Aplicación de la metodología de cálculo de índice de salud de activos a transformadores de potencia. Propuestas de mejora

ii Equation Chapter 1 Section 1 Proyecto Fin de Grado Ingeniería de Organización Industrial Aplicación de la metodología de cálculo de índice de salud de activos a transformadores de potencia. Propuestas de mejora. Autor: Veronika Kirylchyk Yevmenchik Tutor: Adolfo Crespo Márquez Dep. Organización Industrial y Gestión de Empresas I Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2017 iii iv Proyecto Fin de Grado Ingeniería de Organización Industrial Aplicación de la metodología de cálculo de índice de salud de activos a transformadores de potencia. Propuestas de mejora. Autor: Veronika Kirylchyk Yevmenchik Tutor: Adolfo Crespo Márquez Catedrático de la Universidad Dep. Organización Industrial y Gestión de Empresas I Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2017 v vi Proyecto Fin de Grado: Aplicación de la metodología de cálculo de índice de salud de activos a transformadores de potencia. Propuestas de mejora. Autor: Veronika Kirylchyk Yevmenchik Tutor: Adolfo Crespo Márquez El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2017 El Secretario del Tribunal vii viii Agradecimientos Al encontrarse ante el último paso de esta etapa de mi vida, me gustaría agradecer a todos los que formaron parte de este largo camino y los que me ayudaron a formarme como persona que hoy en día soy. Especialmente quiero agradecer a Adolfo Crespo, el tutor de este proyecto, por dar la oportunidad de trabajar con él y aprender en el campo de Mantenimiento. Aprovechando la ocasión, quiero dar las gracias a mi madre, que viendo lo complicada que ha sido esta carrera de obstáculos, me apoyó en todo momento intentando que tenga la suficiente confianza y seguridad en mi misma para superarlo todo. Doy las gracias a los sabios consejos de mi padre que me han hecho más fuerte y me han ido motivando a seguir mis sueños. Gracias a mis compañeros por estar dispuestos a echar una mano en cualquier momento. Y gracias a mi pareja y mis amigas por comprender la dificultad de este camino y no dejar que la constancia se vuelva en una monotonía. Veronika Kirylchyk 2017 ix x Resumen Un coste elevado del mantenimiento y recambio de los transformadores en las subestaciones eléctricas hace que las empresas se preocupen cada vez más por establecer un plan de mantenimiento preventivo y evitar los posibles fallos en la medida de lo posible. A su vez, la complejidad de establecer la prioridad de los activos lleva a las decisiones erróneas y con ello gastos innecesarios. Para establecer el orden de preferencia dentro de los activos algunas compañías optan por realizar un estudio de los indicadores de salud y criticidad que proporcionan información suficiente para realizar matrices de riesgo y tomar las decisiones pertinentes al mantenimiento de los activos. Uno de los métodos de cálculo de esos indicadores es el que será explicado en el presente documento. xvii ÍNDICE DE FIGURAS Ilustración 2.1: Arquitectura de los indicadores 5 Ilustración 3.1: Ejemplo del triángulo de Duval [3] 8 Ilustración 4.1: Posibles resultados de la metodología [2] 13 Ilustración 4.2: Vista general del proceso [2] 13 Ilustración 4.3: Esquema de Modificadores de Salud 17 Ilustración 4.4: Modificador de estado de salud [2] 17 Ilustración 4.5:Factor de reducción de envejecimiento 22 Ilustración 4.6: Índices de bandas de Salud [2] 24 Ilustración 4.7: Matriz de Riesgo [2] 31 Ilustración 5.1: Datos 33 Ilustración 5.3: Puntuación de salud - Tabla Resumen 33 Ilustración 5.2: Puntuación de Salud - Cálculos 34 Ilustración 5.4: Probabilidad de fallo 35 Ilustración 5.5: Consecuencias de fallo - Costes de referencia 35 Ilustración 5.6: Consecuencias de fallo - Costes reales 36 Ilustración 5.7: Consecuencias de fallo – Cálculos 36 Ilustración 5.8: Consecuencias de fallo - Cálculos 36 Ilustración 5.9: Asignación de las bandas 37 Ilustración 5.10: Matriz de Riesgo Actual y Matriz de Riesgo a Futuro 38 Ilustración 6.1: Matriz de riesgo incluyendo la gama de colores 48 Ilustración 6.2: Representación de la vida útil en la gráfica final 48 Ilustración 6.3: Representación de la puntuación de sal comparada en la gráfica final 49 Ilustración 6.4: Representación de número de intervenciones en la gráfica final 49 Ilustración 7.1:Putuación de salud actual - Simulación 51 Ilustración 7.2: Puntuación de salud futura - Simulación 52 Ilustración 7.3: Puntuación de salud futura con intervenciones - Simulación 53 Ilustración 7.4: Matriz de Riesgo Actual - Aplicando Mejoras 53 Ilustración 7.5: Matriz de Riesgo a Futuro - Aplicando Mejoras 53 Ilustración 7.6: Matriz de Riesgo a Futuro con Intervenciones - Aplicando Mejoras 53 Ilustración 7.7: Representación gráfica del estado de los activos 54 xviii Glosario DGA Análisis de Gases Disueltos INC Valor incremental β1 Tasa de envejecimiento inicial β2 Tasa de envejecimiento actual PSA Puntuación de Salud Actual MaxP Máximo de la puntuación MinP Mínimo de la puntuación MMI Técnica de combinación de factores "Máximo Modificado e Incremental" PSF Puntuación de salud a futuro POF Probabilidad de fallo HI Índice de salud C Criticidad FS Factor de Seguridad FA Factor ambiental ToF Tasa de fiabilidad TEA Tensión Extra Alta CF Cuello de fiabilidad CCM Capacidad Continua Máxima 2 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Motivación del trabajo La necesidad de conocer un método de cálculo de los índices de salud de los activos hace que se estudie a fondo la metodología en la que se ha centrado el presente trabajo. Al avanzar en el proyecto, el mero estudio de la metodología no fue suficiente y por lo tanto se incluyeron otras metas. Cabe destacar la complejidad que surgió al tomar el primer contacto con el método debido a la densidad y una estructura poco clara del documento. Esto hizo que la primera fase del proyecto tomó más tiempo de lo esperado. Una vez que se ha podido obtener el suficiente conocimiento debíamos comprobar su funcionamiento para ver cómo se comporta el mismo una vez que se quiere aplicar a los activos. Para ello se elaboró una hoja de cálculo, donde poco a poco se ha ido incluyendo cada parte de la metodología hasta llegar a las matrices de riesgo de los activos. Gracias a esta parte del proyecto, fuimos capaces de identificar zonas de mejora y proponer una solución a cada uno de los inconvenientes encontrados en el método. La identificación de las partes problemáticas llevó a cabo la realización de propuestas para solucionar las desventajas. Para no hacer modificaciones sobre la metodología inicial, se ha elaborado una hoja de Excel aparte con todas las mejoras que se han podido aplicar. La fase final y con ello, me refiero a los resultados consiste en la comparación de los valores obtenidos de las dos partes del trabajo, la parte de aplicación de la metodología y por otro lado las mejoras de la misma. 1.2 Objetivo El objetivo principal de este trabajo consiste en aplicar una metodología específica para evaluar el riesgo existente de una serie de activos, en nuestro caso a los transformadores de potencia. Más concretamente, la metodología consiste en el cálculo de los índices de salud basado en la condición del activo. La metodología de la que se parte en el presente trabajo, es un método bastante novedoso que se puede aplicar a una gran cantidad de activos, a pesar de ello, exclusivamente nos centraremos en el estudio de la metodología aplicada a los transformadores de potencia. Para comprobar el funcionamiento, se creará una herramienta con la hoja de cálculo, Excel, que servirá para verificar la aplicación de la metodología y conocer los puntos débiles de la misma. Tras la aplicación, sería conveniente realizar propuestas de mejora que darán respuesta a las dificultades surgidas a la hora utilizar la metodología con los transformadores. Las propuestas que surgirán en el proceso de la realización del trabajo, también tendrán que incluirse en la herramienta Excel, por lo tanto, se deberá de elaborar una segunda hoja de cálculo. De esta manera, una vez terminadas las dos herramientas Excel, se podrá comparar los resultados y sacar las conclusiones pertinentes con los datos de las dos partes. 1.3 Estructura del trabajo El presente trabajo está separado en distintas secciones, mientras que cada sección corresponde a un capítulo dado. En el capítulo 1 se detalla el objetivo que tiene este documento y la estructura que se seguirá durante el desarrollo del mismo. Los capítulos 2 y 3 tratan los antecedentes en materia de los indicadores de salud, el mantenimiento de los activos, y posteriormente los indicadores más destacados en una subestación eléctrica. Dado que el trabajo está 3 enfocado a las subestaciones eléctricas y más concretamente sobre los transformadores, el capítulo 3 tendrá una sección dedicada a la breve explicación de ambas cosas. El capítulo 4 es el capítulo más importante y por lo tanto el más extenso. Allí se describe al completo la metodología en la que se basa el presente trabajo. El capítulo, a su vez está dividido en subsecciones más pequeñas que separan el método en partes más pequeñas y más fáciles para la lectura. Tras la descripción del método en sí, es preciso comprobar el funcionamiento del mismo y aplicar éste a algunos activos representativos de la empresa. La aplicación de la metodología junto con las imágenes descriptivas se encuentra descrita en el capítulo 5. Una vez aplicado el método se han encontrado inconvenientes y puntos complicados de la aplicación, por esa razón en el capítulo 6 se encuentran las propuestas que surgieron durante la aplicación del método para facilitar y agilizar su funcionamiento en otros activos. Cada una de las propuestas está descrita en su correspondiente apartado junto a las razones de su aplicación El último capítulo, que es el capítulo 7, trata de reunir los resultados y las conclusiones una vez que se han aplicado las mejoras y se ha evaluado el funcionamiento del método en transformadores. Al final del documento también podemos encontrar un anexo, donde están reunidas todas las tablas de consulta que son necesarias para la correcta aplicación de la metodología para los transformadores de potencia. 4 2 INDICADORES DEL MANTENIMIENTO 2.1 Indicadores clave de rendimiento del mantenimiento Para evaluar el funcionamiento de un sistema de mantenimiento es necesario medir el rendimiento del mismo mediante ciertos factores que proporcionan información necesaria para hacer la comparativa. Estos factores se utilizan para: i) conocer el estado de los activos; ii) comparar los activos entre sí; iii) realizar análisis; iv) definir metas y objetivos; v) realizar planificación; vi) ver los cambios producidos. 2.2 Términos y definiciones Antes de pasar a la explicación de la evaluación de los factores influyentes en el rendimiento, se darán algunas definiciones para no tener lugar a duda en cuanto al término que se refiere. Las definiciones utilizadas en este trabajo son las que proporciona la norma UNE-EN 15341 de septiembre de 2008 [1]. “Indicador: característica o un conjunto de características de un fenómeno medido, de acuerdo con una fórmula dada, que evalúa la evolución. Cuadro de mando: conjunto de indicadores asociados, consistentes y complementarios, que proporcionan información sintética y global.” 2.3 Rendimiento del mantenimiento El Rendimiento del Mantenimiento es el resultado alcanzado o esperado de la utilización de los recursos disponibles para mantener en funcionamiento un bien, de forma que pueda seguir realizando la función que se le requiere. El Rendimiento del Mantenimiento dependen de una multitud de factores que pueden ser tanto internos como externos; entre ellos: el lugar de funcionamiento, la utilización, la edad del bien, el tamaño y etc. Dichos factores sirven para establecer planes de mantenimiento preventivo, mantenimiento correctivo y acciones de mejora, aplicando los recursos disponibles. También podemos decir que es el resultado de muchas actividades complejas que evalúan el estado de los bienes por medio de los indicadores apropiados para cada caso en concreto. 2.4 Sistema de indicadores Todos los indicadores de rendimiento del mantenimiento se pueden dividir en internos y externos, pero a su vez, estos podemos separarlos en tres grupos: económicos, técnicos y organizacionales. Los factores de influencia internos, incluyen aspectos relacionados con la situación dentro de la empresa, como, por ejemplo: cultura de la compañía, severidad del proceso, cartera de productos, tamaño de la instalación, índice de utilización de la instalación, antigüedad de la instalación y etc. Mientras que los factores de influencia externos, por el contrario, hacen referencia a aspectos que no dependen directamente de la empresa sino más bien del entorno en el desempeña su actividad, son indicadores como: cultura de la sociedad, el estado del mercado, coste de mano de obra, leyes y reglamentos, sectores y etc. 5 A su vez, cada uno de los tres grupos de indicadores podemos separar en tres niveles, que corresponden con la estructura jerárquica. Los indicadores del primer nivel son mucho más generales que del segundo nivel, es decir, el segundo nivel detalla los mismos aspectos que el primero, pero de manera mucho más detallada que antes, y lo mismo ocurre con el nivel dos y tres. Cada compañía puede establecer sus propios niveles y establecer el nivel de detalle que precisa para cada uno de los niveles. De esta manera obtenemos un gran número de indicadores, numerador y denominador que relacionan aspectos importantes de la empresa en mayor o menor detalle, dependiendo de las necesidades de la misma. 2.5 Selección de los indicadores En primer lugar, la empresa debe definir los objetivos que se quieren alcanzar con el análisis en cada uno de los niveles. El siguiente paso es identificar qué parámetros es necesario medir para poder cumplir con los objetivos marcados previamente. Una vez que tenemos los parámetros, cada uno de ellos estará compuesto por una serie de factores cuya alteración puede desencadenar cambios importantes. Sólo llegados a este punto podemos hablar de indicadores, que serán los factores anteriormente mencionados que podremos medir de manera cuantitativa. Aquí surge una cuestión importante ¿Cómo sabemos si el indicador elegido es correcto? Un indicador es adecuado si su valor tiene correlación con la evaluación que se está llevando a cabo con los parámetros establecidos. También sabremos que el indicador es válido si tiene relación con al menos uno de los objetivos marcados y a su vez permite tomar una decisión en función de su valor. Aquel indicador que no cumpla esas dos condiciones no puede ser utilizada, ya que no proporciona información relevante para la empresa. Ilustración 2.1: Arquitectura de los indicadores 6 3 SUBESTACIONES ELÉCTRICAS Y SUS COMPONENTES 3.1 Introducción a la problemática En las subestaciones eléctricas el mantenimiento de las instalaciones juega un papel muy importante, debido al coste multimillonario que puede suponer el reemplazamiento de algunos de los elementos. Un fallo inesperado no solo lleva a la pérdida de la función requerida del sistema, sino que puede repercutir en los clientes que a su vez forman la imagen de la compañía de la que se trate. Tras conocer las posibles consecuencias de un fallo, surge la necesidad de establecer un plan de mantenimiento adecuado que pueda anticipar los problemas y evitar desastres más grandes. El problema se encuentra en que generalmente estamos hablando de miles de activos cuyo pequeño fallo puede desencadenar un fallo mayor. La gran cantidad de elementos interconectados entre sí, sólo es uno de los problemas, otro que no es menos importante, es la prioridad de mantenimiento entre todos los elementos. A veces, no es nada fácil determinar la prioridad de elementos cuyas condiciones aparentemente son iguales. Para ello se deben valorar muchos aspectos, algunos tienen una relación directa mientras que otros pueden parecen no tener relación alguna con el activo. La tasa de fallo de los activos aumenta a medida que avanza la edad del mismo, por ello es preciso conocer en qué momento de la vida es mejor dejar de realizar operaciones correctivas y preventivas y sustituir el activo por uno nuevo, debido a que el valor de la probabilidad de fallo se dispara. Otro aspecto a valorar, es el conocimiento del estado en el que se encuentran todos los elementos, tanto en la actualidad como en un futuro próximo. Con eso se pretende planificar cualquier acción necesaria para mantener los activos en buen estado y evitar gastos innecesarios para las reparaciones y sustituciones. Hoy en día hay muchos métodos disponibles que permiten diagnosticar y predecir el estado de los activos, algunos se refieren a la salud individual, mientras que otros valoran el conjunto de los elementos. En el presente trabajo, la metodología inicial trata los activos por separado, aunque posteriormente valora la salud de activo en caso de que este sea compuesto. Para llevar a cabo cualquier actuación, en primer lugar, deben de recopilarse una serie de datos que posteriormente servirán para la elaboración de indicadores correspondientes. En los siguientes apartados se explicarán algunos de los métodos más relevantes de obtener información para los activos que se han elegido, que son los transformadores de potencia. 3.2 Subestación eléctrica y el papel del transformador Una subestación eléctrica es una instalación, o un conjunto de dispositivos eléctricos cuya función principal es la producción, conservación, transformación, y distribución de la energía eléctrica. La subestación debe de modificar los niveles de tensión de la energía eléctrica para que la misma pueda ser transportada y distribuida. Dentro de las subestaciones eléctricas sin duda alguna los activos más importantes son los transformadores. Esto se debe a que es la parte más costosa en las instalaciones de ese tipo, y su valor corresponde aproximadamente a un 60% de la inversión total. Por esa razón muchas empresas tienen un gran interés en conservar el mayor tiempo posible esos activos en buen estado y evitar que sufra algún tipo de deterioro fuera de lo común. Debido a la importancia que suponen los transformadores este trabajo se centrará en aplicar la metodología a ese tipo de activos. La metodología se describirá con detalle en los capítulos posteriores, siempre haciendo hincapié en aplicarlo a los transformadores de potencia. 7 En este contexto, es evidente que la explotación óptima de los transformadores de potencia pasa por una adecuada política de mantenimiento predictivo. A través de estos programas de mantenimiento se pretende conocer el estado de los equipos y determinar la existencia de defectos con el fin de anticiparse a un posible fallo y programar adecuadamente las operaciones periódicas de mantenimiento del transformador o su eventual sustitución. 3.3 El transformador Un transformador es un aparato de energía eléctrica que logra transformar la corriente alterna de baja intensidad y de alta tensión, en una corriente de intensidad alta y de presión baja. Los componentes básicos de un transformador son el núcleo magnético, los arrollamientos, la cuba y el aislamiento. La función principal del núcleo magnético es canalizar el flujo entre arrollamientos para el transvase de energía ente los mismos. Los arrollamientos son los encargados de coger la energía del sistema eléctrico de entrada (que corresponde al arrollamiento primario) y pasarla al sistema eléctrico de salida (que corresponde al arrollamiento secundario). A su vez, el aislamiento es un sistema esencial de un transformados, ya que garantiza que los diferentes partes del transformador se encuentres a diferente potencial. Y, por último, la cuba o también llamada tanque, es el contenedor para el componente aislante y la protección física, otro uso de la cuba es servir de soporte para los accesorios y equipos de control. En los transformadores de grandes potencias se busca que el sistema de aislamiento también cumpla la función de refrigerante. Por esa razón ese tipo de equipos normalmente llevan dos tipos de aislamiento; el aislamiento sólido, que suele ser un papel de celulosa, y el aislamiento líquido, que normalmente es un aceite dieléctrico. Dentro de un transformador el elemento más crítico es el aislamiento. Las temperaturas y el campo eléctrico que sufre, provocan el envejecimiento en el aislamiento. Si se produce algún esfuerzo fuera de lo común, por ejemplo: cambio de carga, sobretensión de origen atmosférico u otro, el mal estado del aislamiento puede suponer el fallo del transformador. 3.4 Métodos de análisis de datos A pesar de que hay una gran multitud de factores que podemos evaluar, hay algunos que son más preferibles que otros por la información que proporcionan cuando se trata de los transformadores. A continuación, se presentan los factores que han sido más utilizados por la facilidad de obtención de los mismos y por la información que puede proporcionar su análisis. 3.4.1 Análisis de gases disueltos (DGA) Una de las técnicas de mantenimiento y diagnóstico de las averías en los transformadores de potencia es el análisis de gases disueltos o DGA. Ésta técnica propone conocer la distribución de los gases que liberan los materiales aislantes dentro de la cuba y con ello diagnosticar e interpretar las diferentes tipologías de averías posibles en función de los datos obtenidos. El propósito es conocer con la mayor exactitud posible las cantidades de las diferentes sustancias que componen los gases disueltos en el aceite extraído del transformador. El origen de este método se sitúa en 1960 y es ampliamente utilizado en todo el mundo a partir de esa fecha. En los últimos veinte años existen numerosos estudios que intentan perfeccionar el diagnóstico y sacar cada vez mejores conclusiones con la mayor precisión posible. La técnica de Dornenburg fue de las más pioneras y supuso un gran avance en la metodología. Gracias a esta técnica se pudo diferenciar el origen de las averías, si eran térmicas o eléctricas, por las proporciones de ciertos gases. Aunque por ser de las primeras tiene la desventaja de poder aplicarse sólo si existe una adecuada cantidad de gases disueltos en aceite. Tras observar la temperatura de los gases y sin evaluar sus proporciones se pudo detectar cierto tipo de avería, en esto se basa la técnica de gases claves. Una vez descubierto eso, ya no es tan importante conocer la proporción de los gases, con evaluar la temperatura del gas de forma individual era suficiente. 8 Posteriormente Rogers observa que el Etileno y Acetileno, que son los gases que se introdujeron en la técnica de Dornenburg requieren una temperatura más elevada para generarse y por lo tanto si considerábamos esos gases desde el principio, llegaríamos a conclusiones erróneas. Con ello su aportación a DGA fue la propuesta de eliminación de esos gases. Años más tarde, Duval propone una interpretación de los resultados de DGA totalmente distinta centrándose sólo en tres de los gases que propuso Dornenburg. Establece que los gases más representativos son tres: C2H2, CH4 y C2H4 y los representa con un triángulo equilátero donde puede evaluar la avería que puede sufrir el transformador. De acuerdo al triangulo de Duval, se establecen valores límites en ppm para los gases combustibles presentes en cada tipo de avería. Posteriormente el propio Duval proponía versiones actualizadas de su triángulo clásico que cada vez daba más información acerca de las averías. Con esto se llega a la conclusión que las técnicas de diagnóstico de DGA son buenas, aunque disponen de ciertas desventajas. Comúnmente son utilizadas como una guía para determinar la condición del transformador, sin embargo, aún al día de hoy existe una gran incertidumbre generadas por la variedad de patrones de los gases. A pesar de las desventajas se observa que las versiones más recientes de los triángulos de Duval tienen una precisión del 95 % a la hora de diagnosticar casi todo tipo de averías relacionadas con los transformadores de potencia. 3.4.2 Calidad del aceite El análisis de las condiciones y la calidad del aceite dieléctrico de los transformadores de potencia permiten conocer las condiciones actuales del aceite y el tiempo de vida que le queda. La información que procede del análisis del aceite puede ayudar a anticiparse a posibles averías y realizar planes de mantenimiento y cambios de aceite. El aceite dentro del transformador funciona como un medio de transmisión de calor, y forma una parte muy importante del sistema de aislamiento. La realización de pruebas periódicas de la calidad es un buen indicador para determinar si todavía el aceite es capaz de cumplir la función del aislante. La cuestión a la que intentaremos responder es cuál de los aspectos del aceite debemos de tener en cuenta para saber si la calidad del aceite es suficiente, y en caso de que no lo fuera, que fallos puede llevar a cabo y las debidas actuaciones como respuesta al análisis. Una de los primeros aspectos que debemos tener en cuenta es el contenido de humedad. Una reducción del contenido de humedad reduce también las propiedades aislantes del aceite haciendo posible que ocurra un fallo por corto circuito. Otro aspecto que va de la mano con el anterior es el número ácido, es decir, el número de ácidos carboxílicos que contiene el aceite en su interior. Este aumento de acidez se produce bajo la influencia de temperaturas excesivas, lo que puede ser ocasionado por la sobrecarga de algunos elementos del transformador. Si la acidez no se controla desde los primeros momentos, provoca un aumento de la humedad y como ya se ha dicho anteriormente, eso hace que aceite pierda las propiedades aislantes. Ilustración 3.1: Ejemplo del triángulo de Duval [3] 15 [4.1] [4.2] [4.3] [4.4] 4.2.2 Vida útil esperada La vida útil esperada viene condicionada por la vida normal esperada, pero teniendo en cuenta los factores de localización (represente el deterioro debido al entorno donde se encuentra instalado) y factor de servicio (representa el envejecimiento adicional debido a la forma de uso del activo). La duración de la vida útil esperada se calcula de la siguiente forma: 𝑽𝒊𝒅𝒂 ú𝒕𝒊𝒍 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂= 𝑽𝒊𝒅𝒂 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒍𝒐𝒄𝒂𝒍𝒊𝒛𝒂𝒄𝒊ó𝒏×𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒔𝒆𝒓𝒗𝒊𝒄𝒊𝒐 El factor de localización es un factor que se compone de varios aspectos entre ellos se encuentra la distancia de la costa, la altitud y la categoría de corrosión. Para cada componente, estos tres aspectos tienen una tabla al final del documento que nos proporcionará un valor numérico de cada factor. Si uno o más valores son mayores que 1: 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒍𝒐𝒄𝒂𝒍𝒊𝒛𝒂𝒄𝒊ó𝒏 =𝑴𝑨𝑿(𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑫𝒊𝒔𝒕𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝑪𝒐𝒔𝒕𝒂,𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑨𝒍𝒕𝒊𝒕𝒖𝒅,𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑪𝒐𝒓𝒓𝒐𝒔𝒊ó𝒏) +((𝑵º 𝒅𝒆 𝒇𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓𝒆𝒔 𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓 𝒂 𝟏)−𝟏)×𝑰𝑵𝑪) Donde INC, es un valor incremental que se encuentra en la tabla 18. En caso de que los tres factores fuesen menores o iguales que 1, la ecuación quedaría de la siguiente manera: 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒍𝒐𝒄𝒂𝒍𝒊𝒛𝒂𝒄𝒊ó𝒏 =𝑴𝑰𝑵(𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑫𝒊𝒔𝒕𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝑪𝒐𝒔𝒕𝒂,𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑨𝒍𝒕𝒊𝒕𝒖𝒅,𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑪𝒐𝒓𝒓𝒐𝒔𝒊ó𝒏) En cambio, el factor de servicio que interviene en el cálculo, se encuentran tabulado para cada uno de los activos, y no precisa ningún tipo de tratamiento especial. 4.2.3 Tasa de envejecimiento inicial (β1) Esta variable representa el proceso de envejecimiento exponencial que sufren todos los activos a lo largo de la vida, siempre condicionada a la vida útil esperada que puede tener: 𝜷𝟏=𝐥𝐧(𝑯 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂 𝑯𝒏𝒖𝒆𝒗𝒐 ) 𝑽𝒊𝒅𝒂 ú𝒕𝒊𝒍 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂 Donde: • Hnuevo : es la puntuación de salud inicial de un activo nuevo, que es de 0.5. • Hesperada:es la puntuación de salud cuando un activo alcanza su vida útil esperada, su valor es 5.5. • Vida útil esperada: es el valor que se calculó en el apartado anterior. 16 [4.5] 4.2.4 Puntuación de salud inicial La metodología define el mismo método de cálculo de la puntuación inicial para todos los activos. De esta manera, dos activos de la misma edad, misma ubicación y un uso muy parecido tendrán la misma puntuación de salud inicial. Por lo tanto, la puntuación de salud define una relación genérica entre la edad del activo, la tasa de envejecimiento inicial y se compara con la salud que tendría un activo nuevo. Cabe destacar que la escala se limita entre 0.5 y 5.5, asignando el valor máximo al activo que ha llegado al final de su vida útil. La fórmula para su cálculo queda se la siguiente forma: 𝑷𝒖𝒏𝒕𝒖𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝒅𝒆 𝒔𝒂𝒍𝒖𝒅 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍=𝑯𝒏𝒖𝒆𝒗𝒐×𝒆(𝜷𝟏×𝑬𝒅𝒂𝒅) Donde: • Hnuevo: es la puntuación de salud inicial de un activo nuevo, que es de 0.5. • β1: es la tasa de envejecimiento inicial. • Edad: es la edad del activo en años. Esta primera relación proporciona una estimación inicial de la salud que puede tener el activo, aunque ésta se modificará a medida que avance el desarrollo de la metodología. 4.2.5 Puntuación de salud actual (PSA) Una vez que se ha obtenido la puntuación de salud inicial, es preciso calcular los modificadores cuya aplicación podrá corregir la puntuación inicial para asimilarla lo máximo a la situación real en la que se encuentra un activo. Posteriormente vamos a detallar los modificadores que se necesitan para obtener la puntuación actual: modificador de estado y modificador de fiabilidad. A su vez el modificador de estado consta de tres componentes: • Factor de puntuación de salud, que determina el modo en que la puntuación del estado inicial va a ser modificado. Dicho factor se determina mediante la combinación de otros dos modificadores: o Modificador de condición observada, que transmite la situación del activo mediante una inspección visual. o Modificador de condición medida, que tal y como podemos intuir, reflejan las mediciones realizadas sobre los activos. • El máximo de la puntuación (MaxP), que se utiliza en situaciones en las que el resultado de una inspección es desfavorable, en este caso se asigna dicho valor. Su valor se encuentra tabulado junto con los factores y se elige el máximo entre ellos, normalmente coincide con el máximo de la escala, 10. • El mínimo de la puntuación(MinP), se utiliza para indicar el resultado de una inspección excelente, pero que deja pequeñas repercusiones en el activo. El valor de esa puntuación se encuentra tabulado junto con los factores y se elige el mínimo entre ellos, normalmente coincide con el valor mínimo de la escala, 0.5. Los tres componentes del modificador se encuentran tabulados en el anexo del documento. 17 Ilustración 4.4: Modificador de estado de salud [2] Los factores de los modificadores de condición observada y condición medida se encuentran tabulados en el anexo del documento. Sin embargo, una vez vistas las tablas, vemos que un solo activo puede tener uno o varios factores como para el modificador de condición observada, tanto para el modificador de condición medida. Gracias a la Técnica MMI, que se explica en el apartado 4.2.3 Técnica de combinación de factores (MMI), podemos llegar a un valor único de cada uno de los factores. Una vez que tenemos un único valor para cada modificador, es hora de hacer la combinación de ambos para conseguir el factor de puntuación de salud que se comparará posteriormente con el valor máximo y mínimo. Ilustración 4.3: Esquema de Modificadores de Salud 18 [4.6] [4.7] [4.8] a= Máximo de (Factor de Condición Observada, Factor de Condición Medida) b= Mínimo de (Factor de Condición Observada, Factor de Condición Medida) Factor de Puntuación de Salud >1 >1 = a+((b-1)/1.5) >1 ≤1 =a ≤1 ≤1 =b+((a-1)/1.5) Tabla 1: Factor de Puntuación de Salud El modificador de fiabilidad también está compuesto por dos componentes: i) Factor de fiabilidad, cuyo valor está comprendido entre 0.6 y 1.5 y en caso de que fuese necesario su utilización el valor exacto lo especificaría un experto en la materia basándose en la experiencia con el tipo del activo. En caso de que la experiencia no fuese la suficiente utilizaremos el valor 1, que es el valor asignado por defecto. ii) Cuello de fiabilidad (CF), es el valor mínimo que pudiera tomar el factor de fiabilidad en algunos casos y su valor siempre será de 0.5. 𝑺𝒂𝒍𝒖𝒅 𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍= 𝑺𝒂𝒍𝒖𝒅 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍 × 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒑𝒖𝒏𝒕𝒖𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝒅𝒆 𝒔𝒂𝒍𝒖𝒅 × 𝑴𝒐𝒅𝒊𝒇𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒇𝒊𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 La puntuación de salud actual obtenida mediante la aplicación de la expresión anterior, no es un resultado definitivo. Para comprobar su validez se compara con el máximo y el mínimo de la puntuación para ver que la puntuación que se ha obtenido se encuentra dentro de la escala de puntuación de salud establecida en la metodología. Es importante seguir el orden de las comparaciones, es caso contrario, el resultado puede variar significativamente perdiendo su validez. En primer lugar, la puntuación de salud actual se compara con el valor máximo de la siguiente manera: 𝑺𝒊 𝑷𝑺𝑨>𝑴á𝒙𝑷 𝒆𝒏𝒕𝒐𝒏𝒄𝒆𝒔 𝑷𝑺𝑨𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒂𝒅𝒂=𝑴á𝒙𝑷 En segundo lugar, se compara también con el valor mínimo: 𝑺𝒊 𝑷𝑺𝑨<𝑴𝑨𝑿(𝑴𝒊𝒏𝑷,𝑪𝑭) 𝒆𝒏𝒕𝒐𝒏𝒄𝒆𝒔 𝑷𝑺𝑨𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒂𝒅𝒂=𝑴𝑨𝑿(𝑴𝒊𝒏𝑷,𝑪𝑭) En caso de que la puntuación obtenida por la expresión no se contempla por los dos casos anteriores, su valor permanecerá sin modificar. Nota: La metodología inicial también incluye tres modificadores más además de los que ya se han explicado para los transformadores de potencia. Estos modificadores son: Modificador del Aceite, Modificador DGA y Modificador FFA. Debido a que dichos modificadores no se explican con la suficiente claridad y dejan ciertos aspectos sin definir, se ha decidido omitir y tomar el valor de esos modificadores por defecto. Así su aplicación no variará el resultado. 19 4.2.6 Técnica de combinación de factores (MMI) Los factores de condición que forman parte de los modificadores de estado deben ser combinados en uno sólo antes de ser incluido en la metodología, este proceso de combinación es el que se detallará en este apartado. Gracias a la técnica que se conoce como MMI, técnica del “Máximo Modificado y su Incremento”, podremos utilizar múltiples factores que del activo uniéndolo en uno sólo. Esta técnica está enfocada en maximizar el potencial de la condición más fuerte, cuyo valor será más alto, y a la misma vez controlar el resto de los factores dependiendo de los valores que tengan. Este enfoque permite aplicar el mismo método a la totalidad de los activos, sin importar la categoría a la que pertenezcan. La combinación de factores utilizando la Técnica MMI se describe a continuación: Si alguno de los factores es mayor que 1: ▪ Var_1=Máximo de los Factores ▪ Var_2=Excluyendo Var_1 o El resto de Factores donde (Factor-1)>0 o Sumar (Factor-1) para n-1 factores más altos; donde n=Máximo de factores combinados ▪ Var_3=Var_2/Factor Divisor1 ▪ Factor combinado=Var_1+Var_3 En caso contrario: ▪ Var_1=Mínimo de los Factores ▪ Var_2=2º más pequeño de los factores ▪ Var_3=(Var_2-1) /Factor Divisor2 ▪ Factor combinado=Var_1+Var_3 Donde: • Máximo de factores combinados se refiere al número de factores que afectan al Factor combinado simultáneamente (Tabla 2 y 3). • Factor Divisor1 y Factor Divisor2 son constantes que especifican el grado en el que los factores pueden influir uno a otro (Tabla 2 y 3). Categoría del activo Subdivisión Parámetros para la aplicación de la Técnica MMI Factor Divisor 1 Factor Divisor 2 Máximo de factores combinados Transformador AT 1.5 1.5 1 Transformador TEA Transformador principal 1.5 1.5 1 Cambiador de toma 1.5 1.5 3 Transformador de 132kV Transformador principal 1.5 1.5 1 Cambiador de toma 1.5 1.5 3 Tabla 2: Parámetros para la aplicación de la Técnica MMI - Modificadores de Condición Observada 20 Categoría del activo Subdivisión Parámetros para la aplicación de la Técnica MMI Factor Divisor 1 Factor Divisor 2 Máximo de factores combinados Transformador AT 1.5 1.5 2 Transformador TEA Transformador principal 1.5 1.5 2 Cambiador de toma 1.5 1.5 3 Transformador de 132kV Transformador principal 1.5 1.5 2 Cambiador de toma 1.5 1.5 3 Tabla 3:Parámetros para la aplicación de la Técnica MMI - Modificadores de Condición Medida A continuación, se muestra un caso de aplicación de ese algoritmo. Caso 1: uno o más Factores > 1 • Factores=1.2, 1.0, 1.1, 1.02, 0.9, Máximo de factores combinados=4, Factor Divisor1 y Factor Divisor2=2 • Var_1=máximo de los Factores= Max (1.2, 1.0, 1.1, 1.02, 0.9) =1.2 • Var_2=sumar el resto de los Factores si Factor-1>0= (1.1-1) +(1.02-1) =0.12 • Var_3=Var_2/Factor Divisor1=0.12/2=0.06 • Factor Combinado=Var_1+Var_3=1.2+0.06=1.26 Caso 2: Todos los Factores ≤ 1 • Factores=1,1,0.8,1,0.9, Máximo de factores combinados=4, Factor Divisor1 y Factor Divisor2=2 • Var_1=mínimo de los Factores=Min (1,1,0.8,1,0.9) =0.8 • Var_2=2º más pequeño de los Factores=2ºMin (1,1,0.8,1,0.9) =0.9 • Var_3=(Var_2-1) /Factor Divisor2= (0.9-1) /2=-0.05 • Factor Combinado=Var_3+Var_1=0.8+(-0.05) =0.75 4.3 Puntuación de salud en el futuro La evaluación de la probabilidad de fallo en el futuro lleva a la conclusión de que los activos sufren un deterioro de su salud y que consecuentemente, la probabilidad de fallo incrementa. La puntuación de salud futura se calcula de manera muy similar a la puntuación de salud actual, basándose en las suposiciones de deterioros de todos los activos y usando una relación exponencial que puede dar una idea de la evolución de la salud. Para obtener la puntuación de salud debemos partir del valor de la puntuación de salud actual que se calculó en el apartado anterior y aplicar una serie de cambios que simulan el deterioro que se provocaría durante los próximos años. Estos cambios consisten en la aplicación de una tasa de envejecimiento actual y un factor de reducción de envejecimiento. 21 [4.9] [4.10] 4.3.1 Tasa de envejecimiento actual – β2 Con el fin de predecir la puntuación futura de salud a partir de la puntuación de salud actual, la tasa de envejecimiento necesita ser recalculada de manera que los efectos de los modificadores se tengan en cuenta, es decir, calcular la tasa de envejecimiento implica evaluar la condición real en la que se encuentra el activo. Para el cálculo de la tasa de envejecimiento actual es necesario haber calculado la puntuación de salud actual, saber la edad del activo, el envejecimiento y el factor de reducción, que se podrá encontrar en el Anexo A para los activos utilizados. Dependiendo de la edad del activo, la tasa de envejecimiento se calculará de una u otra manera. • Si la edad del activo es igual o superior a los 10 años (Edad≥10 años): 𝜷𝟐=𝐥𝐧(𝑷𝑺𝑨 𝑯𝒏𝒖𝒆𝒗𝒐) 𝑬𝒅𝒂𝒅×𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒓𝒆𝒅𝒖𝒄𝒄𝒊ó𝒏 • Si la edad del activo es menor de los 10 años (Edad<10 años): 𝜷𝟐=𝜷𝟏 Para esos activos la tasa de envejecimiento se fijará a partir de la primera tasa de envejecimiento calculada en los apartados anteriores. Dicha condición se realiza para evitar que se produzca un deterioro en las etapas más tempranas de la vida del activo y no sea evaluado correctamente. 4.3.2 Factor de reducción de envejecimiento Al utilizar la curva exponencial para asemejar el deterioro de los activos corremos el riesgo de asignar un deterioro demasiado brusco en las últimas etapas de la vida del activo. Para evitar dicho error y reflejar con mayor precisión la realidad se utiliza un factor de reducción de envejecimiento. La causa del efecto anteriormente mencionado se debe a la no coincidencia exacta de la curva seleccionada una vez que el activo alcanza los valores de puntuación de salud altos. Con el fin de minimizar el potencial del crecimiento de la curva exponencial se introduce un factor de reducción de envejecimiento para modificar la tasa de deterioro del activo. Esto ralentiza la tasa de envejecimiento del activo al aplastar un poco la curvatura, especialmente cuando la puntuación de salud sea mayor a 5.5. En la práctica la aplicación de este tipo de factores es de uso común por los ingenieros en cuestiones de fiabilidad. Se usa el intervalo P-F, donde P, es el punto donde se puede detectar un fallo potencial, y F es donde ocurre el fallo funcional del activo. En tales conceptos, se dibuja una curva entre los dos puntos, P y F, para obtener una previsión de tiempo hasta el fallo y el efecto de la reducción de tal forma que cuando el envejecimiento se acelera la curva resultante muestra un valor más cercano al real. En la metodología, el factor de reducción de envejecimiento aplicado variará dependiendo de la puntuación de salud actual del activo. Para los activos que ya han superado el valor de 5,5, el factor de reducción de envejecimiento se fijará en su valor máximo admisible. A su vez los activos cuya puntuación es inferior a 2, no necesitarán la utilización de dicho factor, y por ello se fijará el valor de uno, que no altera la estimación del deterioro. Con el fin de evitar que los activos de baja puntuación de salud se deterioren más rápidamente que los activos de puntuación de salud altos a la hora de realizar la estimación, no debe haber cambios significativos en el 22 [4.11] valor del factor de reducción. Por lo tanto, el factor de reducción varía linealmente entre la unidad y su valor máximo para todos los activos cuya puntuación de salud actual sea entre 2 y 5.5. El valor máximo admisible que se establece en esta metodología es de 1.5, pudiendo realizar cambios de dicho valor, en caso de que la curva no se asemeje a la curva del deterioro de los activos a estudiar. La tabla de calibración del factor de reducción de envejecimiento se puede ver en la siguiente figura. Ilustración 4.5:Factor de reducción de envejecimiento Puntuación actual de salud Factor de reducción de envejecimiento <2 1 Entre 2 y 5.5 ((Puntuación actual de salud-2) /7) +1 > 5.5 1.5 Tabla 4: Factor de reducción de envejecimiento 4.3.3 Cálculo de la puntuación de salud a futuro La puntuación de salud a futuro (PSF) se calcula utilizando la misma metodología exponencial basada en la puntuación de salud inicial. 𝑷𝑺𝑭=𝑷𝑺𝑨×𝒆(𝜷𝟐×𝒕) Donde: • PSA es la puntuación de salud actual del activo. • β2 es la tasa de envejecimiento actual. • t es el número de años que se pretenden analizar. 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 5,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5 10 Factor de reducción de envejecimiento Puntuación de salud actual 23 [4.12] La puntuación de salud en el futuro tiene un límite superior más alto que la puntuación de salud actual, cuyo valor máximo pasa a ser 15. Esto nos permite modelar el deterioro y ver la evolución del activo a mayor espacio temporal. 4.4 Probabilidad de fallo Para cada categoría de activos, además de la puntuación de salud se define una probabilidad de fallo que tiene una estrecha relación con la propia salud del mismo. Tal y como se describirá más adelante, la relación y los valores de calibración de los equipos establecen que los activos con la misma puntuación de salud tendrán el mismo valor de la probabilidad de fallo. La probabilidad de fallo de un activo se obtiene en función del estado del activo, la expectativa de vida, la ubicación, el servicio, la fiabilidad, y las condiciones observadas y medidas. Para la mayoría de los activos la probabilidad de fallo se calcula con la puntuación de salud actual mediante la utilización de una sencilla fórmula. Sin embargo, para algunas de las categorías de activos, como transformadores, es necesario calcular la puntuación de salud de cada uno de los componentes y a continuación, combinar las puntuaciones obtenidas para llegar a un único valor de la probabilidad de fallo. La probabilidad de fallo (POF) anual se calcula mediante la siguiente ecuación: 𝑷𝑶𝑭=𝑲×[𝟏+(𝑪×𝑯)+(𝑪×𝑯)𝟐 𝟐! +(𝑪×𝑯)𝟑 𝟑! ] Donde: • Si la Puntuación de salud actual (o futura si se calcula la POF a futuro) es mayor a 4, entonces H=PSA. • Si la Puntuación de salud actual (o futura si se calcula la POF a futuro) es menor o igual a 4, entonces H=4. • K y C son constantes que se pueden encontrar en las tablas anexas. Los transformadores de extra alta tensión y a los de 132kV, tienen un tratamiento especial en el cálculo de la probabilidad de fallo. La razón por la que estos activos no se tratan de la misma que los demás es simple: estos activos son compuestos y la puntuación de salud es la combinación de puntuaciones de todos los componentes. Antes de llegar a este punto la metodología ha sido la misma para todos los activos y los activos que tuvieran más de un componente se estudiaba cada componente como un activo aparte. En este punto se debe de valorar el conjunto de los componentes y llegar a un único valor de la probabilidad de fallo. La combinación de la salud de los componentes es muy sencilla. Se utilizará la ecuación 4.12, pero el valor de la Puntuación de Salud Actual es el valor de Puntuación de Salud Actual máximo de todos sus componentes. De esta forma al equipo se asigna la salud del componente en peor estado. 4.4.1 Constantes K y C en el cálculo de la probabilidad de fallo Para describir la relación entre la puntuación de salud y la probabilidad de fallo se utilizará una curva exponencial genérica, que es constante para los valores de salud bajos, mientras que si los valores de salud son altos la curva tiene un crecimiento exponencial. De esa manera podemos representar el aumento de la degradación del activo con el aumento de la probabilidad de fallo, tal y como se puede ver en la figura. 24 Para obtener la curva que se muestra, se deben de utilizar los parámetros genéricos para cada categoría de activos. Dichos parámetros genéricos son el valor C, que define la forma de la curva, y el valor K, que es la tasa de fallo. Los valores C y K se pueden ver en las tablas anexas. El valor C se mantiene constante para todas las categorías de activos y se selecciona de tal manera que la probabilidad de fallo de un activo en el peor estado fuese diez veces mayor que la probabilidad de fallo de un activo nuevo. El valor K, varía con las categorías, y viene determinado por la tasa de fallo, de la distribución del índice de salud y el volumen del activo. 4.5 Consecuencias de fallo Cuando se produce el fallo de un activo eso tendrá por consiguiente un impacto en el funcionamiento global de la empresa. Por tanto, el impacto hace referencia a las consecuencias del fallo. La metodología propone un método de evaluación de las consecuencias del fallo individual de un activo a través del valor monetario que este supone. Esta metodología separa las posibles consecuencias de fallo en cuatro categorías para cada activo: • Consecuencias financieras • Consecuencias ambientales • Consecuencias de seguridad • Consecuencias debido al rendimiento de la instalación Cada una de las cuatro categorías se evalúa según el valor monetario anual que conlleva, la consecuencia global, por tanto, es la suma de los valores obtenidos de las cuatro categorías. Mediante esta suma se obtiene el coste global anual que representa un determinado fallo del activo. El cálculo de las consecuencias de fallo está basado en costes de referencia que se han calculado de antemano y la aplicación de factores de modificación, valorando una gran cantidad de variables que influyen en cada categoría. Los costes de referencia se pueden ver en el anexo. Ilustración 4.6: Índices de bandas de Salud [2] 31 Las matrices se construyen tal y como se indica en la figura: Una vez que está completa la matriz de riesgo, los activos que se encuentran más cerca de la esquina inferior derecha son los que mayor riesgo suponen. A este tipo de activos se tendrá que poner la mayor atención debido a que un fallo puede producir grandes pérdidas. Por el contrario, los activos que están cerca de la esquina superior izquierda son los menos prioritarios a la hora de establecer planes de mantenimiento o sustitución. El resto de la matriz se evalúa bajo el mismo criterio estableciendo prioridad entre los activos de la misma categoría. 4.9 Intervenciones Las intervenciones son actividades que se realizan para mejorar el activo y evitar que este falle. La mejora puede ser tanto reemplazo del activo como actividades de mantenimiento y reacondicionamiento. Tales actividades están dirigidas principalmente a reducir el riesgo mediante la reducción de la probabilidad de fallo. El efecto de estas actividades se calculará modificando los datos de entrada utilizados a lo largo de la metodología. De esta manera, será necesario recalcular la puntuación de salud actual y la puntuación de salud a futuro, donde la última será la que se utilice para calcular la matriz de riesgo a futuro, teniendo en cuenta las intervenciones. Para las intervenciones que suponen un reemplazo del activo, simplemente pasaremos a calcular los índices para el activo nuevo, teniendo en cuenta los cambios en la población de la categoría del activo. Para las intervenciones que suponen un mantenimiento o reacondicionamiento, se volverá a calcular la salud y la criticidad del activo utilizando datos de entrada revisados, acorde con las actividades de reacondicionamiento. Esta revisión de datos, debe tener en cuenta los cambios en los datos de entrada que se han producido con actividades anteriormente mencionadas. Ilustración 4.7: Matriz de Riesgo [2] 32 5 APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA 5.1 Equipos seleccionados La metodología en la que se centra este trabajo, que es la que está descrita en el capítulo anterior, trata de establecer los Índices de Salud para una gran parte de los activos que normalmente se pueden encontrar en una subestación eléctrica. Debido al gran número de categorías distintas, ha sido necesario seleccionar un grupo de activos cuyo estudio y comprobación de llevaría a cabo. Dado el conocimiento de la importancia de los transformadores en las subestaciones eléctrica, se ha tomado la decisión de enfocar el trabajo a este tipo de activos. No obstante, dentro de la categoría de los transformadores, los mismos se pueden dividir en subcategoría por la tensión a la que están sometidos. De esa manera podemos establecer dos grupos, uno de ellos con los transformadores de baja y alta tensión, y otro de transformadores de extra alta tensión y los de 132kV. Los transformadores se consideras de extra alta tensión cuando su tensión se encuentra entre 33kV y 66kV. Para aplicar la metodología se han seleccionado dos transformadores simples, que son del primer grupo, y otros dos transformadores del segundo grupo. Este segundo grupo de transformadores tiene un factor clave que lo diferencia del primero, que estos están formados por más de un componente. Ya se ha explicado en la metodología que equipos compuestos tienen un tratamiento especial. En primer lugar, se debe de calcular el estado de salud de cada componente por separado y posteriormente hacer un factor de probabilidad de fallo común, ya que se trata del conjunto de los elementos. Los transformadores seleccionados para la aplicación y posterior comprobación de la metodología son: • Transformador de 6,6/11kV, de 35 años de edad. • Transformador de 20kV, de 51 año s de edad. • Transformador de 66kV, de 45 años de edad, que a su vez está formado por: ▪ Transformador principal ▪ Cambiador de toma • Transformador de 132kV, de 24 años de edad, que a su vez está formado por: ▪ Transformador principal ▪ Cambiador de toma Debido a que no se conocen más datos sobre los transformadores, los factores que vienen determinados mediante la consulta de tablas, se realizará de manera arbitrario, siempre teniendo en cuenta la edad del activo y utilizando el sentido común. Para ver el avance de los índices en un futuro, se elige un espacio temporal de 10 años que se considera suficiente para ver una evolución aproximada del activo. En cuanto a l número de intervenciones que ha sufrido en activo, éste se establecerá en función de la edad del activo también de manera arbitraria, siempre utilizando los datos históricos de los transformadores c de edad similar a los que se hace el estudio. Para ver el funcionamiento de la metodología y poder detectar las fortalezas y debilidades de la misma, se utilizarán varias hojas Excel para su desarrollo. 33 5.2 Datos Como ya se ha mencionado en alguna ocasión durante el documento, la aplicación de la metodología se realizará mediante la utilización de una hoja de cálculo Excel. Cada apartado de la aplicación tendrá dedicado una pestaña en la hoja de cálculo donde encontraremos la información y los datos necesarios. En primer lugar, se debe establecer las variables de entrada de los activos que se han seleccionado para el estudio. En la primera pestaña es conveniente poner los datos más relevantes de los activos, aquellos que serán necesarios para la aplicación de la metodología. Algunos de esos datos son procedentes de las tablas que aparecen en el documento, como la vida normal del activo y las constantes. Mientras que los otros son establecidos antes de poner en marcha el método, como son la edad del activo y las intervenciones realizadas. En la siguiente ilustración podemos ver los datos que se han utilizado tal y como aparecen en la hoja de cálculo: Ilustración 5.1: Datos 5.3 Puntuación de salud Tal y como se especifica en la metodología, una vez que tenemos identificados los activos y los datos de entrada, se debe pasar al cálculo de la puntuación de salud. En un principio se calculará la puntuación actual, y una vez que se tenga esta, se realizará el cálculo de la puntuación de salud en el futuro. En las ilustraciones podemos ver cómo se ha calculado cada uno de los valores paso a paso. Para mayor facilidad de trabajo a lo largo de la metodología se ha realizado una tabla resumen, que corresponde a la Ilustración 5.3 con los valores intermedios en el paso del cálculo de la puntuación actual. Ilustración 5.2: Puntuación de salud - Tabla Resumen 34 El orden que se sigue en la hoja de cálculo es exactamente el mismo que se sigue en el desarrollo de la metodología. Esto hace que la comprobación del método sea más sencilla de realizar. En la tabla de los cálculos vemos paso a paso la manera en la que se ha calculado cada factor que interviene en la puntuación de salud actual. Para no quedarse sólo en la salud actual, se ha aprovechado la misma pestaña para avanzar un poco más y añadir la puntuación de salud en el futuro. Esto también ahorra hacer una pestaña independiente para la puntuación futura. Hay que mencionar que ciertas partes de la metodología son complicadas de realizar con una programación sencilla de celdas de la hoja de cálculo. Por esa razón, los aspectos como la aplicación de la técnica MMI y la comparación de las puntuaciones se ha hecho de forma manual, simplemente introduciendo los valores correspondientes. El resto de las celdas, en cambio están programadas para corregir el valor si los componentes del mismo cambian. 5.4 Probabilidad de fallo Posteriormente pasamos a calcular la probabilidad de fallo de cada activo. Este apartado es uno de los más cortos, debido que en su cálculo intervienen pocos factores. Como se puede ver en la ilustración 5.4, esta hoja de cálculo no tiene el mismo número de activos que las hojas anteriores. Esto se debe a que, en este paso de la metodología, los activos que tienen más de un componente, pasan a ser valorados como un único activo, mientras que antes se hacía el estudio de cada uno de los componentes por separado. Así, para el transformador de 66kV y de 132kV ya no se hace la separación en transformador principal y el cambiador de toma, sino que forman un único equipo. Ilustración 5.3: Puntuación de Salud - Cálculos 35 Aunque ya se ha dicho durante la explicación de la metodología, recordamos que para tener en cuenta la vida de todos los componentes de una instalación, a la hora de calcular la probabilidad de fallo simplemente se debe de utilizar el valor de la puntuación más alto de todos los componentes. De esta manera calculamos la probabilidad de fallo para el peor de los casos, asignando esta probabilidad al conjunto de los activos. 5.5 Coste de consecuencias de fallo El cálculo de las consecuencias reales se basa en los costes de referencia. Que tal y como se describe en la metodología, los costes de referencia los podemos encontrar en los anexos, y por lo tanto partiremos de los valores tabulados. Para mayor facilidad, antes de pasar al cálculo de los valores reales, se han copiado los datos de referencia para poder vincular dichos valores una vez que fuesen necesarios. Cada una de las consecuencias tiene una manera propia de obtener el coste real de la consecuencia y por ello no se puede aplicar el mismo método a todas ellas. Por esa razón cada coste de consecuencia se calcula de manera individual y posteriormente se hace la suma de todos los costes de las consecuencias de fallo de un mismo activo para obtener el valor total. Ilustración 5.4: Probabilidad de fallo Ilustración 5.5: Consecuencias de fallo - Costes de referencia 36 Al igual que en otros apartados, se ha seguido el mismo esquema del documento para el cálculo de las consecuencias. Partimos de los valores de referencia y calculamos los costes financieros, luego los ambientales, siguiendo pos los de seguridad y de rendimiento. Una vez que tenemos cada uno de los costes reales calculados, los volcamos sobre otra tabla resumen donde finalmente se suman los valores obteniendo el coste de las consecuencias total para cada activo. Ilustración 5.8: Consecuencias de fallo - Cálculos Ilustración 5.7: Consecuencias de fallo – Cálculos Ilustración 5.6: Consecuencias de fallo - Costes reales 37 5.6 Asignación de las bandas Otra pestaña de la hoja de cálculo estará dedicada a la asignación de las bandas, tanto las bandas de salud como las bandas de criticidad para cada uno de los activos utilizados para la aplicación del método. Conocer las bandas de salud y criticidad servirá para la posterior construcción de las matrices de riesgo que podremos encontrar más adelante. Algunos se pueden preguntar de por qué hay solo dos asignaciones de bandas de salud, si tenemos tres matrices de riesgo como resultado de la metodología. Esto ocurre debido a la poca claridad de tratamiento de las intervenciones por lo que se hace complicado el hecho de añadir y asignar una banda de salud a algo que no se mide con exactitud. La criticidad en cambio sólo se calcula una vez y su valor se utiliza para todas las matrices de riesgo. 5.7 Matrices de riesgo La última pestaña es para mostrar el resultado de la metodología. El objetivo era llegar a tres matrices de riesgo: matriz de riesgo actual, matriz de riesgo en el futuro y matriz de riesgo en el futuro teniendo en cuenta las intervenciones. A pesar de lo explicado anteriormente, en la descripción del método no existe un apartado específico donde podemos encontrar la manera de tener en cuenta las intervenciones realizadas. Esto hace, que sea complicada la construcción de la tercera matriz, por lo tanto, en esta parte del trabajo no se incluirá esa matriz. Además, tal y como se dijo en el apartado anterior, para la salud futura con las intervenciones no se ha calculado una banda de salud, que es otra razón de no incluir la tercera matriz. Ilustración 5.9: Asignación de las bandas 38 Al analizar las matrices de riesgo, se ve que hay sólo un activo cuya situación empeora con respecto a la situación inicial. Este activo es el transformador de 11 kV, y su cambio de posición se debe al aumento de la salud por las condiciones en la que se encuentra instalado. Otros activos permanecen en las mismas bandas, aunque esto no significa que se debe prestar menor atención. Es más, el activo más crítico es el transformador de 20 kV. Es el equipo más antiguo que participa en la aplicación de la metodología y tu prioridad es muy elevada. Un fallo de este activo conlleva una gran inversión por lo que se debe de realizar un mantenimiento en el menor tiempo posible. Ilustración 5.10: Matriz de Riesgo Actual y Matriz de Riesgo a Futuro 40 6 MEJORAS DE LA METODOLOGÍA INICIAL La metodología que se ha descrito anteriormente ha sido aplicada a los transformadores de potencia con los valores que se proporcionaban en los numerosos anexos del documento inicial. Una vez trabajado con ello, se han visto ciertas deficiencias y dificultades del método que con este capítulo se pretende resolver. A continuación, trataremos uno por uno, las complejidades surgidas en el proyecto y se intentará dar una solución útil y lo suficientemente sencilla para resolver cada uno de ellos. 6.1 Eliminación de la técnica MMI La metodología inicial incluye varios factores de localización para cada uno de los activos, para poder trabajar con un solo valor, es decir, un solo modificador se utiliza una técnica especial llamada Técnica MMI. La utilización de la técnica y la obtención de un único valor no es fácil. Debido a esa razón se propone la sustitución de la técnica por métodos más sencillos que proporcionan un resultado muy similar sin necesidad de hacer cálculos complicados. Tras ver la documentación en materia referente a los modificadores y factores de localización se propone la utilización de una media ponderada. La media ponderada servirá para llegar a un factor que se utilizará para el cálculo de la puntuación de salud actual. Las ponderaciones de cada uno de los factores vendrán determinadas por la experiencia del personal que trata con el mantenimiento de los activos en cuestión. Los pesos ponderados tienen una desventaja principal, que el valor ponderado se basa en el criterio del experto que difiere de un experto a otro. Esto se podría solucionar con la utilización de la lógica difusa que se explica en uno de los apartados del presente trabajo. El problema surge que al intentar aplicar el método de la lógica difusa no se disponen de las reglas de expertos suficientes como para realizar la interconexión entre todos los factores presentes a lo largo de la metodología. 6.2 Corrección de la escala de los factores A lo largo de todo el documento encontramos muchas referencias a los factores que se encuentran ya tabulados y facilitan la aplicación de la metodología inicial. Estos factores expresan condiciones en las que se encuentran el activo, el uso que se le proporciona y etc. Que una vez aplicados deben de empeorar ligeramente la puntuación o las consecuencias al que afectan dichos factores. Tras las continuas consultas a los anexos del documento se observa que el valor mínimo de los factores en determinados casos es de 0.8 y 0.9, es decir, menores que 1. Una vez que se aplique un factor que sea menor que 1, la repercusión que se verá en el activo es una mejora de la puntuación y/o de la consecuencia, algo que no podría suceder en ningún caso (salvo el factor de servicio). Por esa razón se propone mover ligeramente la escala de los factores, para evitar de esa manera que los modificadores que se apliquen durante la metodología fuesen ciertos y no conlleven una mejora errónea. Viendo que el factor con el valor mínimo es de 0.8, se ha movido la escala 0.2 puntos con respecto a los datos iniciales, es decir, a todos los factores se le ha sumado 0.2 para que el mínimo fuera 1. Con ese cambio conseguimos que una buena localización no empeore la vida del activo, pero tampoco lo mejore. 47 6.9 Simulación de la puntuación de salud El método en el que se basa el presente trabajo propone evaluar la salud de un activo en un instante temporal concreto, aunque ese mismo instante puede ser dentro de varias décadas. Es decir, hacemos un estudio y obtenemos un único valor que será el de la puntuación de salud que tendrá el activo dentro de ese tiempo. Pero la idea consiste en ver la puntuación que tendrá el activo a lo largo de todo el período. Para ello variamos el tiempo de la ecuación de la puntuación de salud en el futuro, y obtenemos un valor para cada año. Sería interesante ver la evolución del activo a lo largo de un periodo dado. No obstante, debemos hacer dos simulaciones, la primera será de la puntuación de salud actual comparada que dará información de la evolución de la salud con el avance de la edad del activo. Mientras que la segunda será sobre la puntuación en el futuro, viendo el cambio que se prevé en las próximas dos décadas. Una vez que se tiene calculadas las puntuaciones año a año, volcamos los datos a una gráfica que muestra la evolución completa en los próximos 20 años. Como previamente ya se había hecho un estudio que nos daba información del estado de salud dentro de 10 años, una vez realizada la simulación podemos comparar los valores. Si observamos los valores intermedios de la simulación podemos ver que el valor dentro de 10 años coincide con el que nos proporcionaba la metodología inicialmente. Con eso nos aseguramos, que la simulación se ha hecho de forma correcta y la gráfica es fiable. 6.10 Simulación de la puntuación de la salud en el futuro teniendo en cuenta las intervenciones Para completar la propuesta anterior, además de simular la puntuación de salud en el futuro podemos incluir que se tuvieran en cuenta las intervenciones realizadas. Esto visualizaría la repercusión que hacen las intervenciones en la salud de los activos. Una vez pintada la gráfica, vemos que hay puntos en los que la puntuación baja, que no es su evolución normal. Precisamente con eso se puede ver el rejuvenecimiento de la salud del activo. Al igual que con la simulación anterior, el espacio temporal que fue elegido es de 20 años para poder comparar los valores con y sin las intervenciones. Tal y como era de esperar, las intervenciones rejuvenecen el activo, haciendo que la vida útil del mismo se prolongue algo más. Para los activos nuevos, que normalmente tienen un mantenimiento más leve al principio de sus vidas, la salud mejora muy poco. Mientras que los activos más antiguos tienen intervenciones más grandes y el rejuvenecimiento es más notable. 6.11 Incluir una gama de colores a la matriz de riesgo Una vez que tenemos las matrices construidas, una persona ajena al estudio no tiene por qué conocer las bandas y los criterios de asignación de cada una de ellas. También, hay matrices de riesgo que aumentan en sentido contrario, es decir, los activos más críticos se encuentran en esquinas opuestas al que se presenta en este trabajo. debido a eso, se propone añadir colores representativos a las matrices de riesgo. De esa manera, personal ajeno al estudio fácilmente puede identificar los activos más críticos dentro de la matriz. 48 La matriz tendrá ocho colores que representan la criticidad del activo dentro de la matriz. Los activos que corresponden a la banda 1 de salud y a la banda 1 de criticidad se señalizarán con color verde, mientas que el activo de la banda 5 de salud y la banda 4 de criticidad, será de color rojo intenso. Las bandas y valores intermedios serán de distintas tonalidades de amarillos, naranjas y rojos. Con esto la matriz quedará tal y como se representa en la Ilustración 6.2. Gracias a la utilización de la gama de colores, en la matriz podemos identificar fácilmente los equipos prioritarios. 6.12 Gráfica para mostrar los resultados La necesidad de tener una manera distinta de ver la información hace que se plantee la realización de una gráfica con los aspectos necesarios. En nuestro caso sería muy útil ver el estado actual de cada uno de los activos. Los factores que se pretenden exponer en la gráfica serán los siguiente: la puntuación de salud actual del activo en una escala de 0,5 a 10, el porcentaje de vida útil que ha superado el activo y el número de las intervenciones realizadas por el momento. Estas tres componentes dan una clara imagen de la situación en la que se encuentra un determinado equipo. La gráfica será una mezcla entre circular y de barras, y serán representados todos los activos a la vez, en una misma hoja. Cada activo se corresponde con un sector circular que tendrá asociado un color para que la gráfica sea más visual. El sector completo representa el porcentaje de vida del activo, es decir, el sector está completo, es que el cativo ya ha llegado al 100% de la vida útil que le corresponde. En cambio, si el sector está coloreado solo hasta la mitad, el activo lleva el 50 % de la vida útil. Debido a la fusión de las gráficas, es difícil interpretar la descripción, por lo tanto, la ilustración mejora la explicación. Ilustración 6.2: Representación de la vida útil en la gráfica final Ilustración 6.1: Matriz de riesgo incluyendo la gama de colores 49 Otro aspecto se representará con el ancho del sector y será la puntuación de salud actual comparada. Ya que la escala comienza en 0,5, no habrá problemas para la representación de los activos nuevos. El ancho máximo y mínimo sería determinado por la gráfica, aunque para evitar ambigüedad del ancho del sector, también encima del mismo se pondrá el valor correspondiente a la puntuación de salud. Ilustración 6.3: Representación de la puntuación de sal comparada en la gráfica final Por último, hace falta representar el número de las intervenciones que ya se han realizado a lo largo de los años de vida del activo. Esto último se incluirá en la gráfica mediante una bola al final del sector, siendo el tamaño de la misma los que cambiará con el número de intervenciones. A mayor número, mayor es el tamaño de la bola final. También la bola contendrá el número de intervenciones realizada a modo de aclaración. Ilustración 6.4: Representación de número de intervenciones en la gráfica final Una vez que se juntan los tres componentes de la gráfica, podemos representar todos los activos que forman parte de la aplicación de la metodología reflejando el estado actual de cada uno de ellos en una misma imagen. En el apartado de “Resultados” podremos encontrar esta misma gráfica, mostrando los resultados de las mejoras que se han propuesto en el presente capítulo. 50 7 RESULTADOS Tras proponer las mejoras para la metodología inicial sería interesante aplicar dichas propuestas y ver la repercusión de las mismas en los resultados obtenidos. Lo primero que se realiza es la eliminación de la Técnica MMI, que como ya se ha dicho en la misma propuesta se sustituye por la suma de los factores ponderados. La aplicación de esta mejora no conlleva ninguna modificación de los valores debido a que las ponderaciones se realizan por los expertos obteniendo exactamente el mismo valor que se obtuvo con la Técnica MMI. De esta forma la parte de cálculo de la puntuación de salud actual queda más simplificada. Un segundo paso es tener en cuenta la probabilidad de fallo a la hora de asignar la banda de salud. Para ello a las casillas que estaban programadas para la asignación de las bandas se añade una condición más, la de valorar el porcentaje de la probabilidad de fallo. Como podemos ver, esto no altera el resultado por el hecho de que las probabilidades de fallo de los activos que se eligieron para el estudio son muy bajas. en caso de que algunos de los valores se disparasen, la condición lo tendría en cuenta y asignaría una banda superior, justo la que corresponde por la probabilidad de fallo. A continuación, se ajustan las bandas del índice de salud en el futuro, y al igual que para las mejoras anteriores no podemos ver ningún resultado, ya que no altera la metodología sino la completa en su interpretación. Antes de incluir la escala, a la hora de asignar las bandas para los valores futuro no se dejaba con claridad a partir de qué momento la puntuación pasaba a las bandas 4 y 5. Actualmente la mejora aclara la asignación de las bandas para la puntuación en el futuro. La siguiente propuesta implantada será la simplificación del cálculo del coste de las consecuencias globales para cada uno de los activos. Esta mejora es la primera cuyo resultado podemos analizar. Al aplicar la simplificación vemos que el mecanismo propuesto hace una buena aproximación para algunos de los activos manteniendo el orden de magnitud del coste muy próximo entre sí. Mientras que para otros activos la magnitud del valor sigue siendo la misma, aunque se ve una diferencia bastante más significativa. La utilización de la simplificación puede ser útil para conocer el orden de magnitud del coste, su fácil y rápida aplicación no requieren un gran conocimiento ni tampoco un tiempo excesivo. Pero si lo que necesitamos es una mayor precisión, es aconsejable utilizar el cálculo completo que contempla muchos más factores. Está claro que el cálculo completo es mucho más tedioso que la simplificación y requiere más tiempo y mayor conocimiento de los equipos y las instalaciones en sí. En caso de necesitar unos datos exactos y fiables, la inversión en determinar los factores y calcular el coste completo será justificada. Antes de pasar a simular las puntuaciones de salud se aplicará otra propuesta de mejora que tendrá en cuenta las intervenciones que ya se han realizado al equipo. Esto se hace gracias a la utilización de la tasa de fiabilidad, haciendo que las intervenciones mejoren la salud del activo, pero cada vez que se haga una intervención se penalice un poco el hecho de hacer una tarea de mantenimiento al equipo. Los equipos con más edad y con mayor número de intervenciones han sido más perjudicadas a la hora de aplicar la tasa, esto ha hecho que la puntuación de salud empeore ligeramente. También se puede ver que los activos con poco mantenimiento por el momento mantienen prácticamente la misma puntuación. Con esto llegamos a la conclusión de que la tasa funciona tal y como se esperaba desde un principio. Ahora pasamos a las simulaciones del estado de salud a lo largo de un cierto tiempo. Este apartado tendrá tres partes que se explicará a continuación. En primer lugar, vamos hacer la simulación de la puntuación de salud actual comparada para los próximos 20 años. Gracias a la simulación podremos ver la evolución de la salud del activo en caso de que lo único que cambia es la edad del misma, mientras que el resto de las variables permanecen constantes. esta simulación no corresponde con la realidad, pero con ella podemos hacernos una idea del deterioro sufrido por el transcurso del tiempo. Este escenario también se corresponde con el mejor de los casos para cada uno de los activos, es decir, si las condiciones permanecen constantes ésta es la evolución que tendrá, pero nunca mejor. 51 En la gráfica, vemos la evolución de los cuatro activos, dos simples y otros dos compuestos. Ya que la simulación se hace de la puntuación de salud, es conveniente hacer un estudio para cada componente de los activos compuestos antes de comparar la instalación como un único activo. Ilustración 7.1:Putuación de salud actual - Simulación La segunda parte corresponde a la evolución de la puntuación de salud en el futuro para el mismo espacio temporal, 20 años. Aquí se trata de calcular la puntuación que tendrá el activo tras 1 año, tras 2 años, tras 3 años, y así hasta llegar al último valor. Siempre partimos del mismo valor de la salud del activo, y por lo tanto se contempla tanto la evolución de los años como el cambio de las condiciones de las instalaciones. Esta simulación proporciona un resultado mucho más real que el primero, con el paso del tiempo puede irse ajustando con los factores que intervienen en el cálculo, aunque el cálculo que se propone en la metodología inicial ya valora el desgaste del equipo y también el empeoramiento de los factores y condiciones en el que se encuentra. Como el estudio se ha hecho para los próximos 20 años, pasando de esa manera por los 10 años, cuyo valor se calculó en la metodología inicial, sería interesante comparar los valores obtenidos con y sin simulación. Para que tuviéramos dos valores para la comparación de la simulación, se ha incluido otro valor en la metodología inicial, puntuación de salud a los 20 años. Después de realizar la simulación podemos comprobar la ésta se ha hecho correctamente, tal y como debía ser, los valores para los 10 y 20 años coinciden con los valores obtenidos en la simulación para esos años. La evolución de las gráficas muestra el resultado obtenido de todos los activos del estudio. 52 Ilustración 7.2: Puntuación de salud futura - Simulación La última parte es la que no se ha podido poner en pie en la metodología inicial, evolución de la puntuación de salud en el futuro, teniendo en cuenta las intervenciones programadas. Para ello debemos incluir un dato más en la pestaña "Datos" que es la cantidad de las intervenciones programadas para cada uno de los activos. Partiendo de los datos de la simulación anterior aplicamos el factor de intervención a la puntuación de salud en el futuro y obtenemos un valor retocado, que vienen dado por el rejuvenecimiento que proporciona la intervención. Este apartado no se puede realizar en un solo paso si hay más de una intervención programada para un mismo activo. Calculamos la repercusión de la primera intervención para todos los años a estudiar, en nuestro caso son 20 años. A continuación, a partir de los datos de la última intervención aplicamos el factor de intervención por segunda vez, pero sólo a partir del tiempo en el que se realiza la intervención y hacía delante. Lo mismo se hace con las siguientes intervenciones. El resultado estará compuesto por valores combinados, al principio serán los que obtuvimos después de la primera intervención, pero una vez que se aplica la segunda, nos quedaremos con el segundo resultado. Siempre utilizaremos el resultado de la última intervención aplicada al equipo. Al ver el resultado de la última simulación en una misma gráfica se ve con claridad la repercusión que tienen las intervenciones en los activos. El cambio de la pendiente en cada curva corresponde con una intervención programada. Si el mantenimiento que se realizó fue de poca importancia la diferencia será poco notable, mientras que si ha sido una intervención significativa esto se ve reflejado en la curva. 53 Ilustración 7.3: Puntuación de salud futura con intervenciones - Simulación Como podemos ver la última parte comprende las dos mejoras a la vez, la simulación de la puntuación de salud en el futuro y también la aportación del factor de intervención, gracias al que podemos calcular la puntuación teniendo en cuenta las intervenciones. Una vez que se tienen los valores de puntuaciones de salud con intervenciones se puede realizar la última matriz de riesgo, que por el momento no se hizo por falta de información de tratamiento de las intervenciones. Tras aplicar todas esas mejoras las nuevas matrices de riesgo quedan de la siguiente manera: Ilustración 7.4: Matriz de Riesgo Actual - Aplicando Mejoras Ilustración 7.5: Matriz de Riesgo a Futuro - Aplicando Mejoras Ilustración 7.6: Matriz de Riesgo a Futuro con Intervenciones - Aplicando Mejoras 54 Dos de los activos del estudio se encuentran en la zona roja de las matrices, es decir, por el momento son los activos más críticos y los que requieren mayor atención en este momento. Los transformadores de 20kV y 66kV además de ser los más críticos, son los más antiguos, y quizás la empresa se deba plantear la sustitución de alguno de ellos. Son activos que requieren una actuación inmediata debido al riesgo que suponen en caso de fallo y un mantenimiento o una sustitución puede ser una buena opción. En cambio, los transformadores de 11kV y 132kV, están en zona verde, y manteniendo los mismos de forma adecuada pueden hacer frente a los cambios de condiciones y el paso de los años. Como se puede ver, aún quedan dos mejoras que no han sido aplicadas, son la que corresponden con el cambio de la escala de los factores que intervienen a lo largo de toda la metodología. Si adaptamos todos los factores a una nueva escala que comience en el 1, esto empeorará notablemente la salud de los activos. Con eso se hace complicada la comparación de los resultados antes y después de la aplicación de la propuesta. Debido a eso la corrección de los factores queda como una propuesta teórica para las próximas aplicaciones de la metodología. Para concluir con los resultados de la aplicación de las mejoras cabe destacar la utilidad que se podría dar a la gráfica final. En una imagen se encuentra recogida toda la información relevante para una toma de decisión rápida. Es una forma muy visual de valorar el estado en el que se encuentran los activos sin la necesidad a recurrir a las matrices de riesgo. Ilustración 7.7: Representación gráfica del estado de los activos 56 8 CONCLUSIONES Una vez concluido el desarrollo del trabajo vamos a comentar algunos de los aspectos relevantes que se han dado a lo largo del tiempo que se ha invertido en su realización. En un principio la tarea más complicada fue la interpretación del documento inicial con el que se ha trabajado. La forma de expresarse y la estructura del mismo complicaban mucho el avance de la lectura. También, al empezar a tratar una metodología totalmente nueva era de esperar que surgieran ciertas dificultades, ya que no se tiene experiencia de trabajo en el campo de mantenimiento. A pesar de las dificultades, tras un tiempo se consiguió entender el método para poder aplicarlo. Debido a que durante los meses de la aplicación de la metodología se tuvieron que realizar numerosas consultas, se optó por escribir la misma metodología modificando la estructura. Introduciendo el cambio mencionado, el método obtuvo mayor claridad y una secuencia lógica a la hora de aplicar la metodología. La segunda fase de este trabajo consistió en la aplicación de la metodología a los transformadores de potencia, que son los activos más relevantes en una subestación eléctrica. Como ya se ha dicho anteriormente, el cambio de la estructura facilitó la aplicación en la medida de lo posible. Además, es fácil darse cuenta de que la hoja de cálculo Excel, sigue exactamente el mismo guion que la metodología descrita en el Capítulo 4. A medida que se avanzaba en la metodología, se incluía la parte correspondiente a la herramienta Excel. En ésta última parte también se han identificado los puntos débiles de la metodología que posteriormente serán los puntos más interesantes para las propuestas de mejora. Tal y como se ha indicado, viendo las desventajas del método han ido surgiendo propuestas de mejora para cada uno de los problemas iniciales. Hay que destacar que algunos problemas identificados no se han podido solucionar, o la solución dado es una simplificación del cálculo que puede que empeore ligeramente el resultado. Esto ocurre por ejemplo con el coste de las consecuencias totales. La idea inicial era simplificar el cálculo sin que la simplificación afecte al resultado final de la cifra del propio coste. Tras varios intentos, se ha conseguido una buena aproximación al valor real, pero, aun así, debemos mencionar que con la simplificación se pierde sensibilidad del cambio en algunos aspectos. Otro problema que se detecta en la metodología es la cantidad tan grande de valores tabulados que son necesarios. Esto muestra que, al tener la intención de aplicar dicha metodología, antes debe de haber un gran trabajo de recolección de datos, o al menos expertos en la materia que con la experiencia puedan asignar el valor que más se corresponde para cada uno de los activos. Las propuestas de mejora que se expusieron en uno de los capítulos del presente trabajo requerían una modificación bastante importante del método inicial, por lo cual, se ha decidido realizar una segunda herramienta Excel. Allí, es donde se han probado las propuestas de mejora que finalmente se han aplicado. Esta fase, es una de las que más tiempo ha llevado. La tarea de mejorar la metodología no ha sido sencilla. Inicialmente hubo muchas propuestas, que a medida que se comprobaban, se han ido descartando por no cumplir con las expectativas. Otras mejoras no se incluyeron tras un estudio más profundo en la repercusión en el método. Tras indagar en los antecedentes del cálculo de los índices de salud para los transformadores, se vio que ciertas aplicaciones no daban buenos resultado, por los que también fueron excluidos de las propuestas iniciales. La última fase del proyecto se dedicó a la comparación de los resultados obtenidos tras la realización de las dos herramientas Excel. En general las propuestas cumplen con al menos una de las dos funciones: facilitar la aplicación de la metodología inicial y mejorar el resultado. En el apartado de resultados vemos la comparación punto por punto de cada una de las propuestas de mejor y una interpretación de los datos obtenidos. Viendo los resultados de la aplicación de todas las mejoras podemos llegar a la conclusión que su implantación merece la pena por varias razones. La primera es que prácticamente todas las mejoras aplicadas están enfocadas en facilitar los cálculos y, por lo tanto, de ninguna manera 63 A.2 Condiciones observadas A. 2.1 Transformadores de Alta Tensión Condición Observada Descripción Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo Condición como nuevo 0.9 10 0.5 Bueno p. ej. No hay evidencias de corrosión o fugas de aceite 1 10 0.5 Ligeramente deteriorado p. ej. Corrosión superficial localizad, no hay evidencias de fugas de aceite o son leves (reparables) 1.1 10 0.5 Malo p. ej. Corrosión significativa o existen pequeñas fugas de aceite (irreparables) 1.25 10 0.5 Muy malo p. ej. Corrosión mayor o fugas de aceite muy significativas 1.4 10 8 Por defecto Datos no disponibles 1 10 0.5 Tabla 23: Condición observada de entrada - Transformadores de Alta Tensión: Transformador externo A.2.2 Transformadores de Extra Alta Tensión -Transformador principal Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.4 10 0.5 Deterioro significativo 1.8 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 24:Condición observada de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Tanque Principal Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 25:Condición observada de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Refrigeradores y Radiadores 64 Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 26:Condición observada de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Bujes Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 27: Condición observada de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Cabina Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 28: Condición observada de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Cajas de Cables 65 A.2.3 Transformadores de Extra Alta Tensión -Cambiador de toma Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.4 10 0.5 Deterioro significativo 1.8 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 29: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Condición Exterior Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 30: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Condición Interior Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.9 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 31:Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Mecanismo de Conducción 66 Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.95 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.3 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 32:Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Contactos de Selectores y Derivadores Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.95 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.3 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 33:Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Trenzado de Selectores y Derivadores A.2.4 Transformadores de 132 kV – Transformador principal Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.4 10 0.5 Deterioro significativo 1.8 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 34:Condición observada de entrada - Transformadores de 132kV: Tanque Principal 67 Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 35:Condición observada de entrada - Transformadores de 132kV: Refrigeradores y Radiadores Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 36:Condición observada de entrada - Transformadores de 132kV: Bujes Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 37:Condición observada de entrada - Transformadores de 132kV: Cabina Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.2 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 38:Condición observada de entrada - Transformadores de 132kV: Cajas de Cables 68 A.2.5 Transformadores de 132 kV – Cambiador de toma Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.4 10 0.5 Deterioro significativo 1.8 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 39: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de132kV: Condición Exterior Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 8 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 40:Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de132kV: Condición Interior Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.9 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.2 10 0.5 Deterioro significativo 1.4 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 41: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de 132kV: Mecanismo de Conducción 69 Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.95 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.1 10 0.5 Deterioro significativo 1.3 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 42: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de 132kV: Contactos de Selectores y Derivadores Condición Observada Factor de puntuación MaxP MinP Como nuevo 0.95 10 0.5 Desgaste normal 1 10 0.5 Deterioro poco significativo 1.05 10 0.5 Deterioro significativo 1.1 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 43: Condición observada de entrada - Cambiador de Toma de 132kV: Trenzado de Selectores y Derivadores A.3 Condiciones medidas A.3.1 Transformadores de Alta Tensión Resultado de la prueba de descarga parcial Factor de puntuación MaxP MinP Bajo 1 10 0.5 Medio 1.15 10 0.5 Alto 1.5 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 44: Condición medida de entrada - Transformadores de Alta Tensión: Prueba de descarga parcial 70 Acidez del aceite (mg KOH/g) Factor de puntuación MaxP MinP ≤ 0.15 0.9 10 0.5 > 0.15 y ≤ 0.3 1 10 0.5 > 0.3 y ≤ 0.5 1.15 10 0.5 > 0.5 1.4 10 0.5 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 45:Condición medida de entrada - Transformadores de Alta Tensión: Acidez del Aceite Lectura de temperatura Descripción Factor de puntuación MaxP MinP Normal Temperatura esperada para la carga de un transformador 1 10 0.5 Moderadamente alto Temperatura ligeramente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.2 10 0.5 Muy alto Temperatura significativamente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.4 10 6 Por defecto Datos no disponibles 1 10 0.5 Tabla 46:Condición medida de entrada - Transformadores de Alta Tensión: Lectura de temperatura A.3.2 Transformadores de Extra Alta Tensión – Transformador principal Resultado de la prueba de descarga parcial Factor de puntuación MaxP MinP Bajo 1 10 0.5 Medio 1.15 10 0.5 Alto 1.5 10 6 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 47:Condición medida de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Prueba de descarga parcial 71 Lectura de temperatura Descripción Factor de puntuación MaxP MinP Normal Temperatura esperada para la carga de un transformador 1 10 0.5 Moderadamente alto Temperatura ligeramente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.2 10 0.5 Muy alto Temperatura significativamente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.4 10 6 Por defecto Datos no disponibles 1 10 0.5 Tabla 48:Condición medida de entrada - Transformadores de Extra Alta Tensión: Lectura de temperatura A.3.3 Transformadores de Extra Alta Tensión – Cambiador de toma Resultado de la prueba de descarga parcial Factor de puntuación MaxP MinP Bajo 1 10 0.5 Medio 1.15 10 0.5 Alto 1.5 10 6 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 49: Condición medida de entrada – Cambiador de Toma de Extra Alta Tensión: Prueba de descarga parcial A.3.4 Transformadores de 132kV – Transformador principal Resultado de la prueba de descarga parcial Factor de puntuación MaxP MinP Bajo 1 10 0.5 Medio 1.15 10 0.5 Alto 1.5 10 6 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 50: Condición medida de entrada - Transformadores de 132kV: Prueba de descarga parcial 72 Lectura de temperatura Descripción Factor de puntuación MaxP MinP Normal Temperatura esperada para la carga de un transformador 1 10 0.5 Moderadamente alto Temperatura ligeramente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.2 10 0.5 Muy alto Temperatura significativamente por encima de la esperada para la carga de un transformador 1.4 10 6 Por defecto Datos no disponibles 1 10 0.5 Tabla 51: Condición medida de entrada - Transformadores de 132kV: Lectura de temperatura A.3.5 Transformadores de 132kV - Cambiador de toma Resultado de la prueba de descarga parcial Factor de puntuación MaxP MinP Bajo 1 10 0.5 Medio 1.15 10 0.5 Alto 1.5 10 6 Por defecto 1 10 0.5 Tabla 52: Condición medida de entrada – Cambiador de Toma de 132kV: Prueba de descarga parcial A.4 Consecuencias Categoría del activo Financiero Seguridad Ambiental Rendimiento Total Transformador 6.6/11kV 8.437€ 4.646€ 3.457€ 5.272€ 21.812€ Transformador 20kV 9.605€ 4.646€ 3.457€ 5.272€ 22.980€ Transformador 33kV 79.586€ 22.645€ 15.470€ 52.545€ 170.246€ Transformador 66kV 122.326€ 22.645€ 15.470€ 52.545€ 212.986€ Transformador 132kV 238.685€ 34.852€ 31.847€ 278.937€ 584.321€ Tabla 53: Costes de Referencia para el cálculo de las consecuencias