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L'objectif de cet ouvrage est de décrire une méthodologie qui a été établie pour programmer la maintenance prédictive des transformateurs de distribution dans le département de Cauca (Colombie) en utilisant l'apprentissage automatique. La méthodologie proposée est basée sur un modèle de classification prédictive qui permet de trouver le nombre minimum de transformateurs de distribution susceptibles de tomber en panne. Pour le vérifier, le modèle a été mis en oeuvre et testé avec des données réelles dans le département de Cauca (Colombie). Cette méthodologie est un outil utile pour la prise de…mehr

Produktbeschreibung
L'objectif de cet ouvrage est de décrire une méthodologie qui a été établie pour programmer la maintenance prédictive des transformateurs de distribution dans le département de Cauca (Colombie) en utilisant l'apprentissage automatique. La méthodologie proposée est basée sur un modèle de classification prédictive qui permet de trouver le nombre minimum de transformateurs de distribution susceptibles de tomber en panne. Pour le vérifier, le modèle a été mis en oeuvre et testé avec des données réelles dans le département de Cauca (Colombie). Cette méthodologie est un outil utile pour la prise de décision, qui apporte une solution idéale aux problèmes de programmation de la maintenance prédictive des transformateurs de distribution.
Autorenporträt
Laura Alvarez es Ingeniería Física de la Universidad del Cauca (2013), Magíster en Ingeniería Eléctrica, Universidad del Valle (2021). Actualmente trabaja en la Compañía Energética de Occidente (Colombia) en gestión de activos. Sus áreas de interés son el aprendizaje automático y el mantenimiento predictivo de sistemas eléctricos de potencia.