Detección del estado del transformador y sistema de diagnóstico inteligente

¿Qué es el sistema inteligente de detección y diagnóstico del estado de los transformadores?

Detección del estado del transformador y sistema de diagnóstico inteligentees una plataforma integral de monitorización y gestión de activos en línea basada en tecnologías de Internet de las Cosas (IoT), análisis de big data e inteligencia artificial (IA). Su objetivo central es sustituir el modelo tradicional de mantenimiento preventivo (TBM) basado en ciclos fijos, y pasar al estado de salud real de los equipos basado en la.Mantenimiento basado en las condiciones (CBM)responder cantandoMantenimiento predictivo (PdM). El sistema detecta los principales parámetros de funcionamiento mediante una red de sensores multidimensional desplegada en el transformador.Conocimiento de la situación en todas las condiciones meteorológicasLos datos recogidos son analizados en profundidad por modelos de diagnóstico avanzados, que en última instancia arrojan resultados precisos.Evaluación de la salud de los equiposyAlerta precoz de averíasresponder cantandoMantenimiento de las recomendaciones para la toma de decisiones.

No se trata de una simple colección de dispositivos de vigilancia individuales, sino de un sistema inteligente de bucle cerrado que integra la adquisición, transmisión, almacenamiento, análisis y visualización de datos, y es una forma de realizar el transformador e incluso toda la subestación.Transformación digitalresponder cantandoFuncionamiento y mantenimiento inteligentesEl apoyo técnico básico del

Catálogo de este artículo

• Arquitectura del sistema: de los datos a la toma de decisiones
• Tecnología central: capa de conciencia de estado multidimensional
• Tecnología principal: capa inteligente de diagnóstico y predicción
• Valores fundamentales del sistema y aplicaciones
• ¿Por qué elegir las soluciones de Inotera?

Arquitectura del sistema: de los datos a la toma de decisiones

Un sistema completo de detección del estado del transformador y de diagnóstico inteligente suele seguir una arquitectura distribuida en capas para garantizar una recopilación de datos fiable y un procesamiento eficaz.

1. Capa de percepción:: Es el “sentido” del sistema. Consta de varios tipos de transformadores y accesorios montados en el cuerpo del transformador.Sensores de alto rendimientoSe compone de la información química, eléctrica y física que refleja el estado del transformador, que se encarga de convertirla en una señal digital.
2. Capa de red:: Es la “red neuronal” del sistema. Las cantidades masivas de datos recopilados en la capa de detección se transmiten de forma segura y fiable al centro de datos a través de fibra óptica, portadora de línea eléctrica (PLC) o redes inalámbricas industriales (por ejemplo, 4G/5G).
3. Plataforma:: Es el “centro neurálgico” del sistema. Desplegado en la nube o en servidores locales, incluyeSistemas de almacenamiento de macrodatosymotor informático en tiempo realresponder cantandoBiblioteca de algoritmos de diagnóstico inteligenteResponsable de la limpieza, el tratamiento, el análisis y la extracción de datos.
4. Capa de aplicación:: Es la “interfaz persona-ordenador” del sistema. A través de la web, app móvil, etc., para proporcionar al personal de operación y mantenimiento, al personal de gestión, visualiEstado de salud del transformadorAlarmas en tiempo real, tendencias históricas, informes de diagnóstico y recomendaciones de órdenes de trabajo de mantenimiento.

Tecnología central: capa de conciencia de estado multidimensional

La eficacia del sistema depende ante todo de la exhaustividad y precisión de los datos de la capa sensorial. Debe abarcar todos los parámetros críticos de caracterización de fallos.

Control de las cantidades de productos químicos

Análisis de gases disueltos (AGD) en el petróleo

Es el medio más importante para diagnosticar fallos latentes en un transformador. MedianteControl en línea de los espectros de petróleoEl sistema supervisa la concentración de 9 gases clave como H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂ y otros gases en tiempo real mediante la tecnología de espectroscopia óptico-acústica, para determinar la presencia de sobrecalentamiento interno o fallos de descarga eléctrica.

Control de la calidad del microagua y del aceite

aprobar (una factura o inspección, etc.)Control en línea del microaguaSensores para controlar el contenido de humedad (ppm) en el aceite aislante en tiempo real, lo que evita la degradación de las propiedades aislantes y el envejecimiento acelerado del papel aislante. Algunos sistemas avanzados también integran la supervisión de parámetros de calidad del aceite, como la constante dieléctrica y el índice de acidez.

Control de la cantidad de electricidad

Control de descargas parciales (DP)

aprobar (una factura o inspección, etc.)Transformador de corriente de alta frecuencia (HFCT)tal vezSensores de frecuencia ultraalta (UHF)La supervisión en línea de las señales de descarga locales de los casquillos, devanados e internos de los transformadores es el medio más directo de detectar defectos de aislamiento en ciernes.

Control de la corriente de tierra en el núcleo

Control continuoCorriente de tierra del núcleoProporciona una alerta temprana eficaz de posibles fallos en el núcleo debidos a la puesta a tierra multipunto, al mal aislamiento de los tornillos penetrantes, etc.

Supervisión en línea de la carcasa

Mediante el control de laFactor de pérdida dieléctrica (tanδ)También proporciona una evaluación en tiempo real del estado del aislamiento de la carcasa en términos de capacitancia y corriente de fuga para evitar accidentes malintencionados por flameo o explosión.

Vigilancia física y mecánica

Control de la temperatura

adopciónMedición de la temperatura mediante fibra óptica fluorescentepara medir la temperatura de los puntos calientes del bobinado directamente y en tiempo real. Al mismo tiempo, la temperatura de los puntos calientes del devanado se mide a través de laimágenes térmicas por infrarrojosControl de la distribución de la temperatura en puntos de conexión externos, como casquillos y cambiadores de tomas.

Control del ruido y las vibraciones

aprobar (una factura o inspección, etc.)Sensores acústicosresponder cantandoSensores de aceleraciónSe utiliza para diagnosticar defectos mecánicos y estructurales, como núcleos sueltos y devanados deformados, mediante la supervisión en línea de las características de ruido y vibración de los transformadores.

Control del nivel y la presión del aceite

aprobar (una factura o inspección, etc.)Sensores integrados multifuncionalesEl nivel de aceite del conservador y la presión dentro del depósito se controlan en tiempo real para determinar si hay alguna fuga de aceite o un sellado deficiente.

Tecnología principal: capa inteligente de diagnóstico y predicción

Si la capa de percepción resuelve el problema de “qué ver”, la capa de diagnóstico resuelve el problema de “qué significa” y “qué va a pasar”.

Análisis de tendencias de un solo parámetro y alarmas de umbral

Se trata de la función de diagnóstico más básica. El sistema analiza las tendencias a largo plazo de cada parámetro supervisado y establece umbrales de alarma de varios niveles (por ejemplo, advertencia, alarma, peligro) de acuerdo con las normas internacionales (por ejemplo, IEC, IEEE) y los datos históricos de los equipos.

Modelo de diagnóstico por fusión de información múltiple

Aquí es donde reside la inteligencia central del sistema. Mientras que las covariables individuales suelen adolecer de ambigüedad diagnóstica, los diagnósticos de fusión pueden mejorar drásticamente la precisión. Por ejemplo:

• encajarDatos de la DGAjunto conDatos de descarga parcialEl arco voltaico: Se puede distinguir claramente entre las descargas de arco de alta energía y las descargas parciales de baja energía.
• encajarTemperatura del punto caliente del bobinadojunto conCorriente de cargaEl modelo térmico preciso permite evaluar la capacidad de carga dinámica del transformador.
• encajarespectro de ruidojunto conDatos de la DGAEl problema del núcleo suelto: Es posible determinar si un núcleo suelto es un problema puramente mecánico o un problema de sobrecalentamiento acompañado de producción de gas.

El sistema incorporaTriángulo de Duval (matemáticas)ymétodo trinomial (matem.)Existe una gran variedad de algoritmos de diagnóstico estándar como éstos, y se pueden realizar análisis de correlación automatizados.

Predicción de fallos e índice de salud (HI)

sobre la base deaprendizaje automáticoresponder cantandoalgoritmo de inteligencia artificialEl sistema aprende el modo de funcionamiento normal del transformador y predice la probabilidad de fallos futuros. Por último, el sistema pondera todos los resultados de la vigilancia y el diagnóstico y emite un resultado cuantificado.Índice de salud (IH)La puntuación (por ejemplo, de 0 a 100 puntos) ofrece a los gestores una visión general del estado de los equipos y proporciona una base objetiva para decidir la secuencia de sustitución o revisión de los activos.

Valores fundamentales del sistema y aplicaciones

1. Mayor fiabilidad operativaReducir significativamente la probabilidad de averías repentinas de los transformadores mediante una alerta temprana eficaz de las averías, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado y mejorando directamente los indicadores de fiabilidad del suministro (SAIDI/SAIFI).
2. Optimizar los costes de O&MRecomendación: el paso de un mantenimiento planificado en función del tiempo a un mantenimiento de precisión en función de las condiciones evita las revisiones innecesarias y reduce los elevados costes asociados a las reparaciones de emergencia.
3. Prolongar la vida útil de los activosTransformadores: garantizar que los transformadores funcionen en las mejores condiciones posibles mediante una gestión refinada (por ejemplo, control de sobrecargas, refrigeración optimizada) para ralentizar el proceso de envejecimiento y maximizar su vida útil efectiva.
4. Mayor seguridad en las operacionesSolución: los defectos graves se detectaron y solucionaron a tiempo, con lo que se evitaron los riesgos para la seguridad del personal y el medio ambiente que podrían haberse derivado de fallos repentinos de los equipos.
5. Gestión de activos basada en datosSolución: crear “perfiles de salud” digitales completos para transformadores, lo que permite disponer de datos objetivos y cuantificables para respaldar la evaluación de activos, la clasificación de riesgos y las decisiones de revisión/sustitución.

¿Por qué elegir las soluciones de Inotera?

INNOTD (Fuzhou) Sales Co. Dedicada a ofrecer soluciones integrales de inteligencia de transformadores para la industria energética.

• Amplia cobertura de capas perceptivas: Ofrecemos una gama de servicios que incluyeEspectro de aceite DGAyAmplificador local UHFyMedición de la temperatura mediante fibra óptica fluorescenteyAbsorbedor de humedad inteligente sin mantenimientoUna gama completa de sensores de alto rendimiento, entre los que se incluyen los siguientes, garantiza la detección del estado del transformador sin puntos muertos.
• Plataforma avanzada de diagnóstico inteligenteLa plataforma de nuestro sistema no sólo integra todos los algoritmos de diagnóstico estándar, sino que también cuenta con la tecnología de desarrollo propioMotor de diagnóstico por fusión de información múltipleresponder cantandoModelo de evaluación del Índice de Salud (IH)que pueden proporcionar información más allá de un único dispositivo.
• Excelente capacidad de integración de sistemasSistema de gestión de activos: Proporcionamos una plataforma unificada y abierta, no un mosaico de sistemas separados. El sistema es compatible con una amplia gama de protocolos de comunicación estándar y puede integrarse fácilmente con su sistema SCADA o de gestión de activos existente.
• Amplia experiencia como experto del sectorNuestro equipo no es sólo un proveedor de equipos, sino también su asesor de diagnóstico. Prestamos servicios que van desde el diseño, la instalación y la implantación de soluciones hasta el análisis continuo de datos y los informes de diagnóstico para garantizar que pueda maximizar el valor de su sistema.

Elegir Inotera es elegir un ecosistema completo, inteligente y fiable para la detección y el diagnóstico del estado de los transformadores.

El contenido de este artículo es sólo una ciencia técnica general y no representa el rendimiento y las especificaciones de ningún producto específico de nuestra empresa. Para obtener información detallada sobre productos, soluciones y presupuestos, no dude en ponerse en contacto con nosotros para...].

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