Adjustment of model parameters to estimate distribution transformers remaining lifespan

Currently, the electrical system in Argentina is working at its maximum capacity, decreasing the margin between the installed power and demanded consumption, and drastically reducing the service life of transformer substations due to overload (since the margin for summer peaks is small). The advent of the Smart Grids allows electricity distribution companies to apply data analysis techniques to manage resources more efficiently at different levels (avoiding damages, better contingency management, maintenance planning, etc.). The Smart Grids in Argentina progresses slowly due to the high costs involved. In this context, the estimation of the lifespan reduction of distribution transformers is a key tool to efficiently manage human and material resources, maximizing the lifetime of this equipment. Despite the current state of the smart grids, the electricity distribution companies can implement it using the available data. Thermal models provide guidelines for lifespan estimation, but the adjustment to particular conditions, brands, or material quality is done by adjusting parameters. In this work we propose a method to adjust the parameters of a thermal model using Genetic Algorithms, comparing the estimation values of top-oil temperature with measurements from 315 kVA distribution transformers, located in the province of Tucumán, Argentina. The results show that, despite limited data availability, the adjusted model is suitable to implement a transformer monitoring system.Fil: Jimenez, Victor Adrian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; ArgentinaFil: Will, Adrian L. E.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; ArgentinaFil: Gotay Sardiñas, Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; ArgentinaFil: Rodriguez, Sebastian Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán. Centro de Investigación en Tecnologías Avanzadas de Tucumán; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentin

Optimización de Scaled Conjugate Gradient para Froog Neural Networks

El Scaled Conjugate Gradient es un algoritmo de aprendizaje iterativo para redes neuronales artificiales, destacándose por su velocidad de convergencia frente al Backpropagation. Esto se debe a que utiliza derivadas de segundo orden, lo que permite una convergencia más veloz. En este artículo, se demuestra lo expuesto por Möller en su trabajo original, respecto a que una adecuada implementación del Scaled Conjugate Gradient puede reducir en un 50% el tiempo de ejecución. La implementación fue realizada en la herramienta gratuita "Froog Neural Networks" de redes neuronales y probada en 4 base de datos estándar, con diferentes cantidades de neuronas para probar la efectividad de los cambios realizados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimización de Scaled Conjugate Gradient para Froog Neural Networks

El Scaled Conjugate Gradient es un algoritmo de aprendizaje iterativo para redes neuronales artificiales, destacándose por su velocidad de convergencia frente al Backpropagation. Esto se debe a que utiliza derivadas de segundo orden, lo que permite una convergencia más veloz. En este artículo, se demuestra lo expuesto por Möller en su trabajo original, respecto a que una adecuada implementación del Scaled Conjugate Gradient puede reducir en un 50% el tiempo de ejecución. La implementación fue realizada en la herramienta gratuita "Froog Neural Networks" de redes neuronales y probada en 4 base de datos estándar, con diferentes cantidades de neuronas para probar la efectividad de los cambios realizados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimización de Scaled Conjugate Gradient para Froog Neural Networks

El Scaled Conjugate Gradient es un algoritmo de aprendizaje iterativo para redes neuronales artificiales, destacándose por su velocidad de convergencia frente al Backpropagation. Esto se debe a que utiliza derivadas de segundo orden, lo que permite una convergencia más veloz. En este artículo, se demuestra lo expuesto por Möller en su trabajo original, respecto a que una adecuada implementación del Scaled Conjugate Gradient puede reducir en un 50% el tiempo de ejecución. La implementación fue realizada en la herramienta gratuita "Froog Neural Networks" de redes neuronales y probada en 4 base de datos estándar, con diferentes cantidades de neuronas para probar la efectividad de los cambios realizados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Clasificación de granos de polen con Deep Learning y SVM

[4 p.]A lo largo de la historia, muchos algoritmos fueron utilizados para los problemas de clasificación, entre ellos los SVM, actualmente los autoencoders son el estado del arte, por su facilidad para obtener características del problema mediante el entrenamiento no supervisado en base a ejemplos, tal como lo haría un ser humano. Entre sus aplicaciones más destacadas, podemos mencionar el reconocimiento de voz, sistemas de seguridad, aplicaciones medicinales, conducción autónoma de vehículos, agricultura de precisión, entre otros. Muchos campos de investigación, poseen una gran variedad de información y presentan determinadas características propias de su naturaleza que dificultan el aprendizaje, entre ellos, podemos mencionar el solapamiento y el desbalance de las clases. En la presente publicación, mostraremos las principales ventajas de incorporar deeplearning con autoencoders a los clasificadores SVM y como mejoran el rendimiento.Fil: Will, Adrián. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Gotay Sardiñas, Jorge. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Roodschild, Matías. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina

Optimización en la elaboración de redes neuronales artifciales adaptativas usando una metodología de algoritmo de poda

Feedforward and multi-layer artifcial neural networks (RNA-MFF) have been shown to be powerful in the approximation of functions; however, its application to real problems is often limited to user experimentation, since choosing the right architecture is a process that requires knowledge and experience. This article demonstrates the adaptability of the pruning algorithm methodology in fnding the optimal number of neurons in the hidden layer of an RNA-MFF. The methodology was tested on two different sets of reference problems: resistance and settling modeling, in high performance concrete. Both sets were used to analyze the initial architecture size of the artifcial neural network and to ensure that the proposed higher number of hidden neurons can be avoided in excess.As redes neurais artifciais avançadas e multicamadas feedforward (RNA-MFF) têm demostrado ter grande alcance na aproximação de funções; porém, a aplicação em problemas reais geralmente é limitada à experimentação do usuário, dado que escolher a arquitetura adequada é um processo que precisa conhecimento e experiência. Neste artigo foi demonstrada a adaptabilidade da metodologia do algoritmo de poda para encontrar o número ótimo de neurônios na camada oculta de uma RNA-MFF. A metodologia foi testada em dois conjuntos diferentes de problemas de referência: modelagem de resistência e sedimentação, em concreto de alto desempenho. Ambos os conjuntos foram utilizados para analisar o tamanho da arquitetura inicial da rede neural artifcial e garantir que o maior número de neurônios ocultos propostos possa ser evitado em excesso.Las redes neuronales artifciales feedforward y multicapa (RNA-MFF) han demostrado ser de gran alcance en la aproximación de funciones; sin embargo, su aplicación en problemas reales a menudo se limita a la experimentación del usuario, ya que la elección de arquitectura adecuada es un proceso que requiere conocimiento y experiencia. En este artículo se demuestra la capacidad de adaptación de la metodología del algoritmo de poda para encontrar el número óptimo de neuronas en la capa oculta de una RNA-MFF. La metodología se probó en dos conjuntos diferentes de problemas de referencia: modelación de la resistencia y del asentamiento, en hormigón de alto desempeño. Ambos conjuntos se utilizaron para analizar el tamaño de la arquitectura inicial de la red neuronal artifcial y para asegurar que el número superior propuesto de neuronas ocultas se pueda evitar en exces

Optimización en la elaboración de redes neuronales artifciales adaptativas usando una metodología de algoritmo de poda

Las redes neuronales artifciales feedforward y multicapa (RNA-MFF) han demostrado ser de gran alcance en la aproximación de funciones; sin embargo, su aplicación en problemas reales a menudo se limita a la experimentación del usuario, ya que la elección de arquitectura adecuada es un proceso que requiere conocimiento y experiencia. En este artículo se demuestra la capacidad de adaptación de la metodología del algoritmo de poda para encontrar el número óptimo de neuronas en la capa oculta de una RNA-MFF. La metodología se probó en dos conjuntos diferentes de problemas de referencia: modelación de la resistencia y del asentamiento, en hormigón de alto desempeño. Ambos conjuntos se utilizaron para analizar el tamaño de la arquitectura inicial de la red neuronal artifcial y para asegurar que el número superior propuesto de neuronas ocultas se pueda evitar en exceso.AbstractFeedforward and multi-layer artifcial neural networks (RNA-MFF) have been shown to be powerful in the approximation of functions; however, its application to real problems is often limited to user experimentation, since choosing the right architecture is a process that requires knowledge and experience. This article demonstrates the adaptability of the pruning algorithm methodology in fnding the optimal number of neurons in the hidden layer of an RNA-MFF. The methodology was tested on two different sets of reference problems: resistance and settling modeling, in high performance concrete. Both sets were used to analyze the initial architecture size of the artifcial neural network and to ensure that the proposed higher number of hidden neurons can be avoided in excess.Resumo As redes neurais artifciais avançadas e multicamadas feedforward (RNA-MFF) têm demostrado ter grande alcance na aproximação de funções; porém, a aplicação em problemas reais geralmente é limitada à experimentação do usuário, dado que escolher a arquitetura adequada é um processo que precisa conhecimento e experiência. Neste artigo foi demonstrada a adaptabilidade da metodologia do algoritmo de poda para encontrar o número ótimo de neurônios na camada oculta de uma RNA-MFF. A metodologia foi testada em dois conjuntos diferentes de problemas de referência: modelagem de resistência e sedimentação, em concreto de alto desempenho. Ambos os conjuntos foram utilizados para analisar o tamanho da arquitetura inicial da rede neural artifcial e garantir que o maior número de neurônios ocultos propostos possa ser evitado em excesso