Tensión 1.08 (p.u.) 1.03 A 103% Amperios 0.98 A A 111% 110% Amperios Amperios A 106% Amperios A 151% Amperios A 126% Amperios gráfico 6. La visualización de un área extendida que combina una serie de líneas sobrecargadas, líneas abiertas y bajas tensiones. Datos históricos de rayos Datos históricos de clima BIL_viejo Modelo predictivo GCRF SUB2 BIL_nuevo T1_N T1_1 T1_N T3_1 ... T3_N SUB4 ... SUB1 EM1 Red de detección de rayos T1_N SUB3 T2_N EM2 ... T2_1 : Mediciones SUB : Subestación T : Torre EM : Estación meteorológica Estaciones climáticas gráfico 7. El análisis de datos GCRF basado en gráficos para calcular el BIL_nuevo basado en el BIL_viejo y las condiciones meteorológicas. el enfoque propuesto asume que se realiza un seguimiento continuo del estado de deterioro de una gran cantidad de aisladores en las líneas de transmisión, tanto con respecto al tiempo como a la ubicación. el enfoque espacio-temporal sugerido ayuda a diferenciar los aisladores en deterioro más rápido y que implican un riesgo de falla, ya que sus condiciones operativas y medioambientales conllevan un gran peligro. Para diferenciar las características de rendimiento en declive, se realiza un seguimiento del nivel básico de aislamiento (BiL, por sus siglas en inglés) en cada aislador y se los 38 ieee power & energy magazine correlaciona con factores que hacen que el aislador sea vulnerable a fallas. Un ejemplo del marco computacional extraído de un estudio en curso en la universidad a&M de texas se muestra en el gráfico 7. el objetivo es calcular el BiL_nuevo utilizando el BiL_viejo al tener en cuenta los datos históricos de rayos y meteorología que ha experimentado un determinado aislador con el tiempo. Un marco de análisis de datos en particular (los campos aleatorios condicionales gaussianos [gcrF, por sus siglas en inglés] inventados por un compañero del estudio, Z. Obradovic en Universidad temple) se marzo/abril 2018