Solución de actualización inteligente e mantemento eficiente para transformadores de transmisión

1. Contexto e desafíos​
Algunhas transformadoras de transmisión nos sistemas eléctricos actuais enfrentan desafíos significativos. Por unha parte, o envellecemento do equipo con vida útil prolongada mostra un deterioro gradual no rendemento técnico, a fiabilidade e a seguridade. Por outra parte, as inspeccións manuais tradicionais e a manutención periódica son ineficientes, retrasándose na detección de posibles fallos. As tarefas de manutención están plagadas de custos altos, dificultades operativas e desafíos na localización de fallos. Isto converteuse nun cuello de botella que limita a eficiencia, a seguridade e a estabilidade da rede. Polo tanto, é imperativo avanzar nas actualizacións de equipos e profundamente integrar métodos de manutención intelixentes.

​2. Solución: Estratexia dual para a actualización de equipos e a manutención intelixente​
Esta proposta adopta unha estratexia que combina "Actualizacións de hardware" e "Empoderamento de software" para mellorar holísticamente o rendemento, a fiabilidade e a eficiencia de manutención das transformadoras de transmisión a través da implementación sistemática de novas tecnoloxías.

​2.1 Actualizacións de equipos centrais​

• ​Promover os Interruptores de Derivación sobrecarga (OLTC):​​ Gradualmente substituír as transformadoras antigas ou non intelixentes de deriva fixa. Os OLTC axustan automaticamente as relacións de voltaxe en tempo real durante a operación, respondendo ás fluctuacións da rede. Isto melhora significativamente a estabilidade e a calidade do voltaxe, superando as transformadoras tradicionais na xestión das variacións de carga e na integración de enerxía renovábel, e reducindo os riscos de danos ao equipo ou a descarga de carga debido á inestabilidade do voltaxe.
• ​Aplicar o Equipamento de Manobra Isolado por Gas (GIS):​​ Priorizar o GIS sobre o equipamento de manobra aíreo (AIS) en proxectos novos ou de reforma. O GIS integra interruptores, separadores, interruptores de terra, transformadoras e protectores contra sobretensión en enclosures metálicos selados cheos de gas isolante. As principais vantaxes inclúen:
• ​Ahorro de espazo:​​ Ocupa só o 10%-30% da pegada do AIS, optimizando o uso da terra nas subestacións, ideal para centros urbanos, áreas con restricións de terreo ou instalacións subterraneas.
• ​Resiliencia ambiental:​​ A construción selada protexe contra o polvo, a humidade, a néboa salina e a contaminación, minimizando os riscos de fallos externos e adaptándose a climas adversos.
• ​Alta fiabilidade e seguridade:​​ Reduz significativamente os riscos de arco eléctrico e explosión; as taxas de fallo son moito menores que no AIS. As cargas de manutención diminúen, aumentando a seguridade do persoal e do equipo.
• ​Baixo ruído e EMI:​​ O escudo metálico minimiza o ruído operacional e a interferencia electromagnética, reducindo o impacto ambiental.

​2.2 Sistema de Monitorización de Condición Intelixente​

• ​Monitorización en liña de Análise de Gases Dissoltos (DGA):​​ Serve como a capa de sensor crítica. Analizadores en tempo real instalados nos circuitos de aceite monitorizan continuamente as concentracións e tendencias dos gases dissoltos (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Valor:​​ Os tipos de gas, as concentracións e as taxas de xeración serven como "huellas dixitais" sensibles que reflejan fallos latentes (por exemplo, descomposición térmica, descargas parciais/arco, sobrexogamento do aceite). Usando modelos analíticos (por exemplo, Triángulo de Duval, Razóns de Rogers), o sistema avalía automaticamente a saúde, permitindo advertencias de fallos precisas e tempranas (por exemplo, sobrexogamento de bobinas, fallos de aterramento do núcleo, degradación da aislación), pasando de reparos reactivos a manutención predictiva para prevenir fallos catastróficos.

​2.3 Xestión de Manutención Intelixente impulsada por IA​

• ​Plataforma de Datos Unificada:​​ Integra datos multi-fonte (DGA, descarga parcial, corrente do núcleo, temperatura/nivel de aceite, perdas de bornes), rexistros de equipos, historial de manutención e datos operativos (carga, voltaxe, temperatura ambiente) para crear un gemelo dixital da transformadora.
• ​Análise de Grandes Datos:​​ Usa a minería de datos para correlacionar os datos de monitorización co estado do equipo, establecendo modelos de referencia e identificando anomalías (especialmente nos parámetros DGA).
• ​Diagnóstico e toma de decisións impulsada por IA:​​
• ​Diagnóstico de fallos e localización:​​ Algoritmos de aprendizaxe automática (por exemplo, DNNs, SVM, Random Forest) aprenden de fallos históricos e coñecemento experto. Combinados cos datos en tempo real, os modelos identifican intelixentemente os tipos de fallos (por exemplo, térmicos vs. eléctricos) e localizan as orixes (por exemplo, bobinas, núcleo, interruptores de derivación), axudando na resolución rápida de problemas.
• ​Avaliación de saúde e predicción da vida útil restante:​​ A IA sintetiza datos multidimensionais para cuantificar puntuacións de saúde (por exemplo, Índice de Saúde) e predecir a vida útil restante, guiando as decisións de substitución.
• ​Alertas de risco e optimización da manutención:​​ Os sistemas avalían automaticamente os niveis de risco e emiten alertas. Os algoritmos de optimización recomiendan estratexias de manutención personalizadas (por exemplo, planificación de interrupcións, priorización de tarefas) baseándose no risco, a criticidade e os recursos. Os fallos confirmados activan protocolos de reparación automatizados.
• ​Base de coñecementos expertos:​​ Gráficos de coñecementos e sistemas expertos incorporados estruturan o coñecemento do dominio e as normas, apoiando decisións de IA explicables e aumentando a credibilidade.

​3. Beneficios esperados​

1. ​Inteligencia aumentada:​​ Combina hardware intelixente (regulación automática OLTC), sensores e IA para permitir "autopercepción, autodiagnóstico, toma de decisións automática, auto-optimización."
2. ​Fiabilidade mellorada:​​ Maior fiabilidade intrínseca do GIS/OLTC; a monitorización IA reduce as interrupcións non planeadas previniendo fallos.
3. ​Seguridade aumentada:​​ O deseño GIS e a monitorización intelixente reducen os riscos de explosión/incendio; a intervención precoz de fallos prevén accidentes.
4. ​Reducción de custos de manutención:​​ Reduce a frecuencia de inspeccións manuais; a manutención baseada na condición evita a sobre/menoscuidada manutención e optimiza os recursos/repostas; medidas preventivas reducen os gastos de reparación.
5. ​Eficiencia de recursos:​​ O GIS aforra terreo; a manutención intelixente aumenta a utilización do equipo/persoal.
6. ​Vida útil prolongada:​​ A xestión proactiva da saúde frena o envellecemento da aislación e a diminución do rendemento, prolongando a vida útil.

​4. Recomendacións de implementación​

• ​Implementación faseada:​​ Priorizar o equipo envelexido, as subestacións críticas e os centros de carga urbana.
• ​Standardización primeiro:​​ Desenvolver especificacións uniformes para a selección de equipos, a instalación de sensores, os protocolos de datos, as interfaces da plataforma e a modelización IA.
• ​Integración de datos:​​ Romper silos consolidando os datos de monitorización e xestión nunha plataforma unificada.
• ​Transformación da forza laboral:​​ Formar o persoal en monitorización intelixente, análise de datos e diagnóstico IA para pasar a unha colaboración orientada a datos humano-IA.
• ​Mellora continua:​​ Refinar iterativamente os modelos IA e as estratexias usando a retroalimentación operativa.