Un sistema de análisis de vibraciones predictivo de aerogeneradores que controla 1.400 aerogeneradores, 600 de ellos en España. El ahorro que se puede llegar a obtener en una sola detección puede ser superior a los 100.000 euros por máquina en el coste de las reparaciones. Este sistema de análisis se puede implementar en cualquier modelo de aerogenerador.
La automatización y el “machine learning” son los elementos clave de este sistema de Endesa, capaz de procesar hasta 100.000 registros por segundo.
Endesa está implementado en sus parques eólicos un nuevo sistema de análisis predictivo para el mantenimiento de las turbinas eólicas en función del comportamiento de vibraciones de estos equipos , el ahorro en los costes de las reparaciones puede alcanzar desde el 15% hasta 95 %.
El sistema de análisis se hace desde la sala de diagnóstico de Enel Green Power en España, desde su Departamento de energías renovables, el cual supervisa de forma remota desde Madrid más de 1.400 aerogeneradores, de los cuales 600 pertenecen a Endesa España y el resto de Enel Green Power y están ubicados en México, Chile, Italia, Grecia, entre otros países.
El análisis predictivo es la detección temprana de fallos en los principales componentes de las turbinas eólicas, lo que permite la detección de fallos que en algunos casos puede ser con meses de antelación, esto permite que la planificación de las reparaciones se programen para períodos con menores costes, minimizando las pérdidas por interrupciones de las turbinas y mejorando así la eficiencia de todo el sistema.
La automatización y el «machine learning» consiste en el aprendizaje automático de las máquinas, elementos esenciales en este proceso, ya que el sistema soporta un procesamiento de hasta 100.000 registros por segundo.
Endesa señala que los ahorros que pueden alcanzarse con sólo una detección correcta, que pueden alcanzar los 100.000 euros en un solo aerogenerador, esto en el caso de los defectos en grandes componentes de los aerogeneradores, en que las reparaciones se consideran grandes correcciones e implican operaciones con grúas.
Al tener datos de distintos modelos de turbinas, se pueden hacer mejores análisis predictivos en cualquier parque eólico del mundo. A partir del “know-how” adquirido se comparte la información con los fabricantes para hacer mejoras en sus modelos y se facilita una mejora de la curva de aprendizaje para hacer predicciones cada vez más acertadas.
Endesa implementó el sistema de análisis en todos los aerogeneradores que tienen menos de 5 años de funcionamiento, el sistema «Condition Monitoring System» proporciona una supervisión y control del estado de cada máquina.
Más información: endesa.com
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