Transformador de distribució intel·ligent i digital

Les tecnologies IoT i Edge Computing permeten la percepció en temps real

• Xarxes de sensors multidimensionals: Els transformadors de distribució futurs integraran sensors de temperatura d'alta precisió, sensors de vibració, sensors de descàrrega parcial i sensors d'anàlisi de gasos dissolts (DGA) per aconseguir un monitoratge integral de les condicions d'operació dels equips. Per exemple, els sensors ultrasònics poden detectar senyals de descàrrega parcial per identificar l'enveliment de l'aïllament o defectes interns amb antelació, prevenint fallades súbites.

• Implementació de nodes d'Edge Computing: Es instal·laran dispositius d'Edge Computing sobre o prop del cos dels transformadors per processar i analitzar localment les dades dels sensors, pujant només informació crítica d'anomalies al núvol. Això reduïx el retard de transmissió de dades i millora la velocitat de resposta. Per exemple, l'Edge Computing pot detectar instantàniament mutacions de càrrega o anormalitats de temperatura i activar accions de protecció locals.

La tecnologia Digital Twin facilita la gestió de tot el cicle de vida

• Mapatge virtual i simulació: Basat en la tecnologia Digital Twin, es crearàn models virtuals de transformadors de distribució per sincronitzar dades en temps real dels equips físics. A través de l'anàlisi de simulació, es pot predir el rendiment de l'equip en diferents condicions d'operació, optimitzant les estratègies operatives. Per exemple, els models Digital Twin poden simular tendències d'augment de temperatura en transformadors en condicions d'alta temperatura o sobrecàrrega, guiant el personal de manteniment a prendre mesures preventives amb antelació.

• Prognòstic i Gestió de Salut (PHM): Combinat amb algoritmes d'aprenentatge automàtic, es farà una anàlisi profunda de les dades històriques d'operació per establir models de predicció de falles. Per exemple, analitzant senyals de vibració i dades de descàrrega parcial, es poden predir deformacions de bobines o falles d'aïllament setmanes o fins i tot mesos abans, proporcionant bases científiques per a decisions de manteniment.

L'IA i Big Data impulsen la presa de decisions intel·ligent

• Plataformes d'operació i manteniment intel·ligents: Les plataformes d'operació i manteniment basades en Big Data i IA integraran dades de múltiples fonts (per exemple, dades meteorològiques, dades de càrrega de la xarxa, dades operatives d'equips) per habilitar l'anàlisi de causa raonada de falles i optimitzar la planificació de recursos de manteniment. Per exemple, les plataformes poden predir riscos d'equipament durant condicions meteorològiques extreemes basant-se en previsions meteorològiques i dades històriques de falles, ajustant automàticament els plans d'inspecció.

• Control adaptatiu i optimització: Els algoritmes d'aprenentatge per reforç permetran als transformadors tenir capacitats de control adaptatiu. Per exemple, durant fluctuacions de càrrega, els transformadors poden ajustar automàticament les posicions de toma o els modes d'operació del sistema de refrigeració per optimitzar l'eficiència energètica i la estabilitat.

Les tecnologies 5G i de comunicació asseguren la seguretat de les dades i el rendiment en temps real

• Xarxes de comunicació d'alta velocitat: Les característiques de baix retard i amplada de banda elevada de la tecnologia 5G asseguraràn la interacció de dades en temps real entre els transformadors i les plataformes de núvol. Per exemple, en escenaris d'accés a energia distribuïda, els transformadors poden respondre ràpidament a instruccions de despachament de la xarxa, assolint una regulació de potència a nivell de segons.

• Protecció cibernètica: Amb l'increment de la digitalització, els transformadors se sotmetran a riscos d'atacs cibernètics. Les solucions futures adoptaran tecnologies com blockchain, encriptació quàntica, entre altres, per construir sistemes de defensa de seguretat multinivell, assegurant la seguretat de la transmissió de dades i el control d'equips.

Col·laboració humà-màquina i aplicacions de tecnologia AR/VR

• Manteniment assistit per Realitat Augmentada (AR): El personal de manteniment pot utilitzar ulleres AR per accedir a dades d'operació dels transformadors en temps real i guies de manteniment, millorant l'eficiència de les operacions en el camp. Per exemple, durant la resolució de falles, els dispositius AR poden superposar la estructura interna i les ubicacions dels punts de falla de l'equip, assistint en la identificació ràpida del problema.

• Sistemes de formació basats en Realitat Virtual (VR): Els entorns de simulació virtual basats en VR per a transformadors proporcionaran experiències de formació immersiva al personal de manteniment, millorant les seves habilitats i capacitats de resposta a emergències.

Estandardització i arquitectura oberta promouen la col·laboració ecosistèmica

• Protocols de comunicació oberts: Els transformadors de distribució futurs compliran amb estàndards internacionals com l'IEC 61850 i DL/T 860, permetent la interoperabilitat amb dispositius de diferents fabricants. Per exemple, els transformadors poden connectar-se de manera fluida amb comptadors intel·ligents i sistemes d'energia distribuïda a través d'interfícies estandaritzades, construint xarxes d'energia flexibles.

• Arquitectura col·laborativa "núvol-bord-final": Es estableixerà un sistema de distribució d'energia intel·ligent col·laboratiu "núvol-bord-final", on el núvol serà responsable de l'optimització global i la presa de decisions, els nodes de bord per al processament local de dades, i els dispositius terminals (com els transformadors) per a executar instruccions de control, assolint una operació col·laborativa eficient.

Resum

La integració profunda de tecnologies intel·ligents i digitalització transformarà els transformadors de distribució de dispositius operatius passius en nodes d'energia proactius, amb capacitat de percepció, presa de decisions intel·ligents. En el futur, els transformadors tindran capacitats de percepció pròpia, diagnòstic, optimització i reparació, proporcionant una base sólida per a la construcció de xarxes intel·ligents segures, fiables i eficients.