09 dez Monitoramento de ativos: evolução do acesso à informação permite projetos na transmissão e distribuição
A consolidação dos Centros de Monitoramento de Ativos (CMAs) no segmento de transmissão aponta inúmeras possibilidades na evolução do modelo de monitoramento de ativos no setor elétrico.
Diferentemente da percepção comum, um CMA aplicado no setor elétrico não tem como objeto chave o sensoriamento, mas sim um ambiente técnico voltado a transformar dados operacionais em diagnósticos confiáveis e prognósticos qualitativos e quantitativos. O foco permanece na condição real dos ativos e na manutenção no momento certo.
Essa consolidação na transmissão estimula a evolução do tema também na distribuição (para níveis de tensão de subtransmissão).
O valor do CMA surge da capacidade de integrar dados de SCADA, relés de proteção, monitoramentos existentes, histórico de falhas e informações ambientais em modelos analíticos que avaliam saúde, risco e desempenho, contribuindo diretamente para a redução de ocorrências. Isso desloca a manutenção tradicional, baseada em periodicidade, para uma abordagem orientada pela probabilidade de falha, pelo comportamento elétrico e pela resposta eletromecânica dos equipamentos.
Uma das aplicações relevantes na distribuição é a análise automática de oscilografias. Em redes de 69/88/138 kV ou 34,5/13,8 kV, eventos transitórios, disparos e manobras geram assinaturas complexas que, por muito tempo, dependiam de interpretação manual. No CMA, algoritmos classificam automaticamente os registros, identificam desvios, detectam assinaturas dielétricas anormais e correlacionam ocorrências e comportamento entre equipamentos. Essa automatização reduz o tempo de diagnóstico e revela tendências de degradação que dificilmente seriam percebidas no dia-dia.
Outra frente fundamental é o uso de Digital Twins. Esses modelos computacionais replicam o comportamento eletromecânico dos ativos. Para transformadores e reatores de potência, por exemplo, o CMA pode acompanhar envelhecimento térmico, degradação da isolação celulósica, estado do óleo isolante, histórico de carregamento, dentre outras variáveis. A partir desses dados, os modelos predizem falhas incipientes, estimam a vida útil remanescente e geram curvas dinâmicas de saúde. Isso substitui parâmetros estáticos por indicadores baseados em degradação real.
Nos disjuntores, o sistema estima desgaste de contatos, avalia resistência dinâmica, identifica anomalias no acionamento e monitora impactos térmicos de operações repetidas. Para reatores de potência, o CMA pode detectar desvios dielétricos, atividades anômalas de descargas parciais e condições que antecedem falhas incipientes.
Um CMA tecnicamente maduro opera em pelo menos cinco camadas integradas:
- Aquisição: SCADA, supervisórios, relés, sensores e sistemas de monitoramento;
- Tratamento: filtragem, validação e normalização de dados;
- Modelagem: Digital Twins, aprendizado de máquina, modelos térmicos e dielétricos;
- Diagnóstico/prognóstico: detecção de anomalias, cálculo de risco e projeção de vida útil;
- Decisão: recomendações automáticas, priorização de ordens de serviço e planejamento orientado por condição. Projeção do ciclo de vida do ativo e sinalização do melhor momento do investimento ou manutenção.
A verdadeira função do CMA é oferecer inteligência (consequentemente eficiência e confiabilidade) de manutenção, substituindo respostas reativas por ações calculadas e tecnicamente justificadas. Ao construir indicadores de saúde e risco, ele orienta intervenções no momento ideal, evitando tanto a falha inesperada quanto a troca prematura de componentes.
É importante reforçar que o ganho não está no monitoramento isolado, mas na correlação entre fenômenos. Um evento capturado no relé pode ser associado ao comportamento térmico do transformador, ao histórico de operação do disjuntor e ao perfil de carregamento da linha. Esse nível de integração é o que diferencia o CMA de qualquer iniciativa anterior.
Os principais desafios permanecem: interoperabilidade entre fabricantes, curadoria de dados, maturidade analítica e cibersegurança. Ainda assim, os benefícios são incontestáveis: maior confiabilidade, redução de eventos catastróficos, extensão da vida útil dos ativos e uma operação mais resiliente.
Na subtransmissão, onde equipamentos operam em condições dinâmicas e muitas vezes pouco previsíveis, o CMA se torna essencial. Ao consolidar análise automatizada de distúrbios, Digital Twins e modelos de saúde, ele estabelece um novo padrão de engenharia: mais preciso, preditivo e baseado em risco.
Sobre o autor:
Caio Huais é engenheiro industrial, especialista em Engenharia Elétrica e Automação com MBA em engenharia de manutenção e gestão de negócios. Atualmente, ocupa posição de gerente corporativo de manutenção no Grupo Equatorial, respondendo pelo desempenho da Alta Tensão de 7 concessionárias do Brasil.
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Fonte: www.osetoreletrico.com.br