Las líneas de transmisión constan de diferentes componentes, tales como conductores, torres, aisladores, cables del Sistema de tierras y herrajes de conexión entre los conductores y torres para transportar la energía eléctrica en niveles de alta tensión desde las centrales generadoras hasta las subestaciones. El diagnóstico y el mantenimiento periódicos, incluido el mantenimiento preventivo, son cruciales para garantizar la confiabilidad y prolongar la vida útil de estos componentes vitales, cuya vida útil promedio suele ser de unos 30 años, pero que pueden durar hasta 50 años con el mantenimiento adecuado.

La Comisión Federal de Electricidad (CFE), empresa de servicios públicos mexicana, evalúa los componentes (activos fijos) de sus líneas de transmisión mediante un índice de confiabilidad. Este indicador proporciona a la CFE un método para monitorear y conocer el estado operativo de estos activos críticos para el suministro de energía. Para fortalecer la evaluación del estado de las líneas de transmisión (LTs) y programar eficazmente el mantenimiento de sus activos en la red de transmisión, se ha redefinido el método de evaluación de las LTs mediante la implementación de técnicas de mantenimiento basadas en la condición utilizando un índice de salud. Esto se desarrolló en el marco del proyecto PE-A-11, financiado por el Centro Mexicano de Innovación en Redes Inteligentes y Microrredes (CEMIE-Redes), liderado por el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL).

Existen trabajos del índice de salud relevantes e inspiradores en la literatura, donde se presenta un marco propuesto para el índice de salud de líneas de transmisión mediante un método basado en la condición. También la literatura describe un concepto de inspección para el mantenimiento de líneas aéreas de transmisión eléctrica. Por ejemplo, Irfan y Handika explican con más detalle el método de cálculo del índice de salud, considerando posibles parámetros, componentes y criterios de ponderación que no se han abordado con claridad en investigaciones previas.

Con el objetivo de anticipar la posible falla de un componente, se propone un modelo de degradación de componentes de líneas de transmisión basado en técnicas de aprendizaje profundo. Este modelo podrá mostrar la evolución de un componente en el futuro con base en sus evaluaciones históricas. El modelo de degradación se basa en redes neuronales recurrentes (RNN, por sus siglas en inglés) y su implementación en lenguaje Python. A partir de datos históricos proporcionados por la CFE, se obtiene un modelo de falla probabilístico. Este modelo permitirá estimar la probabilidad de falla a partir de evaluaciones en sitio de los componentes de la LTs que históricamente han presentado fallas a lo largo de los años. El modelo de falla se basa en redes bayesianas (BN) y su implementación en la herramienta OpenMarkov. De esta manera, el ensamble de redes neuronales recurrentes y redes bayesianas estáticas permitirá predecir fallas en componentes de líneas de transmisión con un buen grado de certeza. El modelo se desarrolla con base en la degradación de aisladores poliméricos en las LTs de México.

Definición de los componentes de la líneas de transmisión por subsistema expuestos a fallas

Una línea de transmisión puede considerarse como un sistema conformado como un conjunto de subsistemas interrelacionados que funcionan como un todo (Figura 1). Cada subsistema es un indicador que determina principalmente la disponibilidad operativa o la continuidad del suministro eléctrico. Los subsistemas están representados por los componentes principales cuyo estado funcional o grado de degradación contribuye a la disponibilidad del propio indicador o subsistema. Los subsistemas pueden ser: un componente, un conjunto de componentes o un aspecto ambiental. Los principales subsistemas de considerados este documento son: cimentación, estructuras, descargas atmosféricas y contaminación. Unos ejemplos de los componentes de una línea de transmisión clasificados por los subsistemas definidos se presentan en Tabla 1.

Uno de los componentes principales de una línea aérea de transmisión es el aislador, que puede estar hecho de vidrio, porcelana o un compuesto de matriz polimérica (polimérico). Los aisladores de vidrio y porcelana han sido los materiales tradicionales y más utilizados desde los inicios de las primeras líneas de transmisión eléctrica debido a sus propiedades de alto aislamiento eléctrico y gran resistencia mecánica, sin embargo, la combinación de contaminación y humedad en su superficie incrementa el riesgo de falla debido a la formación de bandas secas y la subsecuente descarga disruptiva (flameo), lo que puede reducir significativamente la confiabilidad de las líneas de transmisión. Los aisladores poliméricos, gracias a su propiedad hidrofóbica, que proporciona un mejor comportamiento en zonas con alta contaminación, comenzó a utilizarse a partir de la década de los 70, como una alternativa para mejorar la continuidad del servicio eléctrico.

La Figura 2 muestra los principales elementos que constituyen un polimérico. Estos elementos son la barra de fibra de vidrio, los herrajes, la cubierta aislante y anillos equipotenciales para niveles de tensión eléctrica de 230 y 400 kV. Desafortunadamente, el aislador polimérico puede presentar degradación en su barra de fibra de vidrio y, por lo tanto, sufrir fallas mecánicas que pueden causar el riesgo de caída del conductor. Cuando algunas fibras son frágiles, toda la tensión mecánica es soportada por las otras fibras, sobre-esforzándolas hasta el punto de ruptura. Este proceso de falla se conoce como Fractura Frágil y puede causar una falla catastrófica, causando la interrupción del sistema eléctrico por un periodo de tiempo largo.

La corrosión y el consecuente debilitamiento (fragilización) de las fibras de vidrio de la barra se puede desarrollar por el ingreso de humedad ocasionado por el daño de la cubierta aislante. Este daño puede ser generado por descargas eléctricas superficiales en la cubierta aislante o por un mal manejo del aislador durante su almacenamiento o instalación, dejando expuesta la barra de fibra de vidrio. La condición operativa crítica se alcanza cuando el daño expone la barra de fibra de vidrio a las condiciones ambientales.

Con base en lo anterior, es muy relevante considerar al aislador polimérico como un elemento cuyas principales propiedades deben monitorearse en tiempo real y tenerse en cuenta como un factor importante para determinar el estado y el riesgo de una línea de transmisión para evitar una falla potencial. El término falla potencial se refiere al proceso en el cual es posible detectar que la falla está ocurriendo o está a punto de ocurrir.

El estado o condición de la barra de fibra de vidrio indica su potencial a fallar, es decir, a romperse. Debido a que la condición de la barra del aislador puede deteriorarse con el tiempo, la relación entre el estado de la barra y el tiempo en que el aislador ha estado en servicio puede representarse como se muestra en la Figura 3, donde “P” es el momento en que la barra podría fallar (falla potencial) y “F” es el punto en el que ocurre falla.

En el próximo CONGRESO MUNDIAL INMR 2025 en Panamá, el experto Investigador Ramiro Hernández Corona del Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias presentará un método novedoso basado en inteligencia artificial para predecir fallas en aisladores poliméricos de líneas de transmisión mediante la combinación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El método se validó utilizando datos simulados de degradación de aisladores poliméricos bajo diferentes niveles de contaminación y se entrenó con datos históricos de la empresa de servicio público de energía eléctrica en México.