Solución de Actualización Inteligente y Mantenimiento Eficiente para Transformadores de Transmisión

1. Antecedentes y desafíos​
Algunos transformadores de transmisión en los sistemas actuales de red eléctrica enfrentan desafíos significativos. Por un lado, el envejecimiento del equipo con vidas operativas prolongadas muestra una degradación gradual en el rendimiento técnico, la confiabilidad y la seguridad. Por otro lado, las inspecciones manuales tradicionales y el mantenimiento periódico son ineficientes, retrasándose en la detección de posibles fallos. Los esfuerzos de mantenimiento se ven afectados por costos elevados, dificultades operativas y desafíos en la localización de fallas. Esto se ha convertido en un cuello de botella que limita la eficiencia, la seguridad y la estabilidad de la red. Por lo tanto, es imperativo avanzar en la actualización del equipo e integrar profundamente métodos de mantenimiento inteligente.

​2. Solución: Estrategia de doble impulso para la actualización del equipo y el mantenimiento inteligente​
Esta propuesta adopta una estrategia que combina "Actualizaciones de hardware" y "Empoderamiento de software" para mejorar integralmente el rendimiento, la confiabilidad y la eficiencia de mantenimiento de los transformadores de transmisión a través de la implementación sistemática de nuevas tecnologías.

​2.1 Actualizaciones de equipos centrales​

• ​Promover los cambiadores de relación bajo carga (OLTC):​​ Reemplazar gradualmente los transformadores fijos antiguos o no inteligentes. Los OLTC ajustan automáticamente las relaciones de voltaje en tiempo real durante la operación, respondiendo a las fluctuaciones de la red. Esto mejora significativamente la estabilidad y calidad del voltaje, superando a los transformadores tradicionales en la gestión de variaciones de carga y la integración de energías renovables, y reduce los riesgos de daños al equipo o descargas de carga debido a la inestabilidad del voltaje.
• ​Aplicar los equipos de interruptores aislados a gas (GIS):​​ Priorizar el GIS sobre los equipos de interruptores aislados al aire (AIS) en proyectos nuevos o de modernización. El GIS integra interruptores, seccionadores, interruptores de tierra, transformadores y pararrayos en envolventes metálicos sellados llenos de gas aislante. Las ventajas principales incluyen:
• ​Ahorro de espacio:​​ Ocupa solo el 10%-30% del área de los AIS, optimizando el uso de la tierra en subestaciones, ideal para centros urbanos, áreas con restricciones de terreno o instalaciones subterráneas.
• ​Resistencia ambiental:​​ La construcción sellada protege contra polvo, humedad, niebla salina y contaminación, minimizando los riesgos de fallos externos y adaptándose a climas adversos.
• ​Alta confiabilidad y seguridad:​​ Reduce significativamente los riesgos de arco y explosión; las tasas de fallo son mucho menores que en los AIS. La carga de trabajo de mantenimiento disminuye, mejorando la seguridad del personal y del equipo.
• ​Bajo ruido y EMI:​​ El blindaje metálico minimiza el ruido operativo y la interferencia electromagnética, reduciendo el impacto ambiental.

​2.2 Sistema inteligente de monitoreo de condiciones​

• ​Monitoreo en línea del análisis de gases disueltos (DGA):​​ Sirve como la capa de sensores crítica. Analizadores en tiempo real instalados en circuitos de aceite monitorean continuamente las concentraciones y tendencias de gases disueltos (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Valor:​​ Los tipos de gas, las concentraciones y las tasas de generación sirven como "huellas dactilares" sensibles que reflejan fallos latentes (por ejemplo, descomposición térmica, descarga parcial/arco, sobrecalentamiento del aceite). Usando modelos analíticos (por ejemplo, Triángulo de Duval, Ratios de Rogers), el sistema evalúa automáticamente la salud, permitiendo advertencias de fallos tempranas y precisas (por ejemplo, sobrecalentamiento de bobinas, fallos de tierra del núcleo, degradación de aislamiento), pasando de reparaciones reactivas a mantenimiento predictivo para prevenir fallos catastróficos.

​2.3 Gestión inteligente de mantenimiento impulsada por IA​

• ​Plataforma de datos unificada:​​ Integra datos de múltiples fuentes (DGA, descarga parcial, corriente del núcleo, temperatura/nivel de aceite, pérdidas de aisladores), registros de equipos, historial de mantenimiento y datos operativos (carga, voltaje, temperatura ambiente) para crear un gemelo digital del transformador.
• ​Análisis de big data:​​ Utiliza minería de datos para correlacionar los datos de monitoreo con los estados de los equipos, estableciendo modelos de referencia e identificando anomalías (especialmente en parámetros DGA).
• ​Diagnóstico y toma de decisiones impulsados por IA:​​
• ​Diagnóstico y localización de fallas:​​ Algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, DNN, SVM, Bosques Aleatorios) aprenden de fallos históricos y conocimientos expertos. Combinado con datos en tiempo real, los modelos identifican inteligentemente los tipos de fallas (por ejemplo, térmicas vs. eléctricas) y localizan sus orígenes (por ejemplo, bobinas, núcleo, cambiadores de relación), facilitando la solución rápida de problemas.
• ​Evaluación de la salud y predicción de la vida útil restante:​​ La IA sintetiza datos multidimensionales para cuantificar puntuaciones de salud (por ejemplo, Índice de Salud) y predecir la vida útil restante, guiando las decisiones de reemplazo.
• ​Alertas de riesgo y optimización de mantenimiento:​​ Los sistemas evalúan automáticamente los niveles de riesgo y emiten alertas. Algoritmos de optimización recomiendan estrategias de mantenimiento personalizadas (por ejemplo, planificación de interrupciones, priorización de tareas) basadas en el riesgo, la criticidad y los recursos. Las fallas confirmadas activan protocolos de reparación automatizados.
• ​Base de conocimientos expertos:​​ Gráficos de conocimientos incorporados y sistemas expertos estructuran el conocimiento del dominio y las normas, respaldando decisiones de IA explicables y aumentando la credibilidad.

​3. Beneficios esperados​

1. ​Mayor inteligencia:​​ Combina hardware inteligente (regulación automática OLTC), sensores y IA para habilitar "autopercepción, autodiagnóstico, autodecisión, autooptimización."
2. ​Mayor confiabilidad:​​ Mayor confiabilidad inherente del GIS/OLTC; el monitoreo de IA reduce las interrupciones no planificadas anticipando fallos.
3. ​Mayor seguridad:​​ El diseño GIS y el monitoreo inteligente reducen los riesgos de explosión/incendio; la intervención temprana de fallas previene accidentes.
4. ​Menores costos de mantenimiento:​​ Reduce la frecuencia de inspecciones manuales; el mantenimiento basado en la condición evita el sobre/mantenimiento insuficiente y optimiza los recursos/reparaciones; las medidas preventivas reducen los gastos de reparación.
5. ​Mayor eficiencia de recursos:​​ El GIS ahorra terreno; el mantenimiento inteligente aumenta la utilización de equipos/personal.
6. ​Vida útil extendida:​​ La gestión proactiva de la salud ralentiza el envejecimiento del aislamiento y la disminución del rendimiento, prolongando la vida útil.

​4. Recomendaciones de implementación​

• ​Implementación faseada:​​ Priorizar equipos envejecidos, subestaciones críticas y centros de carga urbanos.
• ​Estandarización primero:​​ Desarrollar especificaciones uniformes para la selección de equipos, instalación de sensores, protocolos de datos, interfaces de plataforma y modelado de IA.
• ​Integración de datos:​​ Romper silos consolidando datos de monitoreo y gestión en una plataforma unificada.
• ​Transformación de la fuerza laboral:​​ Capacitar al personal en monitoreo inteligente, análisis de datos y diagnóstico de IA para cambiar hacia la colaboración humano-IA basada en datos.
• ​Mejora continua:​​ Refinar iterativamente los modelos de IA y las estrategias utilizando retroalimentación operativa.