- H2
- CH4
- C2H4
- C2H2
Nivel de vigilancia de H2 Evento de gasificación
Gestión del rendimiento de activos transformadores
IA agéntica para la fiabilidadde transformadores de potencia
GridAPM convierte registros de DGA, descargas parciales e inspecciones en decisiones de mantenimiento aprobadas por ingenieros — en su infraestructura, con cada recomendación trazable hasta su evidencia.
- IEEE C57.104
- IEC 60599
- IEC 60270
- IEEE C57.149
- CIGRE
- NIST AI RMF
- Procesamiento local — se ejecuta en su estación de trabajo
TX-47 · 230/69 kV
Carga 78 % OK
Nota del agente
- La tendencia de H2 supera la condición 2 de IEEE C57.104; correlacionada con escalones de carga. Se recomienda muestra confirmatoria.
- La amplitud de DP en el pasatapas de la fase B sigue los escalones de carga, no la humedad — el patrón se lee como descarga superficial. Redactando una tarea de inspección.
- La estimación de punto caliente se mantiene dentro de la guía de carga IEEE C57.91 con la carga actual; sin envejecimiento acelerado señalado en este ciclo.
Revisión del ingeniero pendiente
Cuba principal — gases disueltos
- H2
- CH4
- C2H4
- C2H2
Nivel de vigilancia de H2 Evento de gasificación
- H2
- 142 ppm Vigilancia
La tendencia de H2 supera el nivel de vigilancia de IEEE C57.104 y sigue los escalones de carga; se recomienda una muestra confirmatoria.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Pasatapas de AT — descargas parciales
- Referencia de CA
- Amplitud (pC)
- DP en pasatapas
- 62 pC Vigilancia
La amplitud de DP sigue los escalones de carga, no la humedad — el patrón se lee como descarga superficial; se está redactando una tarea de inspección.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Pasatapas de BT — descargas parciales
- Referencia de CA
- Amplitud (pC)
- DP en pasatapas
- 62 pC Vigilancia
La actividad de DP en el lado de baja se mantiene intermitente y de baja amplitud; sigue bajo vigilancia rutinaria.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Devanado — estimación del punto caliente
86.5 °C
- Punto caliente
- 86.5 °C OK
La estimación del punto caliente se mantiene dentro de la guía de carga IEEE C57.91 con la carga actual; sin envejecimiento acelerado señalado.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Bancos de radiadores — refrigeración
86.5 °C
- Punto caliente
- 86.5 °C OK
La refrigeración se mantiene: el perfil térmico sigue la carga, sin indicios de un banco obstruido.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Conservador — nivel de aceite
El nivel de aceite se mantiene en la banda normal para el ambiente y la carga; la respiración no presenta anomalías.
Datos sintéticos de demostración — activo espécimen TX-47.
Dos productos
Una compañía, dos productos de ingeniería
GridAPM desarrolla software para los dos puntos donde un ingeniero de subestación necesita evidencias defendibles: los relés de protección que despejan la falta y los transformadores de potencia que no pueden fallar. Productos distintos, licencias distintas, la misma disciplina: la IA redacta, un ingeniero con nombre firma.
-
Ensayos de protecciones
ProtectionAI
Planifique, ejecute y documente ensayos de relés de protección, con un copiloto de IA con herramientas que lee los manuales de sus relés y redacta el informe.
Explorar ProtectionAI -
APM de transformadores
AgenticGrid Pro
Convierta las evidencias de su flota de transformadores — DGA, descargas parciales, SFRA, térmicas — en un paquete de trabajo aprobado por el ingeniero, con un registro de auditoría consultable.
Explorar AgenticGrid Pro
Mantenimiento por calendario
El statu quo funciona por calendario
La mayoría de las flotas de transformadores todavía se mantienen por calendario, no según su condición.
- Los intervalos fijos no ven los fallos reales
- Una unidad que empieza a generar gases en el mes tres espera nueve meses más hasta su inspección programada.
- Las evidencias viven en silos
- Resultados de laboratorio DGA, capturas PRPD, barridos SFRA y notas de inspección residen en sistemas que nadie tiene tiempo de correlacionar.
- Flotas al final de su vida de diseño
- Los grandes transformadores de potencia de EE. UU. promedian unos 40 años en servicio — la vida de diseño típica — y más del 70 % supera los 25 años.¹
- Reemplazar lleva años
- Los plazos de entrega de un gran transformador de potencia rondan hoy los 36 meses — hasta 60 — frente a menos de un año antes de la pandemia.¹
1 U.S. Department of Energy, Large Power Transformer Resilience — Report to Congress (2024).
De TBM a CBM
Del calendario a la evidencia
El mantenimiento basado en condición sustituye los intervalos fijos por intervenciones que la evidencia realmente exige.
Cada 12 meses
Intervalos fijos de calendario: las unidades sanas se abren igualmente y las fallas en desarrollo esperan al siguiente turno.
Cuando la evidencia lo indica
Intervenciones activadas por condición: un cambio de tendencia DGA o el inicio de DP abre un único paquete de trabajo dirigido.
25–30 %
de reducción de los costes de mantenimiento
35–45 %
de reducción de la indisponibilidad
8–12 %
de ahorro adicional frente a un mantenimiento solo preventivo
US DOE Federal Energy Management Program, O&M Best Practices Guide (PNNL-14788) — promedios intersectoriales de programas de mantenimiento predictivo, no mediciones de GridAPM.
El flujo de trabajo
De la evidencia bruta a un paquete de trabajo aprobado
Un solo pipeline, cinco etapas. La IA redacta; un ingeniero con nombre decide.
- IngestaLos flujos de evidencias aprobados — DGA, descargas parciales, SFRA, térmica, registros de inspección — se leen desde sus sistemas.
- Correlación y control de calidadLas señales se alinean por activo y se criban — lagunas, errores de unidades, datos obsoletos — antes de iniciar cualquier razonamiento.
- Razonamiento de los agentesLos agentes redactan una evaluación de condición citando cada evidencia y señalando las contradicciones en lugar de ocultarlas.
- IngenieroAprobación del ingenieroUn ingeniero cualificado aprueba, edita, rechaza o escala el borrador. Nada sale sin un revisor con nombre.
- Paquete de trabajo e informeLas decisiones aprobadas se convierten en paquetes de trabajo de mantenimiento e informes listos para auditoría, para su CMMS y sus partes interesadas.
Lo que leen los agentes
La evidencia
Cada recomendación se construye a partir de señales diagnósticas con nombre — inspeccionables en cualquier momento.
- Referencia de CA
- Amplitud (pC)
- Línea base (fábrica)
- Medición
Desviación 10–200 kHz
- PD
- Descargas parciales
- T1
- Falla térmica por debajo de 300 °C
- T2
- Falla térmica de 300–700 °C
- T3
- Falla térmica por encima de 700 °C
- DT
- Falla mixta térmica y eléctrica
- D2
- Descargas de alta energía
- D1
- Descargas de baja energía
Datos ilustrativos — valores sintéticos de demostración, no mediciones de una flota de cliente.
Objetivos CBM publicados
Lo que el mantenimiento basado en condición ha documentado
Objetivos intersectoriales publicados por el Federal Energy Management Program del Departamento de Energía de EE. UU.
Confianza y gobernanza
Construido para salas de control, no para demos
Despliegue con procesamiento local, sin acciones de control autónomas, un ingeniero con nombre en cada decisión y una traza de auditoría del registro bruto al informe final.
- DGA
IEEE C57.104
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Interpretación del análisis de gases disueltos en transformadores de potencia en aceite.
- DGA
IEC 60599
International Electrotechnical Commission
Interpretación de gases disueltos y libres en equipos con aceite mineral.
- Datos de subestación
IEC 61850
International Electrotechnical Commission
Redes de comunicación de subestaciones y modelado de datos.
- Modelo de datos
IEC 61968 /
61970 International Electrotechnical Commission
Modelo de información común para el intercambio de datos de empresas eléctricas.
- IBR
IEEE 2800
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Interconexión de recursos basados en inversores con la red de transmisión.
- Calidad de energía
IEEE 519
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Control de armónicos en sistemas eléctricos de potencia.
- Gobernanza de IA
NIST AI RMF 1.0
National Institute of Standards and Technology
Gestión de riesgos para sistemas de IA fiables.
Las referencias IEEE, IEC y NIST aportan contexto a nuestros métodos. El contexto no es certificación.
Capacidades
Qué hace el entorno de trabajo
- Ingesta de evidencias
- Conexiones de solo lectura a fuentes DGA, DP, SFRA, térmicas y de inspección — con la procedencia preservada.
- Filtro de calidad
- Las lagunas, los errores de unidades y los datos obsoletos se detectan antes del razonamiento, y se registran cuando se rechazan.
- Borradores con citas
- Las evaluaciones de los agentes citan cada entrada y señalan las contradicciones en lugar de alisarlas.
- Flujo de aprobación
- Aprobar, editar, rechazar o escalar — cada acción registrada con revisor y marca de tiempo.
- Paquetes de trabajo
- Las decisiones aprobadas se exportan como tareas estructuradas para su CMMS, con la evidencia adjunta.
- Informes listos para auditoría
- Cada informe es trazable hasta los registros brutos, los comentarios de revisión y el ingeniero que lo firmó.
Preguntas
Lo que preguntan los equipos de ingeniería y compras
Respuestas directas para la revisión previa a cualquier piloto.
¿Dónde se ejecuta el software?
En su infraestructura. Los registros operativos y los cálculos deterministas permanecen locales; las funciones OpenAI solicitadas envían únicamente el contexto aprobado y limitado necesario mediante una conexión saliente controlada.
¿La IA actúa de forma autónoma?
No. GridAPM no emite acciones de control y no cambia nada en sus sistemas. Toda salida es un borrador hasta que un ingeniero cualificado la aprueba en la etapa de aprobación, y cada aprobación queda registrada.
¿Qué datos necesitamos para un piloto?
Normalmente, exportaciones del historial DGA de las unidades del piloto, más lo que tengan de DP, SFRA, térmica y registros de inspección o mantenimiento. Las lagunas son aceptables — el filtro de calidad las hace explícitas en lugar de ocultarlas.
¿Qué relación tiene esto con IEEE C57.104 e IEC 60599?
GridAPM aplica estos documentos como contexto de cribado: umbrales, relaciones de gases y marcos de interpretación que los ingenieros ya utilizan. Eso es contexto, no certificación — las conclusiones diagnósticas finales siguen siendo de sus ingenieros.
¿Cuánto dura un piloto?
Un piloto típico se define en semanas, no en trimestres: un conjunto acotado de unidades, flujos de evidencias acordados, revisores con nombre y métricas de éxito fijadas antes de empezar. Recibe el paquete de evidencias completo sea cual sea el resultado.
¿Cómo se gestiona la revisión de compras y seguridad?
Un paquete de compras reúne en un solo lugar la postura de seguridad, el tratamiento de datos, los límites de despliegue y respuestas tipo RFP. Su equipo de seguridad puede revisar la arquitectura con procesamiento local antes de hablar de datos.
Alcance controlado
Háblenos de su flota.
Comparta el perfil de su flota y sus datos diagnósticos. Le propondremos un plan de piloto acotado: flujos de evidencias, pasos de revisión, límites de seguridad y entregables.
Límite OT
Red del emplazamiento
Estación de trabajo
GridAPM
Conexión controlada a OpenAI
Entrada de evidencias
Este formulario solo recoge datos de contacto — ningún dato de flota. Las evidencias del piloto permanecen en su infraestructura.
Procesamiento local — se ejecuta en su estación de trabajo
Ponga a trabajar las evidencias de su flota
Defina un piloto controlado: sus unidades, sus datos, sus revisores.