas e redes Neurais Convolucionais. Para o desenvolvimento do sistema foi utilizada a base de dados TC10 de equipamentos faltosos inspecionados em serviço e usada para a publicação da norma IEC 60599.