Resumen
La ejecución de un plan de mantenimiento preventivo a los generadores de potencia es esencial para garantizar la disponibilidad del suministro de electricidad en un sistema de energía. Existen varios tipos de planes preventivos, de los cuales el mantenimiento preventivo periódico (PPM) y el mantenimiento centrado en la confiabilidad (RCM) son los más notorios en la industria de sistema de potencia. Sin embargo, estos planes de mantenimiento no consideran los factores operativos y los esfuerzos óptimos de mantenimiento que podrían maximizar el beneficio neto. En esta presentación, se expone un modelo innovador de Mantenimiento Inteligente (SM) que conduce a un plan de mantenimiento efectivo. El enfoque propuesto radica en tres conceptos principales: 1. Cadenas de Markov para describir la confiabilidad del componente; 2. Lógica difusa para determinar el riesgo operativo del componente; y 3. Grado de esfuerzo de mantenimiento para definir el impacto del mantenimiento sobre la tasa de falla del componente. El SM plantea un problema de optimización que se resuelve utilizando la optimización de enjambre de partículas cuánticas aceleradas (AQPSO) junto con el muestreo de hipercubo latino secuencial (SMLH). Los estudios de caso justifican la efectividad de la propuesta y su superioridad sobre el PPM y el RCM en la realización de beneficios extendidos.