La importancia de que la energía eólica se ha adquirido en las últimas décadas es sin duda. Tanto que más del 23% de la energía total producida en el viento de España, convirtiéndose en el primer tipo de generación de energía en todo el país.
Sin embargo, transformar la energía cinética del viento en la electricidad efectiva no es una tarea fácil. Aumente esta eficiencia y rentabilidad, el desarrollo de parques eólicos modernos que monitorean no solo la cantidad de turbinas eólicas que fabrican parques, sino también del tamaño de ellos y la complejidad de sus sistemas.
Esta modernización afecta directamente a uno de los aspectos críticos de la rentabilidad del parque: la gestión del mantenimiento.
Mantener la salud de las turbinas
Los costos del trabajo y el mantenimiento del parque eólico son muy relevantes. Estos costos son aún mayores en estos parques ubicados en el campo marítimo, conocidos como parques eólicos en alta mar, donde puedo asumir hasta el 30% del costo total del ciclo de vida.
Además, hoy los tipos flotantes en alta mar, la tecnología que abre la puerta al uso masivo de áreas marinas, comienza a usar restricciones técnicas, pero propone nuevos desafíos de mantenimiento.
Como prueba de interés para esta área, por ejemplo, el gobierno español ya está financiando algunos proyectos de investigación para mantener parques eólicos flotantes, como el proyecto Fowfam en el que se incluyen varias universidades.
Los problemas que pueden ocurrir en diferentes sistemas de parques eólicos son diferentes tipos. Por ejemplo, algunos de los sistemas típicamente producidos son un sistema Tony, que regula la posición de la cuchilla en el "registro" más o menos viento, similar a la vela de cambio, la caja de cambios y el generador en sí.
Para esta diversidad de posibles incidentes, muchas de las variables técnicas y económicas que rigen el parque eólico se unen el complejo problema. Por ejemplo, pronóstico de viento, disponibilidad de recursos de mantenimiento (transporte, trabajo, piezas), legislación, tiempo de detención, demanda de energía, ...
Ha dado muchos estudios científicos propuestos por estrategias para optimizar dicho mantenimiento. Si algo se puede concluir de todo, es que la mejor manera de ser perfecta mediante el análisis de los datos recopilados de las turbinas eólicas; Por ejemplo, datos de temperatura, vibraciones, velocidades, corrientes, tensiones, etc. ... proporcionan una fuente muy preciosa de información que permite el diagnóstico de la condición de la turbina.
Para hacer estos datos necesarios para equipar las turbinas a los sistemas que nos permiten obtenerlos. Entre ellos se encuentra uno de los sistemas más importantes de sistemas escadivos (control de supervisión y recopilación de datos). Estos sistemas son responsables de obtener información y descubrir posibles omisiones a través de su análisis.
Cuando la variable excede ciertos umbrales previamente establecidos, el sistema genera una alarma que advierte a los operadores de la necesidad de un posible mantenimiento. Sin embargo, estos sistemas de gestión no son infalibles.
Mirando a la guardia
Por ejemplo, imagine que el sistema registra continuamente la temperatura del rodamiento. La alarma que se activará se configurará si el valor de esta temperatura es superior a 90 ° C. Debido a la interferencia electromagnética o al incumplimiento en el sensor, el sistema SCADA recibe una lectura incorrecta de 95 ° C.
El sistema SCADA genera esta alarma: Alerta: alta temperatura en los rodamientos de generación (95 ° C). Esto puede obligar a los operadores a implementar inspecciones, reducir la carga o, incluso, incluso a detener la turbina eólica para verificar el estado del rodamiento, cuando no hay ningún problema real en ella.
Entonces, ¿quién se ve despierto? ¿Qué sucede si este sistema falla, eso determina cuáles son las acciones de mantenimiento necesarias? Aquí está la detección de falsas alarmas, que crean costos operativos, producción y desgaste innecesarios de recursos técnicos y humanos. Además, pueden prevenir o interferir con el defecto o el problema real.
Las posibles causas de falsas alarmas pueden ser muy diversas. De factores ambientales, como tormentas repentinas o ráfagas de devanado, influencia de las aves u otras instalaciones en sensores en sensores, fallas en la comunicación o incluso umbrales de alarma poco estrechos.
En cualquier caso, establece un desafío importante para los investigadores para descubrir estas falsas alarmas. Para esto, las soluciones se colocan utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
Lógica difusa
Una de las técnicas propuestas como una herramienta de detección de alarma falsa es usar modelos basados en la lógica difusa. La lógica difusa es una forma de evaluar la variable, para que el resultado final no sea binario, es decir, no es fácil de precisión o falso. Esto le permite establecer resultados en niveles medios, lo que permite que la realidad interprete más flexible.
El monitoreo de datos a través de umbrales corresponde a la lógica binaria. Si la variable deja el rango fortificado, la alarma se activará y, si no, no se activará. Sin embargo, el uso de la lógica difusa le permite correlacionar todas las variables involucradas, clasificar las alarmas en diferentes conjuntos en función de la probabilidad de que tales notificaciones puedan ser falsas. Por lo tanto, se ajusta a dos entornos del entorno en los que funcionan las turbinas eólicas: a las irregularidades de las turbinas terrestres en la tierra y las condiciones más difíciles en los mares abiertos.
En resumen, la lógica difusa ayuda a identificar estas alarmas que tienen una gran oportunidad de ser falsas, proporcionando información muy útil para los operadores de toma de decisiones.
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