Solución optimizada para manutenção: Transformadores de corrente exteriores habilitados para IoT sem fios para monitorización predictiva da saúde e do rendemento

Desafío Obxectivo:​​ Mantemento da operación fiable e prevención de fallos inesperados nos transformadores de corrente (CTs) ao aire libre, especialmente nas subestacións remotas con acceso limitado a técnicos, supón riscos operativos significativos e custos de mantemento elevados. As inspeccións periódicas tradicionais son frecuentemente infrecuentes, reactivas e poden non detectar fallos en desenvolvemento.

​Visión da Solución:​​ ​Mantemento Predictivo & Monitorización en Tempo Real via IoT.​​ Esta solución aproveita sensores integrados e conectividade inalámbrica para monitorizar continuamente parámetros críticos de saúde dos CTs, permitindo prediccións baseadas en datos de posibles fallos (rotura de aislamento, saturación do núcleo) antes de que ocorran, reducindo drasticamente o tempo de inactividade non planificado e optimizando os recursos de mantemento.

Compoñentes e Características Principais da Solución

1. ​CTs ao Aire Libre Intelixentes Equipados con Sensores:​​
• ​Sensores de Temperatura Integrados:​​ Monitorizan continuamente as temperaturas ambientais e de puntos calientes. Identifican o calentamento anormal causado por conexións deficientes, condicións de sobrecarga (risco de saturación) ou degradación interna. Esenciais para a modelización térmica e a predicción da vida útil.
• ​Sensores de Humidade Integrados:​​ Seguen a entrada de humidade no aloxamento do CT. A detección precoz de fallos de selos ou condensación prevén a degradación do aislamento (rastrillado, arco voltaico) e fallos dieléctricos. Crítico para CTs en entornos adversos.
• ​Sensores de Descargas Parciais (PD) Integrados:​​ Detectan descargas eléctricas de baixo nivel dentro do sistema de aislamento (vacíos, contaminantes, rastrillado superficial). PD é un indicador primario de inminente fallo de aislamento, proporcionando a advertencia máis precoz posible para a intervención proactiva.
• ​Deseño Ruggedizado:​​ Os sensores e a electrónica interna están endurecidos para resistir as presións ambientais exteriores (UV, temperaturas extremas, humidade, EMI) típicas dos entornos de subestación.
2. ​Transmisión de Datos Remota e Inalámbrica:​​
• ​Modem LoRaWAN/Celular Incorporado:​​ Elimina a infraestrutura de cableado complexa e cara. Aproveita as redes inalámbricas existentes:
• ​LoRaWAN:​​ Ideal para sitios remotos con necesidades de ancho de banda menor. Ofrece longa distancia (>10km), baixo consumo de enerxía (permitindo opcións de batería/enerxía solar) e excelente penetración de sinal.
• ​Celular (LTE-M/NB-IoT):​​ Proporciona maior cobertura onde LoRaWAN non está dispoñible. Máis adecuado para sitios que requiren taxas de datos moderadas ou onde a infraestrutura celular é confiable. Inclúe mecanismos de retroceso para alertas críticas.
• ​Comunicación Segura:​​ Transmisión de datos cifrados (TLS/DTLS) para protexer os datos da infraestrutura crítica.
3. ​Plataforma de Análise AI Basada na Nube:​​
• ​Agregación de Datos Centralizada:​​ Recibe e almacena de forma segura fluxos de datos en tempo real e históricos de todos os CTs implementados.
• ​Modelos Diagnósticos Dirixidos por AI:​​
• ​Predicción da Salud do Aislamento:​​ La AI correlaciona tendencias na actividade PD, temperatura e humidade para predecir a taxa de degradación do aislamento e os modos de fallo potenciais con alta confianza. Identifica anomalias sutís que pasan desapercibidas por alarmas de umbral.
• ​Evaluación do Risco de Saturación do Núcleo:​​ Analiza datos de onda de corrente primaria (armónicos, detección de offset DC inferido) xunto coa temperatura para modelar as características de magnetización do núcleo e predecir riscos potenciais de saturación baixo condicións específicas da rede.
• ​Detección de Anomalias:​​ O aprendizaxe automático establece baselines únicas para cada CT. Detecta desvíos sutís a través de fluxos de datos de sensores que indican problemas en desenvolvemento, incluso se ningún parámetro individual supera un umbral de alarma (por exemplo, aumento suave de temperatura correlacionado con patrones de carga específicos).
• ​Alertas Automáticas & Priorización:​​ Xera alertas accionables categorizadas por gravidade. Prioriza tarefas de mantemento baseándose na avaliación de risco e no tempo previsto ata o fallo.
4. ​Interface de Usuario (Taboleiros & Informes):​​
• ​Visualización en Tempo Real:​​ Taboleiros interactivos mostran o estado de saúde, lecturas de sensores, tendencias e alarmas para todos os CTs na rede en formato de mapa ou lista.
• ​Insights de Mantemento Predictivo:​​ Proporciona visualizacións claras das estimacións de vida útil restante (RUL), curvas de probabilidade de fallo e accións recomendadas (por exemplo, "Programar inspección dentro de 3 meses" ou "Recomendase proba diagnóstica").
• ​Informes de Condición:​​ Xeración automática de informes de saúde detallados para CTs específicos ou flotas completas.
• ​Análise Histórica:​​ Ferramentas para mergullar profundamente nos datos históricos para análise de causa raíz e benchmarking de rendemento.

Caso de Uso Principal: Monitorización e Optimización de Subestacións Remotas

• ​Escenario:​​ Subestacións situadas en áreas xeográficamente aisladas (montañas, desértos, redes rurais). As visitas de técnicos son infrecuentes, caras e logísticamente complexas. O mantemento reactivo após o fallo leva a interrupcións prolongadas.
• ​Beneficios da Solución:​​
• ​Eliminar Visitas Innecesarias:​​ Pasar dun mantemento baseado no calendario a un mantemento baseado na condición. Despachar técnicos só cando realmente sexa necesario baseándose en prediccións de AI ou alertas críticas específicas.
• ​Prevenir Fallos Catastróficos:​​ A detección precoz da actividade PD en desenvolvemento, a entrada de humidade ou anomalías térmicas permite a intervención antes de que o CT falle catastroficamente, evitando danos colaterais costosos e interrupcións prolongadas.
• ​Optimizar Recursos de Mantemento:​​ Centrar o escaso tempo e orzamento de técnicos en activos de alto risco identificados pola analítica predictiva, mellorando a fiabilidade global da rede.
• ​Diagnóstico Remoto:​​ Proporciona unha visión profunda da condición do CT sen requireir presenza física no local para o diagnóstico inicial. Empodera aos expertos remotos para guiar ás equipas locais.
• ​Ampliación da Vida Útil do Activo:​​ A xestión proactiva das condicións que degradan o CT (calor, humidade) axuda a maximizar a vida útil operativa.

Consideracións Clave para a Implementación

• ​Procesamento no Bordo:​​ Filtrado básico, buffer e detección preliminar de anomalias ocurren localmente no módulo CT para minimizar a transmisión de datos innecesarios e mellorar o tempo de resposta para eventos críticos.
• ​Enerxía:​​ Opcións alimentadas por CT para a conectividade principal, con respaldo de batería/enerxía solar para sensorización e alertas críticas durante a perda de enerxía principal.
• ​Cibersegurança:​​ Un deseño robusto que adhira a estándares da industria (IEC 62443, NERC CIP) é fundamental. Arranque seguro, comunicación cifrada, xestión segura de dispositivos.
• ​Escalabilidade:​​ Plataforma na nube deseñada para manexar a ingestión e procesamento de datos de miles de CTs nunha gran rede de utilidade.
• ​Integración:​​ APIs abertas perminten a integración con sistemas de xestión de activos existentes (EAM/CMMS), sistemas SCADA e lagos de datos empresariais para una visibilidade holística.
• ​Calibración & Validación:​​ Procedementos estabelecidos para validar a precisión dos sensores e o rendemento dos modelos de AI contra condicións coñecidas.