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

Rockwill 07/11/2025

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

Indicador	Mejora	Valor Realizado
Fiabilidad del Equipo	≥40% de reducción en la tasa de fallos repentinos	Prevención de apagones mayores, asegurando la estabilidad del esqueleto de la red
Eficiencia de O&M	35% de reducción en órdenes de reparación no planificadas	El personal se enfoca en áreas críticas, multiplicando la eficiencia
Costos de O&M	≥25% de reducción en los costos totales de O&M	Reduce inspecciones ineficaces y sobremantenimiento, optimiza el inventario de repuestos
Disponibilidad del Equipo	≥99.9% de disponibilidad anual integral	Soporta los objetivos de alta confiabilidad de suministro de energía de la red
Toma de Decisiones	Decisiones precisas basadas en datos	Transición de "mantenimiento programado" a "mantenimiento preciso", extendiendo la vida útil del equipo

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.

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