Confiabilidad energética 24/7: el rol del mantenimiento predictivo en sistemas eléctricos

• El uso de inteligencia artificial, análisis de datos y monitoreo continuo está transformando la gestión de activos eléctricos, permitiendo anticipar fallas, optimizar costos y fortalecer la sostenibilidad operativa.

Los transformadores de potencia son el núcleo del sistema eléctrico nacional. Su correcto funcionamiento garantiza la continuidad del suministro en redes de transmisión y distribución que alimentan industrias, hospitales y ciudades enteras. Una falla inesperada en uno de estos equipos puede ocasionar interrupciones prolongadas, pérdidas económicas significativas y afectación del servicio en vastas regiones.

Ante este escenario, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una herramienta clave para anticipar fallas, mejorar la confiabilidad del sistema y optimizar los recursos operativos. Basado en el análisis de datos y el monitoreo en tiempo real, este enfoque permite actuar antes de que las fallas ocurran, reduciendo el riesgo de interrupciones no planificadas.

“Entre las fallas más recurrentes en transformadores se encuentran las dieléctricas, originadas por el envejecimiento o degradación del aislamiento; las térmicas, derivadas del sobrecalentamiento en los devanados; y las mecánicas, provocadas por vibraciones, esfuerzos excesivos o defectos estructurales”, explica Roberto Lepín, director de Servicios SAC en Schneider Electric.

Frente a estos riesgos, la detección temprana se vuelve crucial para garantizar la continuidad operativa y evitar daños mayores. El uso de herramientas de diagnóstico avanzadas ha transformado la forma en que se gestionan los activos eléctricos. Entre las más utilizadas se cuentan el análisis de gases disueltos, el monitoreo en tiempo real mediante sensores que registran variables como temperatura y humedad, y el análisis de respuesta en frecuencia, que permite identificar alteraciones en la estructura interna del transformador antes de que deriven en una falla.

TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE LA PREVENCIÓN

Estas tecnologías son la base del mantenimiento predictivo, un enfoque que combina la recolección continua de datos con algoritmos de análisis y aprendizaje automático para anticipar posibles fallos. Gracias a ello, los equipos pueden ser intervenidos en el momento justo, optimizando recursos y evitando interrupciones no planificadas.

El creciente interés por este tipo de soluciones se refleja también en las proyecciones del mercado global. De acuerdo con un estudio de MarketsandMarkets (2024), el segmento de mantenimiento predictivo crecerá de USD 10,6 mil millones en 2024 a USD 47,8 mil millones en 2029, con una tasa anual compuesta (CAGR) del 35,1%.

En la misma línea, un informe de Grand View Research sobre Transformer Monitoring System Market (2024–2030) estima que el mercado de sistemas de monitoreo para transformadores pasará de USD 2,48 mil millones en 2023 a USD 4,52 mil millones en 2030, con una tasa de 9,1% anual. Estas cifras confirman la rápida adopción de soluciones basadas en condición como pilares de la modernización eléctrica a nivel mundial.

Más allá de los números, esta tendencia refleja un cambio profundo en la forma de gestionar los activos eléctricos. Las empresas están comprendiendo que el mantenimiento predictivo no solo representa una medida de ahorro, sino una estrategia integral de confiabilidad, eficiencia y sostenibilidad operativa.

En este contexto, Lepín subraya que contar con una evaluación técnica detallada de los activos resulta esencial para determinar su estado actual, mejorar la eficiencia energética y garantizar un desempeño confiable. “Este tipo de diagnóstico —precisa— constituye la base para definir estrategias de monitoreo y mitigación de riesgos, integradas con tecnologías predictivas que optimizan la operación y prolongan la vida útil de los equipos”.

En esta línea, Schneider Electric propone soluciones dirigidas a transformadores de potencia, como EcoStruxure Asset Advisor, que integran monitoreo en tiempo real (temperatura, humedad) con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas herramientas permiten prever fallas, sugerir acciones de mitigación y optimizar el mantenimiento según el estado real del equipo.

Con estos avances, la industria eléctrica avanza hacia un modelo de operación más resiliente, donde la tecnología y los datos se convierten en aliados estratégicos para garantizar la energía sin interrupciones.