Diagnóstico de transformadores con DGA y machine learning

administracion
23 jun
12 Min. de lectura

Actualizado: 7 jul

¿Sabías que el 33% de los fallos en transformadores ocurre dentro del primer año tras una prueba? Esto subraya la importancia de un diagnóstico preciso y continuo. El análisis de gases disueltos (DGA) combinado con algoritmos de está transformando cómo detectamos y prevenimos fallos en transformadores eléctricos.

Principales beneficios de esta combinación:

Mayor precisión en diagnósticos: Algoritmos como Random Forest alcanzan hasta un 99,74% de precisión en ciertos fallos.
Reducción de costes: Mantenimiento predictivo puede ahorrar hasta un 30% frente al reactivo.
Detección de fallos complejos: Identificación de múltiples fallos simultáneos sin ambigüedad.
Procesamiento de grandes datos: Análisis continuo y en tiempo real para evitar interrupciones.

Gases clave en el DGA:

Hidrógeno: Indica descargas parciales.
Acetileno: Relacionado con arcos eléctricos.
Monóxido de carbono: Degradación de celulosa.

Algoritmos destacados:

Random Forest: Ideal para patrones complejos, con hasta 95,2% de precisión en monitoreo continuo.
Redes neuronales: Eficaces con datos limitados.
SVM: Precisión del 88% en clasificación de fallos.

Conclusión: La integración de DGA y no solo mejora la detección temprana de fallos, sino que también optimiza el mantenimiento, alarga la vida útil de los transformadores y reduce costes operativos. ¡El futuro del diagnóstico eléctrico ya está aquí!

Transformer Health Check by Dissolved Gas Analysis | Dissolved Gas Analysis Technologies | DGA

Problemas con el análisis DGA estándar

Aunque los métodos tradicionales de análisis DGA han demostrado su utilidad, también presentan limitaciones importantes que afectan tanto la precisión como la eficiencia en el diagnóstico. Estas carencias se hacen más evidentes con el aumento de la complejidad en los sistemas eléctricos actuales. Estas limitaciones abren la puerta a enfoques más avanzados, como el , que se abordarán en la siguiente sección.

Dependencia del conocimiento experto

El análisis DGA convencional depende en gran medida de la experiencia de los técnicos encargados de interpretar los resultados. Esto introduce un nivel de subjetividad que puede ser problemático. Técnicos distintos podrían llegar a conclusiones diferentes al analizar la misma muestra de aceite, lo que genera inconsistencias. Esta variabilidad en los resultados compromete la fiabilidad del mantenimiento preventivo, haciendo evidente la necesidad de sistemas que ofrezcan evaluaciones más objetivas y uniformes.

Dificultad para interpretar señales de fallos mixtos

Cuando un transformador presenta múltiples fallos a la vez, los métodos tradicionales tienen problemas para identificar con precisión cada uno de ellos. En algunos casos, las combinaciones de gases no encajan dentro de los rangos predefinidos por estas técnicas, lo que da lugar a diagnósticos inconclusos. Esta falta de claridad puede retrasar decisiones críticas relacionadas con el mantenimiento, dificultando la capacidad de respuesta ante problemas complejos o emergentes.

Limitaciones en el procesamiento de grandes volúmenes de datos

Los sistemas modernos de monitorización generan una enorme cantidad de datos, superando las capacidades de los métodos manuales tradicionales. Esto no solo ralentiza la toma de decisiones, sino que también aumenta el riesgo de pasar por alto patrones importantes. Además, los métodos estándar tienen limitaciones cuando se trata de manejar grandes volúmenes de información y de lograr diagnósticos precisos en condiciones específicas. Esto se traduce en una menor precisión, con porcentajes del 86% frente al 89% que alcanzan los sistemas inteligentes.

"Como se subraya en el estándar IEEE C57.104, el análisis de los gases y la interpretación de su significado es un arte sujeto a variabilidad".

Aunque esta variabilidad puede ser beneficiosa en manos de expertos, no es viable cuando se trata de procesar datos de manera continua en múltiples transformadores. La dependencia de la interpretación manual se convierte en un cuello de botella que limita la capacidad de respuesta ante problemas emergentes. Esto subraya la necesidad de adoptar sistemas automatizados que permitan optimizar el diagnóstico y mejorar la eficiencia operativa.

Aplicaciones del machine learning en la interpretación de datos DGA

El machine learning está revolucionando el diagnóstico de transformadores mediante análisis de gases disueltos (DGA), simplificando datos complejos y ofreciendo diagnósticos más precisos. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales, aportando soluciones más eficientes y fiables.

Cómo el machine learning mejora el análisis DGA

El uso de algoritmos de machine learning permite identificar patrones en los datos DGA que podrían pasar desapercibidos en un análisis manual. Esto elimina la subjetividad y asegura diagnósticos más consistentes. Además, estos algoritmos destacan por su capacidad de detectar y clasificar fallos múltiples con gran precisión.

Por ejemplo, técnicas avanzadas han mejorado la precisión diagnóstica al 89,12%, superando el 86,01% obtenido con métodos convencionales.

Principales algoritmos aplicados al diagnóstico DGA

El análisis DGA tradicional tiene limitaciones, pero los algoritmos de machine learning abren nuevas posibilidades para interpretar estos datos.

Redes neuronales artificiales (RNA): Son especialmente útiles para trabajar con conjuntos de datos limitados y manejan bien las interferencias del análisis DGA.
Máquinas de vectores de soporte (SVM): Estas han demostrado ser más efectivas que la lógica difusa y los métodos tradicionales para identificar fallos. Un estudio que combinó SVM con Edited Nearest Neighbors (ENN) logró un 88% de precisión, 89,89% de exactitud, 88,00% de recuperación y un F1-score de 86,64% en la clasificación de fallos en transformadores.
Bosques aleatorios (Random Forests): Este método, basado en árboles de decisión, es ideal para el monitoreo continuo. En un estudio con 628 muestras, alcanzó una precisión del 95,2%.
Lógica difusa: Combinada con el método de gas clave, ayuda a determinar índices y tipos de fallos.
Naive Bayes: Aunque asume independencia entre variables, destaca por su rapidez en el aprendizaje y su eficacia en ciertos escenarios.

Además, métodos no paramétricos y enfoques no lineales de SVM han mostrado ser especialmente efectivos en la clasificación de fallos DGA cuando se emplean técnicas de aprendizaje conjunto.

Proceso de implementación del machine learning para DGA

El desarrollo práctico de estos sistemas sigue un proceso estructurado:

Recopilación y preprocesamiento de datos: Los datos DGA suelen estar desbalanceados, por lo que se emplean técnicas como Random Under-Sampling (RUS), Edited Nearest Neighbors (ENN), NearMiss (NM), Random Over-Sampling (ROS) y ADASYN para equilibrar las muestras y mejorar la clasificación.
Selección de características: Identificar las relaciones más relevantes entre los gases es esencial. Herramientas como Information Gain (IG) y Recursive Feature Elimination (RFE) ayudan a determinar qué ratios de gases tienen mayor capacidad predictiva.
Entrenamiento y validación del modelo: Modelos híbridos, que combinan machine learning con algoritmos de optimización, han demostrado ser altamente efectivos. Por ejemplo, un enfoque que fusiona redes neuronales (MLP) con Naive Bayes logró una precisión del 97,22%, superando métodos tradicionales como el Modified RRM/CEGB (91,67%).
Monitoreo en tiempo real: Implementar sistemas que procesen datos continuamente y emitan alertas automáticas es crucial. Un clasificador SVM-BA alcanzó una precisión del 93,75% en el diagnóstico de fallos basándose en datos DGA, evidenciando la viabilidad de estos sistemas en entornos industriales. Además, enfoques combinados, como el uso de índices de puntuación y bosques aleatorios, han mostrado mejoras en la precisión diagnóstica.

Casos de estudio: machine learning para el diagnóstico de fallos en transformadores

Los avances en machine learning han demostrado su capacidad para transformar el diagnóstico de fallos en transformadores eléctricos. Estas herramientas no solo mejoran la precisión en la detección de problemas, sino que también reducen los costes operativos y minimizan los tiempos de inactividad en instalaciones eléctricas.

Comparación del rendimiento de algoritmos de machine learning

La eficacia de los algoritmos de machine learning varía según el tipo de fallo y las condiciones del sistema. La siguiente tabla muestra cómo distintos algoritmos se desempeñan en la detección de fallos específicos:

Algoritmo	Precisión	Tipo de fallo detectado	Características principales
Random Forest	99,74%	Cortocircuitos	Ideal para patrones complejos
Random Forest	93,02%	Circuitos abiertos	Manejo eficaz de múltiples variables
Redes Neuronales (ANN)	98,71%	Cortocircuitos	Funciona bien con datos limitados
Redes Neuronales (ANN)	92,38%	Circuitos abiertos	Procesa interferencias en análisis de gases disueltos (DGA)
Árboles de Decisión	92,85%	Cortocircuitos	Fácil de interpretar
Gradient Boosting	95,63%	Cortocircuitos	Equilibrio entre precisión y velocidad

El algoritmo Random Forest destaca especialmente en la detección de cortocircuitos, alcanzando una precisión del 99,74%. Por otro lado, un modelo optimizado (SHAP-BES-LGBM) logró una precisión del 95,09% y un F1-score del 96,06% en un caso práctico. Estos resultados subrayan la importancia de elegir el algoritmo adecuado según el tipo de fallo y las necesidades del sistema.

Resultados comprobados en diagnósticos de transformadores

El uso de sistemas inteligentes ha revolucionado la gestión de transformadores. Por ejemplo, un sistema que combinó cuatro métodos de análisis de gases disueltos (DGA) procesó 386 muestras y alcanzó una precisión del 89,12%, superando el 86,01% obtenido con un único método.

Desde una perspectiva económica, los modelos predictivos basados en inteligencia artificial han reducido los fallos inesperados en transformadores hasta en un 40%. Además, empresas que adoptaron estos sistemas han migrado con éxito del mantenimiento programado al mantenimiento basado en condición. En aplicaciones prácticas, los modelos de deep learning han logrado precisiones superiores al 95%, permitiendo a las compañías eléctricas optimizar sus estrategias de mantenimiento y minimizar interrupciones.

Otra ventaja clave es la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos DGA en tiempo real. Esto permite detectar patrones de deterioro que antes pasaban desapercibidos, especialmente en transformadores críticos donde un fallo podría afectar a miles de usuarios y generar cuantiosas pérdidas económicas. Además, estos sistemas han mejorado la planificación del mantenimiento, permitiendo programar intervenciones en momentos de menor demanda eléctrica. Esto no solo reduce los costes operativos, sino que también minimiza el impacto en el suministro eléctrico y refuerza la fiabilidad de la red.

Soluciones avanzadas y servicios para el diagnóstico de transformadores

Integrar análisis de gases disueltos (DGA) con no es tarea sencilla. Requiere combinar herramientas de última generación con un profundo conocimiento técnico. En este contexto, contar con aliados que comprendan las particularidades del sector eléctrico en España y la integración de sistemas inteligentes se vuelve indispensable. Hidrosolta ofrece servicios específicos que facilitan esta transición tecnológica.

Experiencia de Hidrosolta en la seguridad de transformadores

Con más de 30 años de experiencia en los sectores eléctrico y de telecomunicaciones, Hidrosolta se especializa en diagnósticos personalizados, diseño de sistemas y mantenimiento, integrando DGA y . Su objetivo es superar las limitaciones de los métodos tradicionales, proporcionando soluciones técnicas que refuercen los sistemas de monitorización inteligente.

Los servicios de diagnóstico y medición de Hidrosolta son clave para evaluar el estado de los transformadores antes de implementar algoritmos de . Este paso inicial permite establecer una línea base precisa, indispensable para calibrar los algoritmos y garantizar la fiabilidad de las predicciones.

Además, su equipo técnico diseña sistemas eléctricos especializados, como sistemas de puesta a tierra y protección contra rayos, esenciales para preservar la calidad de los datos DGA. Una puesta a tierra deficiente puede afectar las mediciones, comprometiendo la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático.

Mejoras en el rendimiento de transformadores con soluciones de Hidrosolta

A partir de una evaluación técnica detallada, Hidrosolta presenta su sistema Meglaprot, una solución integral para prevenir fallos en transformadores. Este sistema complementa los diagnósticos basados en , proporcionando una capa adicional de protección activa contra las causas comunes de deterioro.

La combinación de Meglaprot con sistemas de monitorización inteligente crea un enfoque de protección en múltiples niveles. Mientras los sensores DGA identifican señales iniciales de degradación mediante el análisis de gases, Meglaprot actúa como una barrera contra factores externos que podrían acelerar el desgaste del transformador.

Por otro lado, los dispositivos de protección contra sobretensiones (DSD) de Hidrosolta resguardan los equipos de medición DGA frente a picos de tensión, evitando daños en los sensores o alteraciones en las lecturas. Esta protección es crucial en instalaciones donde la precisión de los datos es fundamental para el correcto funcionamiento de los algoritmos.

Asimismo, el suelo artificial de Hidrosolta optimiza la conductividad del sistema de puesta a tierra, minimizando las interferencias electromagnéticas que podrían distorsionar las mediciones DGA. Esto garantiza que los datos utilizados por los algoritmos sean consistentes y fiables.

Implementación de machine learning en diagnósticos de transformadores

La integración de en el diagnóstico de transformadores requiere una infraestructura robusta y soporte técnico constante. Hidrosolta facilita esta transición mediante servicios de instalación y mantenimiento diseñados para respaldar sistemas de monitorización avanzados.

El proceso comienza con una evaluación técnica completa del estado de los transformadores y su infraestructura eléctrica. Los técnicos de Hidrosolta realizan mediciones precisas y diagnósticos que definen los parámetros iniciales necesarios para configurar los algoritmos de aprendizaje automático.

Durante la instalación, Hidrosolta asegura que los sistemas de protección y monitorización DGA trabajen en perfecta sincronía. Esto incluye configurar sistemas de puesta a tierra específicos para equipos sensibles y adaptar protecciones contra sobretensiones a las necesidades de cada instalación.

En el caso de instalaciones híbridas que combinan generación renovable y almacenamiento, como las que utilizan transformadores en sistemas solares, Hidrosolta ofrece mantenimiento especializado. Estas instalaciones requieren una monitorización precisa, ya que las fluctuaciones en la generación solar generan patrones de carga complejos que los algoritmos deben interpretar correctamente.

Finalmente, Hidrosolta proporciona documentación técnica y guías para formar al personal en el manejo de sistemas integrados DGA-. Una formación adecuada es esencial para aprovechar al máximo estas tecnologías y garantizar su correcto mantenimiento a largo plazo.

Conclusión

La combinación del análisis de gases disueltos (DGA) con está transformando la forma en que se diagnostican los transformadores, impulsando el mantenimiento predictivo en el sector eléctrico en España.

Resumen de los principales beneficios

La implementación de algoritmos de aprendizaje automático en el análisis DGA ha demostrado resultados prometedores. Por ejemplo, un estudio destacó que al combinar redes neuronales evolutivas (ENN) con máquinas de vectores de soporte (SVM), se alcanzaron métricas impresionantes: un 88% de exactitud, 89,89% de precisión, 88,00% de sensibilidad y 86,64% en la puntuación F1.

En términos económicos, los beneficios son igualmente claros. Una empresa de servicios públicos logró reducir los tiempos de inactividad no planificados en un 60% en tan solo un año tras implementar un sistema avanzado de DGA junto con software de monitorización de activos eléctricos. Esto no solo resultó en ahorros operativos significativos, sino también en una mayor disponibilidad del suministro eléctrico. Además, el mantenimiento predictivo prolonga la vida útil de los transformadores al permitir intervenciones más oportunas.

Por otro lado, las decisiones basadas en datos optimizan la gestión de activos, ajustando los calendarios de mantenimiento y reduciendo el impacto ambiental. Una red eléctrica más fiable y eficiente disminuye las interrupciones no planificadas, un aspecto clave para garantizar la estabilidad del suministro energético. Estos avances no solo benefician al presente, sino que también preparan el terreno para futuras innovaciones en el sector.

Desarrollos futuros en el diagnóstico de transformadores

El diagnóstico de transformadores está evolucionando hacia un enfoque más integral. La integración de múltiples fuentes de datos, como el análisis de vibraciones y la monitorización de descargas parciales, promete mejorar aún más la precisión y la fiabilidad de los diagnósticos.

El Internet de las Cosas (IoT) también está desempeñando un papel fundamental, permitiendo la recopilación y análisis en tiempo real de datos procedentes de múltiples transformadores. Esto facilita aún más el mantenimiento predictivo. Además, tecnologías como la computación en la nube y en el borde están gestionando eficazmente el creciente volumen de información generado.

Por su parte, los algoritmos de aprendizaje profundo están ganando terreno al identificar patrones y anomalías que podrían indicar fallos potenciales. En paralelo, el aprendizaje federado emerge como una solución para mejorar la precisión de los modelos diagnósticos al combinar datos de diversos transformadores, todo ello preservando la privacidad.

Adnan Chaudhry, Vicepresidente Senior de Digital Grid en Siemens Energy, enfatiza la importancia de esta transformación digital:

"Continuar añadiendo únicamente activos a la red no satisfará la creciente demanda de electricidad que desafía a las empresas de servicios públicos en todo el mundo. Para utilizar plenamente los activos de transmisión existentes en la red, necesitamos digitalizar todo y utilizar análisis de IA."

La integración de IA, machine learning y big data está preparada para revolucionar el diagnóstico de transformadores, permitiendo algoritmos predictivos más precisos y fiables. Además, los sistemas de monitorización inalámbricos y basados en la nube están ganando popularidad, especialmente en áreas remotas, gracias a su escalabilidad y menores costes.

Para consolidar estos avances, las empresas deben apostar por soluciones tecnológicas eficientes, invertir en formación y desarrollo de competencias, y trabajar hacia la estandarización de arquitecturas y protocolos de comunicación. La experiencia de Hidrosolta en sistemas de protección y seguridad eléctrica posiciona a la empresa como un socio clave para implementar estas tecnologías en el mercado español.

FAQs

¿Cómo ayuda el machine learning a mejorar el diagnóstico de fallos en transformadores frente a los métodos tradicionales?

El papel del machine learning en el diagnóstico de fallos en transformadores

El machine learning está revolucionando la forma en que se diagnostican los fallos en transformadores, especialmente al analizar los gases disueltos en el aceite. Mientras que los métodos tradicionales se limitan a evaluar límites predefinidos de gases específicos, los modelos de aprendizaje automático van mucho más allá. Estos sistemas son capaces de identificar patrones complejos y conexiones entre diversas variables, lo que permite detectar fallos incipientes con mayor anticipación.

Otra ventaja clave es la automatización del análisis. Al eliminar gran parte de la intervención humana, se reduce el margen de error y se acelera la toma de decisiones críticas. Esto no solo incrementa la precisión en los diagnósticos, sino que también facilita una gestión más segura y eficiente de los transformadores.

¿Cómo ayuda el análisis de gases disueltos (DGA) a prevenir fallos en transformadores eléctricos?

¿Qué es el análisis de gases disueltos (DGA)?

El análisis de gases disueltos (DGA) es una herramienta fundamental para diagnosticar posibles problemas en transformadores eléctricos. Este método se basa en estudiar los gases que se generan dentro del transformador debido a fallos como arcos eléctricos, sobrecalentamiento o la degradación del material aislante.

Gracias al DGA, es posible identificar estas anomalías en sus primeras etapas, lo que permite tomar medidas preventivas. Esto no solo ayuda a evitar fallos graves, sino que también mejora la seguridad, extiende la vida útil del transformador y reduce el riesgo de interrupciones costosas o daños importantes en el sistema eléctrico.

¿Qué beneficios económicos aporta el uso de machine learning en el mantenimiento predictivo de transformadores?

El mantenimiento predictivo que utiliza para transformadores trae consigo ventajas económicas claras. Por un lado, permite reducir los costes de mantenimiento entre un 20 % y un 25 %, gracias a la optimización de recursos y la eliminación de intervenciones innecesarias. Por otro, ayuda a prever fallos críticos, disminuyendo el riesgo de averías graves que suelen ser muy costosas.

Además, este método mejora la eficiencia operativa, ya que permite planificar con mayor precisión y evita acciones correctivas inesperadas. Todo esto no solo extiende la vida útil de los transformadores, sino que también supone un ahorro económico considerable a medio y largo plazo.