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On-line Intelligent Diagnostics and Predictive Maintenance Sensor System Integrated within the Wind Turbine Bus-Bar structure to aid Dynamic Maintenance Scheduling

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Hacia una mejor predicción de fallos eléctricos en turbinas eólicas

Las averías de los sistemas eléctricos de las turbinas eólicas provocan paros prolongados, aumentan los costos de explotación y reducen la seguridad energética. Nuevas tecnologías de sensores y herramientas de predicción integradas permitirán prestar una atención oportuna y diligente a posibles problemas.

Cambio climático y medio ambiente

El viento constituye una de las fuentes de energía renovable más atractivas desde un punto de vista comercial y permitirá cubrir las necesidades de electricidad a la par que disminuir la dependencia de los combustibles fósiles. Esta tecnología se halla ya bien consolidada y exhibe una tasa de crecimiento anual superior al veintiséis por ciento desde el año 1990. Sin embargo, los objetivos de la Unión Europea de cubrir el 20 % de las necesidades de electricidad con energía eólica en los próximos dos decenios precisan avances adicionales con los que se mejore la fiabilidad y se reduzcan los costes de explotación. La reducción de los fallos del sistema podría solucionar ambos problemas en las turbinas tanto ya existentes como futuras. Debido a ello, un equipo de científicos e ingenieros financiado por la UE ha desarrollado una red sensorial inteligente destinada a la diagnosis y mantenimiento predictivo avanzados en sistemas eléctricos. Este propósito se ha visto cumplido dentro del ámbito del proyecto WIND TURBARS (On-line intelligent diagnostics and predictive maintenance sensor system integrated within the wind turbine bus-bar structure to aid dynamic maintenance scheduling). El consorcio ha logrado desarrollar un modelo de los componentes eléctricos del generador, el rectificador activo, el ondulador y el filtro de salida de una turbina eólica. La modelización del funcionamiento normal ha supuesto el punto de partida para evaluar los inicios de los fallos y simular averías importantes identificadas a través de una revisión bibliográfica exhaustiva. Los participantes en el proyecto también han evaluado una serie de modelos matemáticos así como su idoneidad de cara a identificar indicadores de degradación o fallos. Se ha demostrado que se puede detectar degradación con semanas o incluso meses de anticipación al fallo real. Se han utilizado asimismo modelos y simulaciones para identificar sensores adecuados y seleccionar los componentes iniciales. La tecnología WIND TURBARS permitirá a los operadores de parques eólicos acortar los periodos de paro de las turbinas y de esta manera podrán reducir las pérdidas por cese de generación eléctrica. También les permitirá mantener en un mínimo los costes operativos provocados por las reparaciones al capacitarles para sustituir tempranamente los componentes que empiezan a fallar y realizar un mantenimiento preventivo. Cabe esperar que gracias a esta gestión precoz de fallos eléctricos en las turbinas —sin que se altere su funcionamiento—, el proyecto WIND TURBARS ejerza una influencia enorme en el desarrollo de parques eólicos marinos, cuya inspección y reparación entrañan dificultades extremas. Son también significativas sus ventajas de cara a los mercados de turbinas terrestres y de renovación. En términos generales, el proyecto contribuirá en gran medida a cumplir los objetivos relativos a las energías renovables de la UE al aumentar la seguridad energética a través de un suministro de energía eólica sostenible y respetuoso con el medio ambiente.

Palabras clave

Turbina eólica, periodo de paro, red sensorial inteligente, sistema eléctrico, WIND TURBARS, diagnosis, modelos matemáticos

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