AnaliseDGA

Sistema de Diagnóstico Inteligente de Transformadores de Potência por Análise DGA (Análise de Gases Dissolvidos em óleo), com os métodos ANN (Redes Neurais Artificiais), KNN (k-vizinhos mais próximos) e DUVAL, e o conjunto de dados usado para treinar e avaliar os modelos.

Trabalho da dissertação de mestrado intitulada Diagnóstico inteligente de faltas em transformadores baseado na análise de gás dissolvido em óleo (ver publicação, PDF incluído neste repositório em Publicacoes/Dissertacao_Otacilio.pdf).

• Autor: Otacílio Rodrigues Oliveira Filho
• Orientador: Prof. Dr. Raphael Barros Teixeira

🔗 Site: https://raphateixeira.github.io/AnaliseDGA/

Conteúdo

• Apresentacao/apresentacao.qmd — apresentação (Quarto Reveal) comparando os resultados do mestrado com os novos resultados.
• ResultadosMestrado/ — código e modelos originais da dissertação:
  • SistemaDiagnosticoInteligente.ipynb, Knn.ipynb, RNA.ipynb — notebooks do sistema de diagnóstico (ANN, KNN, DUVAL).
  • knn_DGA.sav, meuRnn.pkl — modelos treinados serializados.
• ResultadosNovos/ — novos modelos, em desenvolvimento.
• DataSet/ — dados brutos:
  • DataSetDGA.xlsx — conjunto de dados de gases dissolvidos em óleo (2004 amostras), migrado do antigo repositório Dataset-DGA.
• Publicacoes/ — documentos publicados/a publicar:
  • Dissertacao_Otacilio.pdf — texto completo da dissertação (repositório da UFPA, acesso aberto).
  • Artigo_PPCA_DGA.pdf — artigo derivado da dissertação, a ser submetido.

Este repositório é o antigo SDI-DGA (renomeado), com o conteúdo do antigo Dataset-DGA incorporado. Ambos tratavam do mesmo trabalho.