Un tempo il trasformatore era un componente passivo del sistema elettrico. Progettato per aumentare o ridurre la tensione, funzionava silenziosamente dietro le quinte della rete. Oggi quel ruolo sta cambiando.

I trasformatori stanno diventando risorse connesse e ricche di dati. Sensori, analisi dei dati e intelligenza artificiale li stanno trasformando in apparecchiature intelligenti in grado di monitorare le proprie condizioni, prevedere i guasti e supportare le decisioni operative in tempo reale. Non si tratta di un semplice aggiornamento marginale. Segna un cambiamento nel modo in cui le apparecchiature elettriche vengono progettate, gestite e mantenute in tutta la rete.

Per i produttori e le aziende di servizi pubblici, la domanda non è più se l’intelligenza artificiale influenzerà il funzionamento dei trasformatori, ma come adottarla in modo da generare valore controllando al contempo i rischi. La qualità dei dati, l’integrazione con le infrastrutture esistenti, la sicurezza informatica e le competenze del personale sono tutti aspetti che si affiancano alle opportunità tecniche.

Questo articolo esplora come l’IA stia influenzando la progettazione, la produzione e il funzionamento dei trasformatori, dove si sta concretizzando il valore oggi e cosa devono considerare i produttori OEM e le aziende di servizi pubblici mentre pianificano la prossima fase di modernizzazione della rete.

L'intelligenza artificiale nella progettazione e nella produzione dei trasformatori

La progettazione dei trasformatori si è tradizionalmente basata su una profonda competenza in materia di teoria elettromagnetica, comportamento termico e ingegneria meccanica. L'intelligenza artificiale non sostituisce tali conoscenze, ma le amplia.

Gemelli digitali e prototipazione virtuale

I gemelli digitali basati sull’intelligenza artificiale consentono agli ingegneri di simulare il comportamento dei trasformatori in condizioni operative reali prima ancora che questi vengano costruiti. Profili di carico, cicli termici, sollecitazioni di tensione e armoniche possono essere tutti modellati in un ambiente virtuale.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di elaborare migliaia di varianti progettuali in breve tempo, evidenziando modalità di guasto e compromessi prestazionali che sarebbero difficili da individuare ricorrendo esclusivamente all’iterazione manuale. Il risultato è costituito da cicli di sviluppo più brevi, costi di ricerca e sviluppo ridotti e progetti più strettamente allineati ai requisiti specifici della rete elettrica.

Progettazione generativa per nuclei e avvolgimenti

Gli strumenti di progettazione generativa utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare la geometria del nucleo e dell'avvolgimento nel rispetto di vincoli definiti. Gli ingegneri possono impostare limiti relativi all'aumento di temperatura, alle perdite, al costo dei materiali e alle dimensioni. Il sistema propone quindi configurazioni che bilanciano questi fattori contrastanti.

Questo approccio è particolarmente rilevante per l'integrazione delle energie rinnovabili e per gli ambienti in cui l'elettronica di potenza riveste un ruolo importante, dove i modelli di carico e le armoniche differiscono dal funzionamento tradizionale della rete. Anziché affidarsi a progetti standard, i produttori possono sviluppare trasformatori specifici per determinate applicazioni con maggiore sicurezza.

Qualità della produzione e rilevamento dei difetti

In fabbrica, la visione artificiale e il deep learning stanno migliorando il controllo qualità. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano le immagini relative all’assemblaggio del nucleo, all’allineamento dell’avvolgimento e ai processi di isolamento per individuare eventuali scostamenti in tempo reale.

L’individuazione dei difetti prima della spedizione riduce i guasti sul campo, i rischi legati alla garanzia e le rilavorazioni. Su larga scala, ciò migliora la resa e garantisce una qualità del prodotto più uniforme su tutte le linee di produzione.

Manutenzione predittiva e stato di integrità delle risorse

Le strategie di manutenzione dei trasformatori si sono basate a lungo su intervalli di ispezione fissi e tempistiche di sostituzione prudenziali. Sebbene collaudato, questo approccio porta spesso a interventi di manutenzione non necessari su apparecchiature in buono stato e a un preavviso insufficiente prima del guasto di quelle deteriorate.

L’intelligenza artificiale favorisce il passaggio da una manutenzione basata sul tempo a una basata sulle condizioni.

Rilevamento precoce dei guasti

I trasformatori moderni generano dati in continuo provenienti dall’analisi dei gas disciolti, dal monitoraggio delle scariche parziali, dai sensori di temperatura, dal funzionamento del commutatore e dalle misurazioni della qualità dell’olio. I modelli di intelligenza artificiale analizzano questi dati per identificare i modelli che precedono un guasto.

A differenza dei tradizionali metodi di interpretazione basati su regole, l’apprendimento automatico è in grado di riconoscere combinazioni complesse di indicatori e fornire avvisi più tempestivi. In molti casi, i problemi vengono individuati settimane o mesi prima che vengano raggiunte le soglie convenzionali.

Figura 1: Prestazioni del modello di IA: cronologia del rilevamento precoce dei guasti
Fonte: analisi PTR basata sui dati di implementazione del settore 

Stima della vita utile residua

La stima della vita utile residua rappresenta una delle applicazioni più preziose dell’intelligenza artificiale per i gestori di beni. Monitorando l’andamento del degrado dell’isolamento, dell’umidità e delle condizioni meccaniche, i modelli sono in grado di prevedere quando sarà necessario intervenire.

Ciò consente una pianificazione degli investimenti più consapevole, riduce le sostituzioni d’emergenza e aiuta a stabilire le priorità nei budget di manutenzione per i parchi veicoli che stanno invecchiando.

Impatto sui costi e sull'affidabilità

Le implementazioni in tutto il settore dimostrano che la manutenzione predittiva può ridurre significativamente i fermi non programmati e abbattere i costi di manutenzione. Nel caso di trasformatori di potenza di alto valore con lunghi tempi di sostituzione, evitare un solo guasto può giustificare l’investimento.

Al di là dei costi, un monitoraggio più efficace dello stato di salute delle infrastrutture rafforza l’affidabilità della rete durante i picchi di domanda e gli eventi meteorologici estremi.

Figura 2: Analisi dell'impatto sui costi della manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale
Fonte: studi di settore e analisi PTR 

Efficienza operativa e gestione dinamica

I trasformatori operano in condizioni sempre più variabili. L’elettrificazione, la generazione distribuita e l’evoluzione dei modelli di carico impongono nuove esigenze a impianti che, spesso, erano stati progettati per un funzionamento costante e prevedibile.

Carichi dinamici e valori nominali termici

I modelli di intelligenza artificiale combinano i dati di carico in tempo reale con parametri ambientali quali la temperatura ambiente e le condizioni di raffreddamento per calcolare i valori termici dinamici. Ciò consente ai trasformatori di funzionare in sicurezza oltre i valori nominali indicati sulla targhetta, quando le condizioni lo consentono.

Per le aziende di servizi pubblici, ciò garantisce una maggiore flessibilità durante i picchi di domanda senza la necessità di investimenti immediati in nuove infrastrutture.

Riduzione delle perdite e ottimizzazione della rete

Nelle grandi reti di distribuzione, l’intelligenza artificiale è in grado di coordinare il carico, le impostazioni dei commutatori di prese e le operazioni di commutazione per ridurre al minimo le perdite. Sebbene le perdite a livello delle singole unità possano sembrare minime, l’impatto cumulativo su migliaia di trasformatori è significativo.

La riduzione delle perdite abbassa i costi operativi e sostiene gli obiettivi di decarbonizzazione grazie a una maggiore efficienza energetica.

Gestione dell'integrazione delle energie rinnovabili

I flussi di potenza bidirezionali e la variabilità di tensione causati dagli impianti solari, eolici e dai sistemi di accumulo rendono più complesso il funzionamento dei trasformatori. I sistemi di intelligenza artificiale aiutano a prevedere la produzione energetica, a gestire la regolazione della tensione e a supportare il controllo della potenza reattiva.

Ciò consente una maggiore penetrazione delle energie rinnovabili, mantenendo al contempo la stabilità della rete.

Gestione dei rischi nell'implementazione dell'intelligenza artificiale

I vantaggi dell'intelligenza artificiale comportano nuovi rischi che devono essere affrontati con attenzione.

Sicurezza informatica e infrastrutture critiche

I trasformatori connessi aumentano la superficie di attacco della rete elettrica. Sensori, reti di comunicazione e piattaforme di analisi cloud richiedono tutti una protezione adeguata.

Tra le strategie efficaci figurano la segmentazione della rete, il trasferimento crittografato dei dati, il controllo degli accessi e il monitoraggio continuo. Anche l’intelligenza artificiale stessa può essere utilizzata per rilevare comportamenti anomali che potrebbero indicare un incidente informatico.

Qualità dei dati e affidabilità del modello

L'affidabilità dei risultati generati dall'intelligenza artificiale dipende interamente dai dati su cui si basano. Sensori imprecisi, cronologie incomplete o formati di dati incoerenti compromettono le prestazioni del modello.

Una solida governance dei dati, una verifica periodica tramite ispezioni fisiche e un riaddestramento continuo sono essenziali, in particolare per le decisioni critiche in materia di sicurezza.

Integrazione con le risorse preesistenti

Molti dei trasformatori attualmente in servizio sono stati installati decenni fa. L’adeguamento con l’aggiunta di sensori e connettività può rivelarsi complesso e costoso.

La maggior parte delle organizzazioni adotta un approccio graduale, concentrandosi innanzitutto sulle risorse critiche e accettando il fatto che la digitalizzazione completa del parco macchine potrebbe non essere fattibile nel breve termine.

Competenze e preparazione organizzativa

L'implementazione dell'IA richiede competenze che vanno oltre l'ingegneria elettrica tradizionale. L'analisi dei dati, l'integrazione software e l'interpretazione dei modelli fanno ormai parte della gestione delle risorse.

I team interfunzionali, che uniscono competenze settoriali e competenze digitali, sono fondamentali per trasformare gli strumenti di IA in valore operativo.

Figura 3: Roadmap per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni dei Transformer 
Fonte: PTR Inc. 

Una guida pratica per gli OEM e le aziende di servizi pubblici

1. Individuare i casi d’uso di alto valore. Iniziare dalle risorse e dalle applicazioni in cui il rischio di guasto, i costi o i limiti di capacità sono più elevati.

2. Creare basi di dati affidabili: investire in sensori, nella trasmissione sicura dei dati e in pratiche coerenti di gestione dei dati.

3. Avviare progetti pilota mirati. Definire chiari indicatori di successo e verificare le prestazioni in tutte le stagioni e in tutte le condizioni operative.

4. Adottare un approccio graduale. Assegnare priorità alle risorse in base alla loro criticità e integrare le analisi basate sull’intelligenza artificiale nei sistemi operativi esistenti.

5. Sviluppare competenze e collaborazioni: coniugare lo sviluppo delle competenze interne con la collaborazione esterna in ambito tecnologico e di ricerca.

6. Impegnarsi nel miglioramento continuo. Considerare l’IA come un programma a lungo termine, non come un’implementazione una tantum.

Dalle apparecchiature alle infrastrutture intelligenti

L’intelligenza artificiale sta cambiando il ruolo del trasformatore. Quello che un tempo era un componente passivo sta diventando un partecipante attivo nel funzionamento della rete, in grado di fornire informazioni sul proprio stato, supportare le decisioni di pianificazione e rispondere alle condizioni mutevoli.

Per gli OEM, questo cambiamento apre la strada a nuovi modelli basati su prodotti intelligenti e servizi digitali. Per le aziende di servizi pubblici, offre un modo per trarre maggior valore dalle risorse esistenti, migliorando al contempo l’affidabilità e la resilienza.

Le sfide sono reali, ma sono gestibili grazie a un’esecuzione rigorosa e alla collaborazione lungo tutta la catena del valore. Con l’accelerazione dell’elettrificazione, l’intelligenza sta diventando parte integrante dell’infrastruttura stessa.

Il trasformatore del futuro non è solo più intelligente. È progettato, costruito e gestito per una rete in cui i dati e il processo decisionale sono indissolubilmente legati.

Informazioni sull'autore

Rabbiya Shamsi

Responsabile senior del content marketing
PTR Inc.

Rabbiya guida la strategia dei contenuti nei mercati delle reti elettriche, dell'energia e della mobilità elettrica, sostenendo il posizionamento e la crescita a lungo termine dei clienti globali.

Asad Tariq

Responsabile di progetto
PTR Inc.

Informazioni su PTR Inc.

PTR Inc. è un partner strategico per la crescita nei settori della rete elettrica e delle nuove energie, che supporta produttori e fornitori di tecnologia nei settori delle infrastrutture elettriche, delle energie rinnovabili e della mobilità elettrica.