La aplicación software desarrollada, PD Eye, consigue la monitorización continua on-line de descargas parciales, independiente del hardware de monitorización, con capacidad de aprendizaje mediante el uso de Inteligencia Artificial:
-Aumento de capacidad de monitorización de los activos del sistema eléctrico.
-Monitorización de instalaciones de forma integral: todas las instalaciones y simultáneamente, y de forma continua en tiempo real.
-Reducción coste externo e interno / mejora de procesos.
-Aumento de la disponibilidad de los activos y reducción de costes al localizar averías en fases tempranas y con ello evitar fallos.
-Aumento del número de instalaciones monitorizadas al optimizar el coste y recursos actuales.
-Mejora del proceso actual de mantenimiento, sustituyendo las monitorizaciones puntuales que se realizan por una monitorización continua que permite la detección óptima de descargas parciales.
-Aumento de autonomía: el uso del software permite independizarse del conocimiento de terceros expertos.
Automatización del proceso de detección de descargas parciales (menos recursos dedicados).
Automatización del proceso de detección de descargas parciales (menos incidentes en los activos eléctricos).
-Conseguimos la identificación y evaluación de defectos de descargas parciales automáticamente.
-Las herramientas de Inteligencia artificial separa automáticamente cada defecto de descargas parciales presente en la medición.
-Identifica fenómenos físicos y aislamiento afectado.
-Localización del defecto extrayendo la información recibida de cada sensor.
-Combina las actividades de descargas parciales detectadas por varios sensores en una alerta asignando criticidad y acciones. preventivas recomendadas.
Adicionalmente tenemos:
-Red neuronal entrenada para ser independiente de la tecnología de medida.
-Identifica el fenómeno físico entre 15 tipos de defectos.
-Compatible con sensores HF y UHF.
-Robusta frente a patrones mezclados con ruido.
-Determina el tipo de aislamiento afectado. Agrega constantemente nuevos datos y se refina el entrenamiento continuo.
Diseño de la plataforma (que puede utilizarse on premise o SaaS) donde se centraliza la recepción de todos los datos de descargas parciales sensorizados y se realizan los algoritmos para conseguir clasificar los defectos de los elementos monitorizados.
