Diseño de un clasificador para el mantenimiento predictivo de una red de distribución eléctrica utilizando Deep Learning
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Date
2023-04-25
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Universidad de Piura
Abstract
La tesis tiene como objetivo proponer alternativas frente a técnicas tradicionales de inteligencia artificial aplicadas al sector eléctrico, con la finalidad de contribuir con el mantenimiento predictivo de equipos eléctricos, específicamente líneas y subestaciones. La metodología plantea la clasificación binaria de imágenes térmicas mediante la comparación de 11 arquitecturas de transfer learning (VGG16, AlexNet, MobileNet v2, VGG19, ResNet, DenseNet, ShuffleNet, GoogLeNet, Wide ResNet, MNASNet y ResNeXt). Se desarrolló una estructura base en la que se fueron realizando pruebas con cada una de ellas, utilizando un set datos de 815 imágenes, además de entrenar a los modelos con dos técnicas: en primer lugar, la separación hold-out (60-20-20) y a continuación una validación cruzada con 5-folds, para posteriormente estudiar el rendimiento de cada arquitectura a través del método estadístico del test de Friedman. Los resultados mostraron que la arquitectura VGG16 obtuvo mejores prestaciones, obteniendo un valor de F1-score del 95.11%. Adicionalmente, como aporte a la investigación, se realizó la detección de objetos con el mismo set de datos, para lo cual, de las 815 imágenes del set de datos original (342 líneas y 473 subestaciones eléctricas), se obtuvieron únicamente 138 imágenes con puntos calientes (22 líneas y 116 subestaciones), por lo que se decidió trabajar exclusivamente con las subestaciones eléctricas, a las cuales se les aplicó técnicas de data augmentation y transfer learning. Se analizó y aplicó el algoritmo YOLO y sus distintas variaciones (1 experimento con YOLOv4, 16 experimentos con YOLOv5 small, 16 con YOLOv5 medium, 16 con YOLOv5 large y 16 con YOLOv5 extra-large), obteniendo porcentajes de precisión de 81.99% con YOLOv5m. Ambos resultados son un claro indicio de que el uso de técnicas no tradicionales de inteligencia artificial representa una alternativa fiable en la clasificación y detección de objetos en imágenes térmicas aplicadas al sector eléctrico.
Description
Keywords
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) -- Aplicación, Redes neuronales (Computadores) -- Aplicación, Líneas eléctricas -- Mantenimiento y reparación -- Investigaciones
Citation
Perez, D. (2022). Diseño de un clasificador para el mantenimiento predictivo de una red de distribución eléctrica utilizando Deep Learning (Tesis doctoral en Ingeniería con mención en: Automatización, Control y Optimización de Procesos). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Piura, Perú.