Estimación de variables determinantes en la caída de presión asociada al sistema de filtros de una turbina a gas

Resumen

Se desarrolla una metodología para obtener una aproximación, a través de redes neuronales artificiales, que permita estimar la caída de presión en el sistema de filtros para aire, a partir de datos operatorios para mejorar la disponibilidad de una unidad de generación eléctrica. Se parte de 28 variables predictivas y una variable objetivo, en base a un análisis de sensibilidad se disminuye el número de variables predictivas y se concreta el diseño de la estructura multicapa de nodos. Se determina cuántas y cuáles variables predictivas son necesarias, para un ajuste con un coeficiente de determinación mayor a 0,99 encontrando que una, es la cantidad mínima necesaria, la estructura final es 1-12-1 con un coeficiente de determinación de 0,997 40. El modelo desarrollado permite simular dicha variable y provee una herramienta para el incremento de la disponibilidad operacional en las unidades de generación, en lo que respecta al filtrado de aire.