Desde el Centro de Investigación e Innovación Educativa, Ciencia y Tecnología (CIIECYT-AIP) y el Instituto Técnico Superior Especializado (ITSE) trabajamos en conjunto con la Universidad Técnica Federico Santa María de Chile en el desarrollo de nuevas técnicas basadas en Inteligencia Artificial
Por: Dr. Carlos Boya
El autor es ingeniero y Doctor en Ingeniería Eléctrica, Electrónica e Inteligencia Artificial. Es docente en el ITSE e investigador del Centro de Investigación e Innovación Educativa, Ciencia y Tecnología (CIIECYT-AIP). Tiene amplia experiencia en diseño electrónico y aplicaciones en Ingeniería.
Introducción: Cuando un transformador falla, todos lo notan
En menos de dos años, Panamá ha sufrido dos apagones nacionales provocado por fallas en el sistema eléctrico, lo que expone una grave vulnerabilidad y la necesidad urgente de modernizar la gestión de activos mediante tecnología, mantenimiento por condición e inteligencia artificial. El último apagón, parece haberse iniciado por un fallo en un transformador de potencia, un activo eléctrico que muchos ignoran su importancia siendo el corazón de todo sistema de distribución de energía eléctrica. Este activo trabaja 24/7 sin descanso, muchas veces bajo condiciones limites aumentando su probabilidad de fallo. En este articulo exploramos, ¿por qué fallan y que podemos hacer para prevenirlo?
¿Por qué explotan los transformadores?
Los transformadores son activos críticos del sistema eléctrico. Aunque están diseñados para operar por décadas, cuando fallan pueden hacerlo de forma catastrófica, causando explosiones, incendios y apagones masivos. Lo más preocupante: muchas de estas fallas son evitables si se detectan a tiempo.
Tipos de fallas más comunes en transformadores
| Tipo de Falla | Descripción | Frecuencia Aproximada |
| Sobrecalentamiento por sobrecarga | Exceso de carga provoca degradación térmica del aislamiento. | 30% |
| Fallas de aislamiento por descargas parciales | Descargas de muy poca duración y energía pero que su continua actividad deteriora el aislamiento eléctrico. | 25% |
| Fallas mecánicas y estructurales internas (arcos, deformaciones) | Deformaciones o arcos eléctricos internos causan daños catastróficos. | 20% |
| Fugas y degradación del aceite dieléctrico | Pérdida de aceite o deterioro afecta enfriamiento y aislamiento. | 15% |
| Factores externos (clima, vandalismo, errores humanos) | Impactos ambientales o errores operativos provocan fallas indirectas. | 10% |
Dato clave: Más del 70% de las fallas dan señales previas: ruido, aumento de temperatura, cambios en el aceite, descargas parciales. Sin embargo, sino estamos atentos a esas señales no sabemos qué está pasando. Es similar a los médicos y su trabajo de diagnóstico y curación de enfermedades. Lo que no se mide, no se conoce.
Gestión de activos: Lo que no se mide, no se conoce
Uno de los mayores retos en la operación de sistemas eléctricos es cuidar equipos críticos como los transformadores. ¿Cómo hacerlo? A través de una gestión de activos eficiente, basada en datos reales, no en suposiciones.
¿Qué es la gestión de activos eléctricos?
Es el proceso de optimizar el ciclo de vida de los equipos, desde su instalación hasta su retiro, maximizando su disponibilidad, confiabilidad y seguridad. Esto implica monitorear constantemente su estado real y tomar decisiones informadas para priorizar el mantenimiento, las reparaciones y las inversiones.
Concepto clave: “Lo que no se mide, no se conoce: «No podemos prevenir fallas si no sabemos en qué estado se encuentran nuestros transformadores. Para cuidar lo que importa, hay que medir, interpretar y actuar.
Mantenimiento por condición: actuar en el momento justo
Aquí nace la estrategia de mantenimiento por condición, que rompe con la rutina del mantenimiento programado (basado en tiempo) y propone intervenir cuando el equipo lo necesita, basándose en mediciones objetivas. Esto reduce costos, evita paradas innecesarias y mejora la confiabilidad. Aquí los sensores y la Inteligencia Artificial (IA) es clave.
De la inspección manual a la medida en línea: la revolución digital
Las inspecciones tradicionales (manuales, offline) son limitadas, costosas y poco efectivas ante fallas que evolucionan rápidamente. Hoy, la medición en línea permite instalar sensores inteligentes o Internet de las Cosas (IoT) en los transformadores que miden variables clave en tiempo real, las 24 horas.
Variables de monitoreo en transformadores y su utilidad
| Variable medida | ¿Qué nos indica? |
| Temperatura del aceite | Sobrecalentamiento general, sobrecargas, problemas de enfriamiento o fallas internas incipientes. |
| Temperatura del devanado | Calor en las bobinas; evalúa envejecimiento térmico del aislamiento y riesgo de falla. |
| Humedad en el aceite | Degradación del aislamiento; incrementa riesgo de descargas parciales y fallas dieléctricas. |
| Presión del tanque | Acumulación de gases producto de fallas internas; riesgo de explosión si no se libera. |
| Nivel de aceite dieléctrico | Bajo nivel afecta aislamiento y enfriamiento; riesgo de arco y daño catastrófico. |
| Gases disueltos (DGA) | Detecta gases (H₂, CO, CH₄, C₂H₂, etc.) que indican tipos específicos de fallas internas. |
| Corriente de carga | Identifica sobrecargas, desequilibrios y comportamiento anómalo de la demanda. |
| Voltaje de operación | Sobrevoltajes o bajones que pueden dañar el aislamiento y afectar el rendimiento. |
| Vibración mecánica | Componentes sueltos, deformaciones internas, problemas estructurales o resonancias anómalas. |
| Ruido acústico / ultrasónico | Detecta descargas parciales o arcos internos; útil para diagnóstico no intrusivo. |
| Descargas parciales (DP) | Degradación incipiente del aislamiento; señales de falla dieléctrica inminente si no se atiende. |
| Frecuencia de resonancia (SFRA) | Cambios en la integridad estructural del devanado; detecta deformaciones por cortocircuitos previos. |
Toda esta información se convierte en datos valiosos para la toma de decisiones, pero solo si sabemos interpretarlos. Aquí es donde entra la IA, capaz de analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones anómalos y anticipar fallas antes de que ocurran. Y es que hoy en día hay miles de transformadores trabajando. No es realista monitorearlos manualmente.
Transformadores inteligentes: ¿Cómo la IA mejora su gestión?
El mantenimiento tradicional ya no es suficiente para prevenir fallas catastróficas en transformadores. Con el avance de la medición en líneay la digitalización de la red eléctrica, se generan enormes cantidades de datos que requieren análisis inteligente. Aquí es donde entra la IA, transformando la gestión de activos eléctricos y llevando el mantenimiento predictivo al siguiente nivel.
Ejemplos reales de IA evitando fallas catastróficas en transformadores
| Ejemplo | Situación y acción de la IA |
| 1. Fallas dieléctricas detectadas por DGA + DP | Un algoritmo de IA detecta un aumento anómalo en la concentración de acetileno (C₂H₂) en el aceite dieléctrico. Cruzando esta información con la temperatura del devanadoyla actividad de descargas parciales (DP), predice una falla dieléctrica inminente y genera una alerta. El transformador es intervenido antes de explotar, evitando un apagón y daños mayores. |
| 2. Sobrecalentamiento progresivo en subestación crítica | Sensores de temperatura muestran un aumento gradual pero persistente en el aceite y los devanados de un transformador. La IA compara el perfil térmico con modelos históricos del equipo y detecta una sobrecarga crónica. Genera una alerta recomendando reducción de carga y revisión urgente, evitando que el sobrecalentamiento termine en explosión. |
| 3. Vibración anómala y riesgo estructural | Sensores de vibración detectan un patrón anormal. La IA lo asocia con desajuste mecánico tras una sobrecorriente registrada días antes. Predice posible falla estructural interna. Se programa mantenimiento correctivo inmediato, evitando un colapso mecánico y la pérdida total del equipo. |
| 4. Humedad alta y riesgo de DP por condensación | Un sensor detecta un aumento en la humedad del aceite tras lluvias intensas. La IA evalúa la tendencia y estima que se alcanzará el umbral crítico para descargas parciales en 48 horas. Se programa secado y sellado del transformador, evitando una falla dieléctrica inminente. |
¿Que estamos haciendo en Panamá para aportar?
Desde la Academia y la investigación, Panamá sí investiga y aporta al mundo en este tema. Actualmente, desde el Centro de Investigación e Innovación Educativa, Ciencia y Tecnología (CIIECYT-AIP) y el Instituto Técnico Superior Especializado (ITSE) trabajamos en conjunto con la Universidad Técnica Federico Santa María de Chile en el desarrollo de nuevas técnicas basadas en Inteligencia Artificial para el diagnóstico y prevención de daños en transformadores. Además, gracias a la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) estamos preparando a estudiantes de ingeniería en técnicas novedosas de IA + IoT para detectar fallas en sistemas eléctricos y transformadores. Son la vanguardia en el país en este tema. A continuación, ejemplos de los trabajos que desarrollamos en Panamá:
| Investigación | Detalles |
| Sensores inteligentes IoT basados en antenas UHF | Desarrollamos sensores tipo antenas UHF para detectar descargas parciales en subestaciones, aislantes en poste y por supuesto, en transformadores eléctricos. |
| Monitoreo inteligente de la contaminación de las líneas eléctricas | Desarrollamos un sistema de monitoreo por condición para contaminación ambiental en aislantes eléctricos. Esto es innovador a nivel internacional. |
| Algoritmos de IA para detección de fallas | Hemos diseñado y aplicados algoritmos y software basado en IA, tanto convencional como generativa, para la detección de fallas en los aislantes eléctricos de transformadores, motores, cables y otros activos de los sistemas eléctricos. |
| Detección inteligente de fallas en aceites de transformadores por DGA | Algoritmos de IA para un sistema de nariz electrónica (para la detección temprana de fallas internas en transformadores eléctricos, mediante la predicción de gases disueltos (H₂, CH₄, C₂H₂, C₂H₄, C₂H₆). |
Estos solo son algunos ejemplos de las investigaciones aplicadas el campo de los transformadores que realizamos actualmente en conjunto entre Panamá y Chile.
Conclusión: Transformadores que piensan, redes que no fallan
Las fallas catastróficas en transformadores, como explosiones o incendios, no deberían sorprendernos. La realidad es que más del 70% de estas fallas dan señales previas que, si son ignoradas, se convierten en emergencias. Hoy tenemos la tecnología para medir, interpretar y actuar a tiempo: sensores inteligentes, monitoreo en línea y, sobre todo, inteligencia artificial aplicada a la gestión de activos.
La IA ya no es futuro, es presente, y está demostrando que puede detectar fallas antes de que ocurran, predecir el deterioro y optimizar el mantenimiento, reduciendo costos y salvando infraestructuras críticas. Transformadores “inteligentes” conectados a redes digitales permiten avanzar hacia una red eléctrica más confiable, segura y sostenible. Es parte imprescindible de una Smart Grid.
Las empresas eléctricas, industrias y gobiernos deben avanzar hacia una cultura de prevención y digitalización, donde la gestión de activos basada en datos y tecnología sea la norma, no la excepción. La seguridad energética del país, la continuidad de los servicios y el bienestar ciudadano dependen de nuestra capacidad para prevenir, no solo reaccionar.
En Panamá ya estamos aportando. Desde la academia y la investigación, desarrollamos tecnología aplicada a la detección inteligente de fallas mediante IA e IoT, y la ponemos al servicio de la industria nacional. Estamos listos en el CIIECYT-AIP para aportar.
Por: Dr. Carlos Boya
