Monitorización en línea: lo que enseñan ocho webinars técnicos

Resumen en vídeo de ocho webinars sobre monitorización en línea: calidad de los datos, metadatos, transformadores de medida y baterías de subestación.

Vea el resumen (2:32)

Vídeo generado con IA. La información debe ser validada por un ingeniero de Amperis.

Ocho webinars técnicos que no pertenecen a ningún equipo en concreto: para qué sirve la monitorización en línea, qué hace que los datos valgan la pena y qué equipos se olvidan hasta que fallan. Una evaluación de estado solo es tan buena como los datos en los que se apoya.

Ideas clave

  • Tres pruebas para cualquier programa de monitorización: calidad, amplitud y oportunidad del dato. Un informe antiguo no es necesariamente un informe desfasado.
  • Los números solos no siempre cuentan la historia: los metadatos importan tanto como la medida.
  • Dos activos se vigilan mucho menos de lo que deberían: los transformadores de medida y la batería de la subestación, el único equipo que tiene que funcionar cuando todo lo demás se ha parado.
  • Donde se atascan los programas es en sacar los datos; medir es la parte fácil.
  • También hay valor en los monitores que ya están instalados y nadie aprovecha.

Tres pruebas antes de comprar nada

La sesión introductoria plantea tres pruebas para cualquier programa de monitorización, que conviene aplicar antes de cualquier compra: calidad (¿la medida es coherente y repetible?), amplitud (¿cuántos parámetros, en cuántos activos?) y oportunidad (¿con qué frecuencia, y cuánto tarda alguien en verla?). Después, y solo después, lo que cuesta. Un programa que falla en cualquiera de las tres produce datos sobre los que nadie actúa.

Un resultado antiguo no es lo mismo que uno erróneo

La oportunidad es la prueba que las sesiones tratan con más cuidado, y el argumento es más sutil de lo que parece. Que un informe de ensayo sea antiguo no significa que esté desfasado; solo lo está si han cambiado las circunstancias en las que se basa, y en general es imposible saberlo sin repetir el ensayo. Así, con el tiempo, es cada vez menos probable que el resultado siga vigente, y en eso consiste todo el argumento a favor de medir en continuo. Cuantos más modos de fallo se monitorizan, mayor es la confianza en la evaluación resultante.

Las dimensiones de la calidad del dato, y todas cuentan

La calidad se desglosa en las dimensiones que se usan en la gestión de datos, entre ellas la exactitud (¿el número es correcto?), la completitud (¿falta algo?), la coherencia (¿concuerda consigo mismo?) y la validez (¿significa lo que usted cree?).

Un caso lo ilustra mejor que cualquier definición. Un operador que tomaba muestras cada seis meses, siempre con las mismas personas, tenía registros con lecturas de gases de falta sospechosamente bajas durante un largo periodo. Después, la máquina disparó por actuación del relé de gas. Se enviaron muestras a tres laboratorios distintos a la vez: dos encontraron cantidades importantes de gas y el tercero no. Lo que reflejaba el registro era una mala calidad del dato, no un transformador sano.

Los números solos no cuentan la historia

La sesión sobre metadatos deja la mejor frase de toda la serie. Un transformador de horno de arco mostraba resultados crecientes de humedad y furanos, y la recomendación a partir de los números era simplemente repetir el ensayo en seis meses. La historia real estaba en un comentario adjunto al registro: la junta del embarrado secundario había fallado, y la máquina consumía una botella de nitrógeno a la semana. Ya no era un transformador sellado. Los metadatos son lo que permite encontrar, entender y fiarse de un registro más adelante; sin ellos, un número es solo un número.

Las máquinas idénticas no son idénticas

Dos máquinas del mismo fabricante, potencia, año de fabricación y años de servicio, en la misma subestación y funcionando en paralelo, siempre muestran patrones de comportamiento distintos. Hay que tratarlas como individuos: una clasificación de la flota es un punto de partida, no una respuesta.

Dos activos que rara vez se vigilan

Transformadores de medida. Los transformadores de intensidad y de tensión en aceite fallan por el aislamiento de la misma manera que los equipos más grandes, pero, como son pequeños, rara vez entran en un programa de monitorización, aunque cuando fallan están en medio del parque de la subestación. Se aplica el mismo enfoque de capacidad y factor de potencia, y también el mismo argumento: el estado cambia entre ensayos fuera de servicio.

La batería de la subestación. La seguridad es lo primero: las salas de baterías contienen ácido y generan hidrógeno, y la monitorización reduce la necesidad de entrar siquiera en la sala. Las normas de edificación condicionan cada vez más lo que hay que instalar. El requisito real es sencillo —tener la confianza de que funcionará— y eso no se consigue mirándola una vez por trimestre.

Sacar los datos: donde se atascan los programas

Una sesión está dedicada por completo a las comunicaciones, porque es ahí donde se atascan los programas: fibra, Ethernet, par trenzado y red móvil donde no llega otra cosa; DNP3, Modbus e IEC 61850 hacia la RTU de la subestación; un único punto de comunicación en lugar de uno por equipo; y, donde la red sea complicada, empezar con una solución alojada y pasar después a una propia. La medida rara vez es el obstáculo; lo es el camino hasta el centro de control.

Los datos ya están ahí. Nadie los lee

Muchos transformadores llegan con un monitor instalado por el fabricante. Se pone en servicio y después no se asigna a nadie para vigilarlo. Las alarmas necesitan responsables, los umbrales necesitan revisarse y las tendencias necesitan un hábito; las vistas geoespaciales y los paneles de flota existen para hacer posible ese hábito. Un monitor que nadie lee es un gasto, no un activo.

En qué coinciden las ocho sesiones

  1. Juzgue un programa por calidad, amplitud y oportunidad antes que por coste.
  2. Un ensayo antiguo no es erróneo, pero cada vez es menos probable que siga vigente.
  3. Los datos malos se parecen exactamente a un activo sano. Compruebe primero los datos.
  4. Los números necesitan su contexto: a menudo el comentario es el verdadero hallazgo.
  5. Las máquinas idénticas se comportan de forma distinta. Evalúelas de una en una.

Equipos relacionados

Para las baterías de subestación, consulte el sistema de monitorización de baterías BVS y el monitor de hidrógeno ambiental. Para los transformadores, el monitor de transformadores E3 y el resto de ensayo y monitorización de transformadores. Para revisar con nosotros un programa de monitorización, contacte con nuestros ingenieros.

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