La tecnología de monitoreo inteligente de líneas de conexión está evolucionando de "mantenimiento posterior" a "percepción en tiempo real, advertencia en la nube y predicción de vida útil". Actualmente, las soluciones centrales que se pueden implementar se dividen en tres categorías y ocho tecnologías, cubriendo escenarios como transmisión de energía, industria, automoción y construcción.

Monitoreo autónomo pasivo

Alimentación por CT+supercondensador: Utiliza la corriente del propio cable para alimentar el sensor y el módulo inalámbrico LoRa a través de un transformador de corriente (CT), logrando un funcionamiento en línea a largo plazo con "suministro de energía externo cero".

Energía solar+batería: adecuado para líneas aéreas exteriores o túneles, carga paneles fotovoltaicos durante el día y suministra energía con baterías por la noche, con una vida útil de 5-7 años.

Monitoreo por fusión de múltiples sensores

• Monitoreo de circulación de cubierta/circulación a tierra: Detección en tiempo real de la corriente de puesta a tierra de la cubierta del cable para determinar si hay entrada de agua o envejecimiento del aislamiento.

• Sensor de tensión/desplazamiento: detecta cambios en la tensión del cable y detecta roturas de hilos o daños por fuerzas externas con anticipación.

Sensores de temperatura, humedad, humo y gas: Monitorean el ambiente del pozo o puente las 24 horas, y si se exceden los límites, se activará una alarma sonora y luminosa+alarma en la nube.

Medición distribuida de temperatura por fibra óptica (DTS): Los cables de fibra óptica se colocan a lo largo de todo el cable para localizar puntos calientes de 1 metro con una precisión de ±1, utilizado para túneles de cables de alta tensión.

Plataforma de comunicación y datos

Retroalimentación inalámbrica LoRa/NB IoT: distancia abierta de 1-5 km, consumo de energía <50 mA, adecuado para líneas remotas.

4G/5G+protocolo MQTT: Carga en tiempo real de datos de nivel segundo a la nube, compatible con visualización sincronizada en teléfonos móviles y PC.

Predicción de vida útil por IA: Basado en datos históricos de aumento de temperatura, vibración y corriente, el algoritmo proporciona la vida útil restante y la ventana de mantenimiento, con una tasa de falsas alarmas de <5%.