Con estos datos, y el uso de software analítico, es posible anticipar hasta un 40% más de averías frente a los sistemas de mantenimiento convencionales. Convirtiéndose en un servicio de diagnóstico predictivo 24/7 capaz de alargar hasta un 30% la vida útil de cualquier transformador de potencia.

Optimización de la vida útil de los transformadores
Para optimizar los transformadores, EcoStruxure Transformer Expert realiza un detallado análisis de la salud del aislamiento del transformador y supervisa constantemente y en tiempo real el estado general del dispositivo. Siempre desde una base predictiva que permite anticipar fallas, paradas y averías de diferentes niveles.

Los sensores Schneider supervisan y planifican alertas sobre factores determinantes para el estado general de los transformadores. Como, por ejemplo, agua en aceite, niveles de vibración, acústica, temperatura o ruido RF.

Con toda esta información, es posible realizar un análisis de riesgo automatizado y en tiempo real, que nos aporte recomendaciones precisas en cuanto a la saturación de agua excesiva en aceite, presencia de gases volátiles, tendencia de Descarga Parcial (PD), índice de envejecimiento del aislamiento o penetración de humedad.

Modelado de escenarios
El modelado de escenarios es otra garantía que asegura el estado óptimo del transformador y reduce el riesgo de fallas.

Más concretamente, el sistema de modelado de escenarios de EcoStruxure™ Transformer Expert permite anticipar qué impacto tendrán los cambios de configuración en la refrigeración o los cambios en la carga. En concreto, y mediante el uso de gráficos ‘Antes y Después’, esta funcionalidad nos permite predecir el impacto de dichas modificaciones en los siguientes parámetros clave:

– Tensión de ruptura del aceite
– Temperatura
– Actividad del agua
– Previsión de Descarga Parcial
– Vida útil restante del equipo
– WCP

Fácil instalación y usuarios ilimitados para una optimización total
Este sistema Plug&Play se implementa en poco más de 30 minutos con comunicaciones automatizadas. Los primeros datos comienzan a recibirse en el sistema cloud a las 24 horas, facilitando acceso al mismo a un número ilimitado de usuarios.

Las diferentes pruebas realizadas en entorno real reducen los costes de mantenimiento en un 25%, al anticipar fallas menores que pudieran convertirse en mayores.

Desciende el número de paradas no planificadas en un 30%, al detectar hasta un 40% más de averías en comparación con los medios regulares existentes. Aumentando la disponibilidad de los equipos en un 30%.

Algo clave, si tenemos en cuenta la criticidad de este tipo de dispositivos, y los costes de inversión en el caso de ser necesaria su sustitución.