Num contexto de redes elétricas inteligentes, a monitorização contínua de ativos é crucial para garantir a eficiência, segurança e fiabilidade do sistema. A gestão preditiva permite antecipar avarias e planear a manutenção de forma otimizada, reduzindo custos e tornando a rede mais sustentável e resistente.
Para responder a este desafio, a ENGING desenvolveu a PreditTransf, uma solução inovadora que recolhe apenas variáveis elétricas para fazer um diagnóstico preciso dos transformadores, um dos equipamentos mais importantes da rede.
Esta tecnologia identifica sinais de desgaste ou falhas no funcionamento normal destes ativos com dias, semanas ou até meses de antecedência.
O PreditTransf tem como benefícios, uma redução significativa dos custos operacionais, evita paragens não planeadas, diminui o tempo de inatividade e evita o desperdício energético.
Figura 1- Quadro elétrico com o hardware para recolha e envio de dados ; Figuras 2 – Instalação dos sensores de medição no transformador.
No âmbito da Agenda ATE, a Cooperativa Elétrica Vale d’Este (CEVE) está a testar esta solução num projeto-piloto. A ENGING instalou sensores para medir correntes de média e baixa tensão em transformadores de distribuição. Esses sensores foram colocados nos cabos e perto dos equipamentos, sendo os dados recolhidos enviados para um painel elétrico da ENGING instalado no local.
Este painel recebe também informações do PAS (Programmable Acquisition System), um dispositivo compacto e versátil que recolhe, processa e envia os dados para os servidores da ENGING. O PAS consegue ler diferentes tipos de sinais elétricos, com várias intensidades, e permite acompanhar o estado dos transformadores em tempo real, tanto pela CEVE como pela equipa técnica da ENGING.
Figura 3 – Sistema PAS: detalhe da carta principal de alimentação e programação
Os dados são depois analisados e apresentados na plataforma online ePreditMntc, onde é possível consultar o estado atual de cada transformador, as tendências de funcionamento e os sinais de possíveis problemas.
Com base nos dados recolhidos, a ENGING extraiu conclusões significativas sobre o comportamento operacional dos equipamentos, evidenciando a robustez e eficácia da solução em ambiente real.
Figura 4 – Dashboard inicial da plataforma ePreditMntc com os 4 transformadores em monitorização da CEVE
(creditos: ENGING)
