Sistema de monitoreo de descargas parciales en línea para transformadores|Tailandia 2026
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Sistema de monitoreo de descargas parciales en línea para transformadores|Tailandia 2026

Sistema de monitoreo de descargas parciales en línea para transformadores|Tailandia 2026

País: Tailandia 2026
Cantidad: 4
Modelo: SOL-IGuard-503
Estándar: IEC 60270

Descripción

 

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Ver los peligros invisibles. Protegiendo el corazón de poder con una vigilancia silenciosa e inteligente.

Ggeneral

 

Descripción del proyecto

Para el proyecto Heying Data Rayong en Tailandia, suministramos un sistema de monitoreo de descargas parciales en línea para transformadores. Diseñado para el clima tropical de Tailandia, el sistema funciona de manera confiable en condiciones de alta temperatura y humedad.

Entregado en 2026, el modelo SUN-IGuard-503 cumple con IEC 60270 y cuenta con tres canales de monitoreo. Acabado en RAL7032, soporta alimentación AC220V, 50Hz y comunicación RS485.

Equipado con sensores de PD de alta-sensibilidad y algoritmos inteligentes, el sistema detecta defectos de aislamiento, corona y descargas superficiales, lo que permite la identificación temprana de fallas de descargas parciales para el mantenimiento predictivo. La transmisión remota de datos admite una integración perfecta con la plataforma de monitoreo Heying Data para una operación desatendida.

Nuestra solución ofrece una gestión fiable del estado del transformador para el proyecto Heying Data Rayong de Tailandia, mejorando la seguridad y la inteligencia del sistema eléctrico.

 

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Especificación técnica

Entregado a

Tailandia

Año

2026

Modelo

DOM-IGuard-503

Estándar

CEI 60270

Canales

3

Color

RAL7032

 

Dibujos

product-1489-1053

 

Fabricación

 

Sensor de descarga parcial de frecuencia ultra-alta

Oman Ibri Standalone BESS Plant Project-1550

A diferencia de los métodos convencionales, los sensores UHF evitan las interferencias de baja-frecuencia (p. ej., corona, ruido de conmutación), lo que garantiza una alta relación señal-a-ruido. Detectan tempranamente descargas de pico-coulomb, lo que permite la identificación de fallas incipientes. En las matrices, admiten una localización espacial aproximada mediante la-diferencia-de-tiempo de llegada (TDOA). Al operar de forma no-intrusiva y en tiempo real, también ayudan a clasificar los tipos de PD (por ejemplo, partículas flotantes, vacíos) mediante análisis espectral. Junto con HFCT y sensores ultrasónicos, fortalecen un sistema de diagnóstico multi-sensor.

 

Gabinete del dispositivo de monitoreo de descargas parciales

Proteja la placa de circuito interno, el módulo de adquisición de señales y la fuente de alimentación del polvo, la humedad, las vibraciones y las interferencias electromagnéticas. Proporcione interfaces de instalación estandarizadas (interfaz de cable/enchufe de aviación inferior) para un fácil acceso a las señales de los sensores y la fuente de alimentación.

 

 

Pruebas

 

Fuente de señal estándar (dBm)

Sensor (dBm)

Fuente de señal estándar (dBm)

Sensor (dBm)

-70

-70.09

-35

-35.08

-65

-65.06

-30

-30.05

-60

-60.07

-25

-25.09

-55

-55.08

-20

-20.12

-50

-50.04

-15

-15.06

-45

-45.06

-10

-10.07

-40

-40.07

-5

-5.04

 

-2587
-2590

 

Embalajeay envío

 

Embalaje

 

-2631
-2637

 

Envío

 

-2653

 

Sitio y resumen

 

En conclusión, el sistema de monitoreo de descargas parciales en línea para transformadores del proyecto Heying Data Rayong de Tailandia ofrece un rendimiento confiable y que cumple con las normas internacionales para la infraestructura eléctrica crítica en el Sudeste Asiático. Diseñado para el clima tropical de Tailandia, el sistema funciona de manera estable en condiciones de alta temperatura y humedad.

Entregado en Tailandia en 2026, el modelo SUN-IGuard-503 cumple con la norma IEC 60270 y monitorea las descargas parciales a través de tres canales. Con un acabado en RAL7032, funciona con 220 VCA/50 Hz con comunicación RS485, lo que permite la detección temprana de defectos de aislamiento, corona y descargas superficiales para respaldar el mantenimiento predictivo. La capacidad de transmisión remota del sistema sienta las bases para el pronóstico del estado del aislamiento impulsado por IA-, convirtiendo los datos sin procesar de descargas parciales en tendencias de degradación procesables. Esta capa digital no solo minimiza las interrupciones no planificadas, sino que también permite que las instalaciones de Rayong evolucionen del mantenimiento reactivo a una estrategia de confiabilidad centrada en los activos y basada en la condición real-.

 

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