Solució Optimitzada per a Manteniment: Transformadors de Corrent Exterior Habilitats amb IoT Sense Fils per al Monitoratge Predictiu de Salut i Rendiment

Repte Objectiu:​​ Mantenir una operació fiable i prevenir falles inesperades en transformadors de corrent (CTs) exteriors, especialment en subestacions remotes amb accés limitat dels tècnics, suposa riscos operatius significatius i costos d'manteniment elevats. Les inspeccions periòdiques tradicionals sovint són infrequents, reactives i podrien perdre-se falles en desenvolupament.

​Visió de la Solució:​​ ​Manteniment Predictiu & Monitorització en Temps Real via IoT.​​ Aquesta solució utilitza sensors integrats i connectivitat sense fil per monitorar de manera contínua els paràmetres crítics de salut dels CTs, permetent prediccions basades en dades de possibles falles (desintegració de l'aïllament, saturació del nucli) abans que es produeixin, reduint dràsticament el temps d'aturada no planificat i optimitzant els recursos d'manteniment.

Components i Característiques Clau de la Solució

1. ​CTs Exteriors Intel·ligents Equipats amb Sensors:​​
• ​Sensors de Temperatura Integrats:​​ Monitoritzen de manera contínua les temperatures ambientals i de punts calents. Identifiquen escalfaments anormals causats per connexions defectuoses, condicions de sobrecàrrega (risc de saturació) o degradació interna. Essencials per al modelatge tèrmic i la predicció de vida útil.
• ​Sensors d'Humitat Integrats:​​ Segueixen la penetració d'humitat dins de la carcassa del CT. La detecció precoç de fallades de segells o condensació evita la degradació de l'aïllament (tracing, arcing) i falles dielèctriques. Crítics per a CTs en entorns durs.
• ​Sensors de Descàrrega Parcial (PD) Integrats:​​ Detecten descàrregues elèctriques de baix nivell dins del sistema d'aïllament (buides, contaminants, tracking superficial). La PD és un indicador principal de la proximitat de la falla de l'aïllament, proporcionant l'avís més precoc possible per a una intervenció proactiva.
• ​Disseny Robust:​​ Els sensors i electrònica interna estan reforçats per resistir les tensions ambientals exteriors (UV, temperatures extrems, humitat, EMI) típiques dels entorns de subestació.
2. ​Transmissió de Dades Sense Fil i Remota:​​
• ​Modem LoRaWAN/Cel·lular Incorporat:​​ Elimina la infraestructura complexa i costosa de cablació. Utilitza xarxes sense fil existents:
• ​LoRaWAN:​​ Ideal per a llocs remots amb necessitats de banda estreta. Ofereix llarg alcance (>10km), baix consum d'energia (habilitant opcions de bateria/solar) i excel·lent penetració de senyal.
• ​Cel·lular (LTE-M/NB-IoT):​​ Proporciona una cobertura més ampla on no hi ha LoRaWAN. Més adequat per a llocs que necessiten taxes de dades moderades o on la infraestructura cel·lular és fiable. Inclou mecanismes de caiguda per alertes crítiques.
• ​Comunicació Segura:​​ Transmissió de dades xifrades (TLS/DTLS) per protegir les dades d'infraestructura crítica.
3. ​Plataforma d'Anàlisi d'IA Basada en Núvol:​​
• ​Agrupació Centralitzada de Dades:​​ Rep i emmagatzema de manera segura fluxos de dades en temps real i històrics de tots els CTs desplegats.
• ​Models Diagnòstics Drivats per IA:​​
• ​Predicció de Salut de l'Aïllament:​​ L'IA correlaciona tendències en l'activitat PD, temperatura i humitat per predir la velocitat de degradació de l'aïllament i modes de falla potencials amb alta confiança. Identifica anomalies subtiles que passarien desapercebudes pels avisos de llindar.
• ​Avaluació del Risc de Saturació del Nucli:​​ Analitza dades de forma d'ona de corrent primària (harmònics, detecció de desplaçament DC inferida) juntament amb la temperatura per modelar les característiques de magnetització del nucli i predir riscos de saturació potencials sota condicions específiques de la xarxa.
• ​Detecció d'Anomalies:​​ L'aprenentatge automàtic estableix línies de base úniques per a cada CT. Detecta desviacions subtiles en els fluxos de dades dels sensors que indiquen problemes en desenvolupament, fins i tot si cap paràmetre supera un llindar d'alarma (per exemple, augment de temperatura sutill correlacionat amb patrons de càrrega específics).
• ​Alertes Automatitzades i Priorització:​​ Genera alertes actives categoritzades per gravetat. Prioritza tasques d'manteniment basades en l'avaluació de risc i el temps de falla previst.
4. ​Interfície d'Usuari (Taules de Comandament i Informes):​​
• ​Visualització en Temps Real:​​ Taules de comandament interactives que mostren l'estat de salut, lectures dels sensors, tendències i alertes per a tots els CTs de la xarxa en una vista de mapa o llista.
• ​Insights de Manteniment Predictiu:​​ Proporciona visualitzacions clares de les estimacions de vida útil restant (RUL), corbes de probabilitat de falla i accions recomanades (per exemple, "Programar inspecció dins de 3 mesos" o "S'aconseja un test diagnòstic").
• ​Informes de Condició:​​ Generació automàtica d'informes detallats de salut per a CTs específics o flotes enteres.
• ​Anàlisi Històrica:​​ Eines per a un anàlisi profund de les dades històriques per a l'anàlisi de la causa raonable i la comparació de rendiments.

Cas d'Ús Principal: Monitorització i Optimització de Subestacions Remotes

• ​Escenari:​​ Subestacions situades en àrees geogràficament aïllades (muntanyes, deserts, grills rurals). Les visites dels tècnics són infrequents, careres i logísticament complexes. El manteniment reactiu després de la falla porta a interrupcions prolongades.
• ​Beneficis de la Solució:​​
• ​Eliminació de Visites Innecessàries:​​ Passar d'un manteniment basat en calendari a un manteniment basat en condició. Només enviar tècnics quan sigui realment necessari basant-se en les prediccions de l'IA o alertes crítiques específiques.
• ​Prevenció de Falles Catastròfiques:​​ La detecció precoç de l'activitat PD en desenvolupament, ingressos d'humitat o anomalies tèrmiques permet la intervenció abans que el CT falli catastrofícament, evitant danys col·laterals costosos i interrupcions prolongades.
• ​Optimització de Recursos de Manteniment:​​ Centrar el temps i el pressupost escassos dels tècnics en activos d'alt risc identificats per anàlisis predictiva, millorant la fiabilitat general de la xarxa.
• ​Diagnòstic Remot:​​ Proporciona una visió profunda de la condició del CT sense necessitat de presència física a l'ubicació per a la diagnosi inicial. Potencia als experts remots per guiar equips locals.
• ​Ampliació de la Vida Útil de l'Actiu:​​ La gestió proactiva de les condicions que degraden el CT (calor, humitat) ajuda a maximitzar la vida operativa.

Consideracions Clau d'Implementació

• ​Processament al Costat:​​ Filtratge bàsic, bufferització i detecció preliminar d'anomalies ocorren localment al mòdul CT per minimitzar la transmissió innecessària de dades i millorar el temps de resposta per a esdeveniments crítics.
• ​Energia:​​ Opcions alimentades per CT per a la connectivitat primària, amb suport de bateria/energia solar per a la detecció i alerta crítica durant la pèrdua de la font d'energia primària.
• ​Ciberseguretat:​​ Disseny robust que adhiu a normes de l'indústria (IEC 62443, NERC CIP) és essencial. Arrancada segura, comunicació xifrada, gestió segura de dispositius.
• ​Escalabilitat:​​ Plataforma de núvol dissenyada per gestionar la ingestió i processament de dades de milers de CTs a través d'una gran xarxa d'utilitats.
• ​Integració:​​ APIs obertes permeten la integració amb sistemes de gestió d'actius existents (EAM/CMMS), sistemes SCADA i llacs de dades empresarials per a una visió holística.
• ​Calibració i Validació:​​ Procediments establerts per validar la precisió dels sensors i el rendiment dels models d'IA contra condicions conegudes.