AnaliseDGA

Sistema de Diagnóstico Inteligente de Transformadores de Potência por Análise DGA

Sistema de diagnóstico inteligente de faltas em transformadores de potência baseado na Análise de Gases Dissolvidos em óleo (DGA), utilizando os métodos ANN (Redes Neurais Artificiais), KNN (k-vizinhos mais próximos) e DUVAL. Trabalho da dissertação de mestrado de Otacílio Rodrigues Oliveira Filho (ver publicação), usando como base o Dataset DGA (2004 amostras), incluído neste mesmo repositório.

Os notebooks abaixo foram desenvolvidos no Google Colab (com acesso a dados via Google Drive) — as páginas exibem os resultados já obtidos na época, sem reexecução.

Conteúdo

• Sistema de Diagnóstico Inteligente — visão geral — carregamento dos algoritmos ANN, KNN e DUVAL.
• Classificação por KNN
• Classificação por Rede Neural Artificial (RNA)

Modelos treinados

• knn_DGA.sav — modelo KNN serializado (scikit-learn).
• meuRnn.pkl — modelo de rede neural serializado.

Dados

• Dataset DGA — conjunto de dados de gases dissolvidos em óleo usado para treinar e avaliar os modelos acima (migrado do antigo repositório Dataset-DGA).