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Una mirada diferente sobre cómo
hacer monitoreo de transformadores
Por Carlos Gabriel Steiner, Gerente de Negocios de ABEI Chile y Argentina.
La forma en que se enfoca el monitoreo de transformadores ha ido cambiando, evolucionando a lo largo de los años directamente con el conocimiento empírico que se ha ido adquiriendo sobre estas máquinas y los avances de la tecnología.

En sus inicios, el monitoreo de transformadores consistía solo en medir la temperatura; se calculaba la temperatura con modelos aproximados y dispositivos mecánicos como los AKM y se los protegía con dispositivos de alivio de presión, como las chimeneas o válvulas de sobrepresión. Posteriormente, aparecieron protecciones mecánicas más elaboradas, como los relés de presión súbita y relés de Buchholz.

En todos los casos, se busca conocer el estado del trasformador y protegerlo lo más rápido posible de las fallas internas que pudieran ocurrir para evitar destrucciones totales del activo. Y en muchas ocasiones, estos dispositivos continúan usándose en la actualidad, sobre todo las válvulas de sobrepresión y los relés de Buchholz.

Hacia fines de los 80, con los avances logrados en el campo de la electrónica, comenzaron a desarrollarse monitores electrónicos de temperatura que, si bien tenían sus problemas, fueron los primeros pasos hacia lo que se conoce como la digitalización de los transformadores.


Nuevas tecnologías digitales

Desde entonces, se han desarrollado muchos dispositivos y tecnologías, con un énfasis especial en el conocimiento que se ha ido adquiriendo sobre los componentes que más fallan en un transformador y que se publica anualmente en diferentes investigaciones.

De todas estas nuevas tecnologías, creo que una de las más novedosas e impresionantes es la medición directa de temperatura con sensores de arseniuro de galio con fibra óptica, los que permiten medir el valor correcto dentro del transformador, superando cualquier cálculo aproximado que se hizo en el pasado.

Otro avance destacado son los medidores de gases disueltos en línea que posibilitan evaluar, gracias a técnicas como, por ejemplo, los Triángulos de Michel Duval, el estado del transformador con un diagnóstico preciso. En este campo también sobresale la incorporación del Machine Learning en nuevas herramientas como el TOAN, el que puede pronosticar y predecir el comportamiento del transformador.

Desde que la digitalización comenzó, los ingenieros de mantenimiento se ven rodeados con millones de datos que muchas veces poco dicen por sí solos. De hecho, hoy en día casi todos los dispositivos emiten alguna señal análoga o digital protocolizada, sumando cada vez más datos.

Entonces surge la necesidad de combinar los datos con el conocimiento para poder construir una evaluación certera sobre la salud del transformador, vinculando los datos de los sensores básicos con los de sensores más avanzados (como puede ser un DGA) en un sistema de monitoreo que interprete esta data y que, utilizando programas analíticos o modelos de fallas que contemplen muchos datos, pueda decir y predecir la salud del activo.

Entonces, ¿dónde está la mirada diferente sobre monitorear transformadores? Antes se compraban dispositivos de monitoreo basados en la necesidad de monitorear ciertos parámetros y hoy se adquieren dispositivos y sensores basados en qué fallas quiero pronosticar y, muchas veces, para eso, no alcanza solo con un sensor, sino que se necesitan varios.


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Marzo 2022
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