Cuando los datos de monitoreo son engañosos: el caso del análisis correlativo de activos

Por qué falló un transformador de varios millones de dólares a pesar de un monitoreo «normal», y cómo el análisis correlativo lo habría evitado

Usted tiene sistemas de monitoreo que generan alarmas. Pero cuando se activa una, ¿puede responder con seguridad: «¿Qué significa esto realmente para mi activo?» La mayoría de las empresas de servicios públicos no pueden, y eso les cuesta millones en intervenciones innecesarias y fallos catastróficos no detectados.

El defecto crítico de la supervisión tradicional

Desde que la desregulación privatizó el sector eléctrico, las empresas de servicios públicos pasaron a optimizar sus activos con fines lucrativos. Los sistemas de supervisión proliferaron, pero crearon un nuevo problema: datos dispersos sin contexto. Los parámetros analizados de forma independiente (DGA aquí, descarga parcial allá, temperatura en otro lugar) dan lugar a «falsas alarmas» que destruyen la confianza y a fallos reales que pasan desapercibidos.

Lo que revela este estudio de caso:

Modelos analíticos que extraen información: descubra cómo las principales empresas de servicios públicos transforman los datos de monitoreo sin procesar a través de capas de abstracción en evaluaciones de estado unificadas utilizando análisis de gravedad y técnicas correlativas que aumentan la confianza en la evaluación.

La ventaja de los parámetros múltiples: descubra por qué la supervisión del mismo mecanismo de fallo con múltiples modelos analíticos (DGA, corriente de tierra del núcleo, tasa de acumulación de gas, modelos térmicos, PD) detecta fallos que la supervisión de un solo parámetro pasa por alto, cada uno con diferentes plazos de detección.

Fallo catastrófico documentado: revise el caso del autotransformador monofásico de alta tensión equipado con un sistema de monitoreo integral: DGA, sensores de bujes, monitoreo de temperatura y 6 sensores de descarga parcial UHF. Después de 3 meses en servicio, sufrió un fallo catastrófico. El DGA no mostró nada. Los monitores de bujes no mostraron nada. Pero el DP detectó una fuerte actividad 8 horas antes de la falla, lo que demuestra que los diferentes parámetros no solo se complementan entre sí, sino que se complementan al cubrir diferentes dinámicas de falla.

De la sobrecarga de datos a las decisiones seguras: comprenda cómo el análisis correlativo revela cuándo varios parámetros independientes respaldan la misma conclusión, o cuándo las contradicciones indican que es necesario realizar una investigación más profunda antes de llevar a cabo costosas intervenciones.

Descargue este estudio de caso para pasar de la confusión en la supervisión a la gestión inteligente de activos.