A manutenção preditiva tem se destacado como uma das estratégias mais eficazes na gestão de ativos do setor elétrico, especialmente no caso dos transformadores de potência. Essenciais para as redes de transmissão e distribuição de energia, esses equipamentos, quando falham, podem causar prejuízos operacionais e financeiros significativos.
Ao contrário das abordagens corretiva e preventiva, a manutenção preditiva baseia-se no monitoramento contínuo das condições reais dos equipamentos, com o objetivo de antecipar falhas antes que se tornem críticas. Essa abordagem permite decisões mais precisas e intervenções programadas, mais seguras e econômicas. Embora requeira um investimento inicial maior, pode reduzir em 40% a 50% os custos associados a falhas inesperadas, além de prolongar a vida útil dos transformadores. Comparada à manutenção preventiva, a preditiva possibilita ações mais direcionadas, evitando substituições desnecessárias e gerando economia de até 30% nos custos operacionais de longo prazo.
Principais técnicas e boas práticas da manutenção preditiva
- Monitoramento de temperatura – A temperatura dos enrolamentos, terminais e do óleo isolante do transformador é um dos principais indicadores para detectar sobrecargas, falhas de ventilação ou degradação dos materiais. Sensores térmicos proporcionam acompanhamento em tempo real desses pontos, permitindo identificar variações que devem ser analisadas imediatamente, com registros para avaliação de tendências.
- Análise físico-química do óleo – A análise do óleo isolante é essencial para detectar desde contaminação até sinais de falhas internas, como descargas parciais. Ensaios como DGA (Análise de Gases Dissolvidos), teor de umidade, rigidez dielétrica, índice de neutralização e fator de perdas permitem diagnosticar com precisão as condições do óleo. O histórico de análises facilita a identificação de padrões de degradação.
- Testes elétricos programados – Testes como a medição da resistência dos enrolamentos, relação de transformação, tangente delta (dissipação dielétrica), resistência de isolamento e testes de descargas parciais fornecem um diagnóstico detalhado da integridade elétrica e dielétrica do transformador. Esses testes devem ser realizados de acordo com a criticidade do equipamento e seu histórico de desempenho.
- Análise de vibração e ultrassom – Em transformadores de maior porte ou instalados em ambientes industriais exigentes, a análise de vibração ajuda a identificar folgas estruturais, ressonâncias e problemas mecânicos antes que causem danos. O ultrassom também é útil para detectar descargas parciais e vazamentos em buchas ou juntas.
- Uso de inteligência artificial e IoT na gestão preditiva – A integração de sensores inteligentes, conectividade IoT (Internet das Coisas) e plataformas com algoritmos de aprendizado de máquina tem possibilitado o monitoramento de desvios operacionais com alta precisão. Esses sistemas correlacionam dados em tempo real, otimizando a tomada de decisões e automatizando a emissão de alarmes para as equipes de manutenção.
Benefícios da manutenção preditiva
A adoção de um programa estruturado de manutenção preditiva oferece diversos benefícios, como:
A adoção de um programa estruturado de manutenção preditiva oferece diversos benefícios, como:
- Decisões técnicas baseadas em dados reais.
- Redução de falhas inesperadas e paradas não programadas.
- Economia em substituições e perdas operacionais.
- Melhor planejamento das ações corretivas.
- Maior confiabilidade e disponibilidade do sistema.
- Prolongamento da vida útil dos ativos.
A implementação da manutenção preditiva exige um investimento inicial em tecnologia e capacitação, mas os benefícios em confiabilidade, segurança operacional e otimização de custos fazem dela uma abordagem estratégica na gestão de ativos no setor elétrico.
Essa prática está em constante evolução. Os avanços nos algoritmos de inteligência artificial e a expansão da conectividade IoT têm ampliado as capacidades dessa abordagem, permitindo análises de dados mais precisas e em tempo real. Com o aumento das capacidades de processamento, será possível realizar um monitoramento contínuo mais detalhado e personalizado. No futuro, sistemas baseados em IA poderão antecipar falhas com maior antecedência, oferecendo um nível superior de eficiência e confiabilidade, com significativa redução de riscos e custos operacionais.
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Referências
1. ABRADEE – Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica
– "Publicações e estudos técnicos sobre confiabilidade, manutenção e gestão de ativos". Disponível em:
https://www.abradee.org.br
2. ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica
– "Relatórios de Gestão de Ativos e Qualidade do Serviço". Disponível em:
https://www.aneel.gov.br
3. Revista O Setor Elétrico
– "Matérias sobre digitalização, gestão de ativos e manutenção de transformadores". Disponível em:
https://www.osetoreletrico.com.br
4. CIGRE Brasil
– "Manutenção Baseada em Condição de Transformadores de Potência: Tendências e Casos de Sucesso". Disponível em:
https://cigre.org.br
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