Solución de Operación y Mantenimiento Inteligente para Transformadores de Tensión GIS: Sistema de Mantenimiento Predictivo Basado en IoT

1.Desafíos:​​
Los transformadores de voltaje tradicionales (VT) dentro del equipo GIS a menudo requieren inspecciones manuales de alta frecuencia, presentando tres puntos críticos de dolor:

• ​Detección Tardía de Posibles Fallos:​​ La estructura de aislamiento con gas cerrada (GIS) hace que los indicadores tempranos de fallos, como la descarga parcial interna (PD), la disminución de la densidad del gas SF6 y el aumento anormal de la temperatura, sean difíciles de detectar visualmente o mediante métodos convencionales.
• ​Baja Eficiencia en la Respuesta:​​ Los ciclos de inspección manual largos (semanas/meses) significan que los fallos repentinos, como la ruptura de aislamiento o fugas de gas, a menudo ocurren sin previo aviso, lo que lleva a interrupciones no planificadas.
• ​Altos Costos de O&M:​​ Las pruebas preventivas y el mantenimiento rutinario consumen una cantidad significativa de mano de obra y recursos, con riesgos de tanto sobre-mantenimiento como sub-mantenimiento.

​2. Solución: Sistema de Mantenimiento Predictivo Basado en IoT​
Para abordar estos desafíos, esta solución establece una red de monitoreo inteligente que cubre todo el ciclo de vida de los GIS-VT:

​​(1) Capa de Sensado Integral:​​

• ​Implementación Precisa:​​ Incrustar/anexar sensores de alta precisión en nodos clave de VT (por ejemplo, conexiones de alta tensión, cerca de separadores, cuerpo del compartimento de gas):
• Sensores de Descarga Parcial (PD): Sensores de CT de alta frecuencia o Ultra Alta Frecuencia (UHF) detectan señales de degradación del aislamiento en tiempo real.
• Sensores de Densidad y Humedad de Gas: Rastrean continuamente los cambios en la presión, densidad y contenido de humedad del gas SF6.
• Sensores de Temperatura: Monitorean puntos de aumento anormal de temperatura en las conexiones de conductores y en los revestimientos.
• ​Transmisión Confiable:​​ Los datos de los sensores se transmiten en tiempo real a través de puertas de enlace IoT incrustadas en dispositivos utilizando redes inalámbricas/fibras ópticas de grado industrial hasta una plataforma de monitoreo en la nube, garantizando la oportunidad e integridad de los datos.

​​(2) Plataforma de Análisis con IA:​​

• ​Fusión de Big Data:​​ La plataforma integra datos de monitoreo en tiempo real con información multidimensional, como registros históricos de operación/mantenimiento, bases de datos de fallos de equipos similares y condiciones ambientales (carga, temperatura).
• ​Motor Diagnóstico con IA:​​
• Extracción de Características: Identifica automáticamente patrones de PD (por ejemplo, descargas flotantes, descargas superficiales), curvas de tendencia de fuga de gas y mapas de correlación de anomalías de temperatura.
• Predicción con Aprendizaje Profundo: Utiliza algoritmos como LSTM y Random Forest para construir modelos de predicción de fallos, evaluando cuantitativamente los índices de salud de los componentes (HI) y la vida útil restante (RUL).
• Advertencia Temprana Precisa: Predice fallos críticos como "degradación de la descarga superficial del aislador" o "microfugas de gas debido al envejecimiento del sello de anillo" al menos 7 días por adelantado, con una tasa de precisión de advertencia temprana superior al 92%.

​​(3) Tablero de O&M Visualizado:​​

• ​Visualización Panorámica:​​ Proporciona visión general del estado de salud en múltiples niveles (equipo GIS, bahía, VT individual), respaldando la gestión integral de registros de activos, datos en tiempo real, tendencias históricas e información de alarmas.
• ​Despacho Inteligente de Órdenes de Trabajo:​​ Genera y despacha órdenes de trabajo de mantenimiento precisas basadas en niveles de advertencia y resultados de predicción (por ejemplo, "VT de Fase A: Recomendar reteste de PD e inspección de sellado dentro de 3 días"), optimizando la asignación de recursos.
• ​Acumulación de Conocimientos:​​ Genera automáticamente informes de análisis de fallas, construye continuamente una base de conocimientos de O&M y impulsa la optimización del modelo.

​3. Beneficios Clave​

​4. Caso de Referencia​

• ​Cluster de Equipos GIS de Subestación Núcleo de 500kV:​​ Después de la implementación del sistema, proporcionó con éxito advertencias tempranas para 3 posibles fallos de aislamiento de VT (2 descargas flotantes, 1 anomalía de sello de compartimento de gas), con plazos de 8 a 14 días, evitando pérdidas económicas significativas. Los costos anuales de mantenimiento se redujeron en un 28%, y la frecuencia de apagones forzados del equipo cayó a cero.