El proyecto cuenta con un Fondo del Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico IDeA I+D y es liderado por Jorge Ardila y Rodrigo Rozas.
A diferencia de los métodos utilizados actualmente, como la medición de descargas parciales con el transformador fuera de servicio y análisis de gases disueltos, el proyecto liderado por los profesores Jorge Ardila y Rodrigo Rozas propone el desarrollo de una herramienta online de monitorización y diagnóstico. Una capaz de caracterizar las variaciones químicas y eléctricas que experimenta el aceite dieléctrico ante la presencia de fallas térmicos y/o eléctricos.
La herramienta que buscan desarrollar fusionará la información que entregan diferentes tipos de sensores de bajo costo no convencionales para poder identificar de manera económica, segura y precisa el origen, tipo y evolución de cualquier falla.
Al respecto, el profesor Jorge Ardila cuenta que “esta solución permitirá basar los procesos de mantenimiento en la condición del equipo y no en acciones preventivas o correctivas que a la larga incrementaran los gastos. Además, la automatización del proceso de medición y diagnóstico junto a la capacidad de reportar a distancia permitirá disponer de información actualizada de una flota de transformadores distribuidos en una zona geográfica amplia”.
Resultados esperados
La investigación tiene como principal propósito desarrollar un prototipo de sistema de medición bio-inspirado para el diagnóstico online de fallas en transformadores de potencia. Considera la incorporación de sensores de gases y electrodos de bajo coste; un sistema de adquisición de datos; un algoritmo inteligente de identificación de fallas; un sistema computacional para el procesamiento de datos; y un sistema de visualización o Interfaz gráfica, que desplegará el diagnóstico encontrado durante el proceso de medición.
Para obtener información, el sistema tomará una muestra de aceite que se repartirá entre los sensores de gases y los electrodos (que hacen parte del olfato-E y la lengua-E respectivamente), para que ambos grupos de sensores realicen el proceso de medición de forma simultánea. Con la información que se obtiene, el algoritmo de identificación de fallas entregará un diagnóstico para visualizar. “El algoritmo de identificación será programado y calibrado a través de la información que se va a captar a partir de fallas de tipo eléctrico y térmico recreados en condiciones controladas, logrando así un sistema completamente validado a nivel de laboratorio.”, precisa Rodrigo Rozas.
Otro aspecto relevante del sistema propuesto es que no requerirá que el transformador de potencia sea desconectado para su instalación y además el diagnóstico de fallas lo realizará de forma online con una sola medición (contrario a como se realiza con los sistemas actuales de medición, en donde una vez el DGA ha indicado que hay DP, es necesario realizar medidas adicionales de DP para identificar el tipo de fuente).