Sistema de monitoreo IOT para detección temprana de fallas en transformadores de distribución mediante análisis térmico y eléctrico

El propósito del presente artículo es proponer la implementación de un inteligente sistema de vigilancia, basado en Internet de las Cosas (IoT), para prever fallas en distribuidores de energía a través del análisis conjunta de variables térmicas y eléctricas. En contraposición con las restricciones involucradas en los tradicionales sistemas de vigilancia, tales como la vigilancia manual y el sistema SCADA, esta propuesta se enfoca a implementar un nuevo paradigma de mantenimiento predictivo. La estrategia abarca tres enfoques tecnológicos: la reconstrucción en un gemelo digital del transformador en Simulink, con fines simbólicos, así como simulaciones en función de diversas condiciones en operaciones del transformador; transmisión eficiente de datos mediante protocolo MQTT; y procesamiento y presentación en tiempo real con Node-RED para administrar y visualizar cómo fluye la información con esto se llevaron a cabo simulaciones de alta demanda con cargas nominales y fluctuaciones para validar el sistema con exigencias y escenarios de sobrecarga de hasta el 260%.. Las pruebas nos exponen sobrecargas excesivas de la corriente que superan el 150% incitando daños y temperaturas críticas que pasan los 100 c siendo un muestro clave para la inercia del equipo. El impacto pretendido es más allá de una simple detección de anormalidades. Este sistema busca alcanzar una optimización en la gestión de activos energéticos, maximizar la vida de los equipos, y elevar al máximo una confiabilidad de red de transmisión y distribución de energía eléctrica efectiva y confiable en su operatividad. A nivel ecuatoriano, este propone una innovación estratégica en cada paso en relación con procesos de digitalización de infraestructura eléctrica, brindando una escalable para una mejora de resistencia operativa y una reducción.