Pronóstico y análisis de la confiabilidad de una central hidroeléctrica en Colombia implementando una tasa de fallas móvil en el tiempo

Abstract

La generación energética en Colombia está fuertemente ligada a las centrales hidroeléctricas, lo que hace crucial la optimización de tareas de mantenimiento para garantizar su máxima disponibilidad. Por tal motivo, el presente trabajo se centra en analizar la confiabilidad de una central hidroeléctrica con el fin de respaldar la toma de decisiones en la planeación del mantenimiento. La investigación se basa en el histórico de datos de la planta, en el que se registran los reportes que causan su indisponibilidad. A partir de esta información, se determinó el MTBF (tiempo medio entres fallas) de los equipos y su confiabilidad, así como la de las dos unidades generadoras que componen la central. Finalmente, se implementó un método basado en el indicador técnico EMA (media móvil exponencial) que permitió pronosticar la tendencia de la confiabilidad en el tiempo. Los resultados obtenidos brindaron una evaluación del estado actual de la central hidroeléctrica y permitieron identificar los equipos críticos en términos de fallas, en los que se deben orientar recursos para fortalecer la disponibilidad de la planta.

Alternate abstract:

Power generation in Colombia is strongly linked to hydroelectric power plants, which makes it crucial to optimize maintenance tasks to ensure maximum availability. For this reason, this work focuses on analyzing the reliability of a hydroelectric power plant in order to support decision-making in maintenance planning. The research is based on the historical data of the power plant, in which the reports that cause its unavailability are recorded. From this information, the mean time between failures (MTBF) of the equipment and its reliability was determined, as well as that of the two generating units that make up the power plant. Finally, a method based on the technical indicator EMA (exponential moving average) was applied to predict the reliability trend over time. The results obtained provided an assessment of the status of the hydroelectric power plant and made it possible to identify the critical equipment in terms of failures, to which resources should be allocated to strengthen the plant's availability.