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Modelo de Mantenimiento Predictivo de Transformadores de Tracción en Subestación Ferroviaria para optimización del consumo energético y del nivel de emisiones CO2

24 de octubre de 2023
Con la intención de mejorar la sostenibilidad en el sector ferroviario y en la infraestructura eléctrica de España, se ha creado junto con la empresa SICA un modelo de Mantenimiento Predictivo de Transformadores de Tracción en Subestación Ferroviaria de Metro Ligero Oeste de Madrid, para detectar fallos en los activos, su obsolescencia y poder programar soluciones de manera efectiva, lo que reduce el consumo energético y las emisiones de CO2.

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El objetivo de este proyecto es optimizar el uso de recursos, reducir los costes y el tiempo de inactividad. Pero, sin duda alguna, una de las grandes ventajas es el aumento en la seguridad ambiental: los fallos en los transformadores de potencia pueden tener consecuencias graves, como incendios, daños a la infraestructura y riesgos para la seguridad de las personas.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

  • Medición Directa: En este proyecto ya se habían instalado equipos de medición de consumo energético que han recopilado datos iniciales, y la monitorización continua ha permitido evaluar mejoras a largo plazo. Un análisis identificó problemas nocturnos con factor de potencia bajo (0,25) que afectan la eficiencia y la vida útil del sistema.
  • Extensión de la Vida Útil: Al prolongar la vida útil de un transformador, se reducen los impactos ambientales relacionados con la fabricación y el uso de recursos como cobre y hierro, así como materiales refrigerantes potencialmente perjudiciales.
  • Reducción de la Huella de Carbono: Mejorar la eficiencia y reducir el consumo energético disminuye las emisiones de gases de efecto invernadero. De acuerdo con los registros del operador ferroviario, se estima un ahorro del 2% en el consumo energético. Para ponerlo en perspectiva, si el consumo anual se sitúa en 8.915.588 kWh/año, la reducción estimada sería de 178.311 kWh/año.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

  • Eficiencia energética: Los transformadores bien mantenidos tienen menores pérdidas de energía, lo que reduce el consumo eléctrico.
  • Consumo de energía: Transformadores en mal estado consumen más electricidad debido a pérdidas de energía
  • Vida útil extendida: El mantenimiento predictivo prolonga la vida útil de los transformadores, reduciendo la necesidad de fabricar y reemplazarlos, disminuyendo las emisiones relacionadas con la producción
  • Emisiones de CO2 relacionadas con la producción: La fabricación de transformadores emite CO2 debido a la extracción de materias primas, producción de componentes y transporte. El mantenimiento predictivo reduce la frecuencia de reemplazo, disminuyendo las emisiones de producción

Dada la estimación de reducción de consumo de 178.311 kWh/año para este gran operador ferroviario, convertimos esta energía anual a toneladas equivalentes de CO2 según 1kWh = 0.138 kg CO2 en 2021, lo cual produce una reducción de emisiones de CO2 de 24.607 Kg.

Uso de tecnologías (TICs)

Tecnológicamente la solución se basa en las plataformas analíticas IBM CP4D e IBM Watsonx, que permite entrenar y desplegar los modelos de IA en toda la organización, incluyendo modelos fundacionales y de aprendizaje automático, con datos confiables, gobernanza y rapidez, en un solo lugar y en cualquier entorno de nube.

Implementado en: SICA (Sistemas de Computación y Automática General S.A.)

Tecnología/solución: Mantenimiento Predictivo de Transformadores de Tracción en Subestación Ferroviaria.

Con aplicación en el sector ferroviario y en la infraestructura eléctrica de España.

Más información en: https://enertic.org/modelo-de-mantenimiento-predictivo-de-transformadores-de-traccion-en-subestacion-ferroviaria-para-optimizacion-del-consumo-energetico-y-del-nivel-de-emisiones-co2/
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Intelligent Transport Predictive Maintenance Smart Energy Smart Industry Smart Mobility Sostenibilidad

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