Los parques eólicos podrían alcanzar una disponibilidad del 99% gracias al Big Data

Con un parque de turbinas envejecidas y la determinación de reducir los costes operativos, los propietarios de proyectos eólicos están recurriendo al software para optimizar el rendimiento de sus activos. Para los propietarios cuyos activos abarcan múltiples parques eólicos y turbinas de varios fabricantes, las soluciones digitales de terceros simplifican y agilizan las operaciones y la logística de mantenimiento en todos los proyectos.

Un informe publicado a principios de este mes por la empresa de análisis de software Uptake destaca la oportunidad en el espacio. Uptake se mueve entre una cohorte creciente de empresas que emplean análisis de datos para optimizar las operaciones de los parques eólicos. De acuerdo con una investigación realizada por la firma de asesoría DNV GL que se cita en el informe, la disponibilidad actual del parque eólico de los Estados Unidos, es decir, la disponibilidad de las turbinas para generar electricidad es del 94%.

"Por cada ganancia de un 1% en disponibilidad", dice el informe, "el parque eólico actual producirá 2,4 TWh adicionales de energía eólica sin hardware nuevo". Uptake cree que es posible alcanzar el 99% de disponibilidad en todo el parque mediante software de análisis predictivo para abordar proactivamente los problemas de mantenimiento.

Según Aaron Barr, un consultor senior de MAKE Consulting, "el mercado de la energía eólica presenta una de las áreas más prometedoras de la aplicación industrial de big data. Ahora hay cientos de miles de aerogeneradores operando a nivel mundial, cada uno de ellos fuertemente instrumentado y altamente controlado, lo que deja muchas oportunidades para la optimización basada en datos".

Barr añadió: "Los pronósticos mejorados a través de aplicaciones de datos grandes pueden permitir a los propietarios obtener mejores precios a través de una programación avanzada, detectar fallos en los componentes antes de que escalen y garantizar que todas las turbinas estén funcionando en condiciones óptimas".

Agilizar el mantenimiento

Sonny Garg, jefe mundial de soluciones energéticas de Uptake, dijo en una entrevista que el software de su empresa ofrece tres tipos de información: predictiva, diagnóstica y prescriptiva. "Podemos obtener datos no solo de los sensores en la turbina o de SCADA (control de supervisión y adquisición de datos), sino también de los sistemas de gestión de trabajo y gestión de activos. Podemos correlacionar fallos con órdenes de trabajo históricas".

Y añadió: "Podemos dar diagnósticos sobre por qué creemos que está fallando y luego darle una prescripción sobre qué hacer al respecto. Lo que hace no solo es aumentar la disponibilidad, sino también reducir el tiempo necesario para arreglarlo. Entonces, cuando envío técnicos a la torre, tienen una recomendación y un diagnóstico que les permite tomar las herramientas correctas y arreglarlo a la primera” .

En una entrevista, Chris Crosby, director mundial de energía nuclear y renovable en OSIsoft, otro jugador en el campo de los datos eólicos, dijo que la industria apunta a verdaderos pronósticos: es decir, "poder calcular la vida útil restante de los componentes de la turbina dentro de algún tipo de rango de probabilidad".

Optimizar los parques eólicos multimarca

La búsqueda de soluciones digitales para optimizar la operación y mantenimiento de parques eólicos no es exclusiva de las empresas de software. Predix, de GE; ClearSight, de Vestas, y Winsight360, de Siemens, se encuentran entre las ofertas de los principales fabricantes de turbinas.

"Probablemente las ofertas más sofisticadas en el mercado provienen de los propios fabricantes", admitió Garg, de Uptake. "Los fabricantes de equipos originales (OEM) estaban realmente posicionados para ganar el espacio porque tienen la ciencia de datos en sistemas de componentes múltiples".

Y, sin embargo, Garg y Crosby afirman que las firmas de software como la suya tienen una ventaja sobre los fabricantes de equipos originales al proporcionar soluciones de optimización, especialmente para los propietarios de activos con parques eólicos multimarca.

Crosby dijo que un cliente de OSIsoft tiene turbinas de ocho fabricantes en su cartera eólica. Añadió que los OEM no siempre han hecho que el 100% de sus datos estén disponibles para los propietarios de los activos. Depende del contrato negociado entre el OEM y el propietario del proyecto.

Optimización de parques eólicos a través de big data

Para los propietarios de los activos, las herramientas de optimización de parques eólicos ofrecen una manera de exprimir los ahorros en operación y mantenimiento de flotas obsoletas. "Aproximadamente el 60% de un presupuesto típico de O & M de energía eólica se dedica al mantenimiento no planificado; esto se compara con menos del 10% en una planta de energía convencional", dijo Barr. "Usar datos para pronosticar mejor los eventos de mantenimiento no planificados puede generar ahorros significativos".

En 2014, Dong Energy (ahora Ørsted) comenzó a implementar el PI System de OSIsoft con la herramienta de mapeo ArcGIS de Esri para reducir las llamadas de servicio a sus turbinas eólicas marinas. Al alimentar los datos de la turbina eólica en el software analítico, Crosby dijo: "Pudimos detectar automáticamente una anomalía, generar automáticamente una solicitud de trabajo en el sistema de gestión del trabajo y visualizar todo eso en un mapa".

El mantenimiento en el mar es asombrosamente caro. Según Ørsted, es hasta 15 veces más costoso reparar una turbina en el mar que en tierra. Ørsted espera ahorrar 20 millones de euros anuales para 2020 reduciendo las visitas de mantenimiento no programadas a cada turbina de cuatro a dos por año.

Crosby citó otra aplicación para herramientas de optimización: evitar la reducción. Iberdrola está ahorrando 3 millones de dólares mensuales, dijo, al alimentar los datos de generación de energía de las turbinas eólicas, en múltiples parques eólicos, con PI System para desarrollar planes de optimización de restricciones.

Los análisis permiten a Iberdrola responder a las señales de producción y a las solicitudes de reducción del operador del sistema de transmisión. "Lo importante de la aplicación -dijo Crosby- es la capacidad de obtener datos de alta frecuencia, hacer los cálculos muy rápidamente y luego poder responder al operador del sistema".

"Las historias, de muchas maneras, son las mismas", dijo Michael Kanellos, gerente senior de comunicaciones corporativas de OSIsoft, en un correo electrónico. "Si obtienes suficientes datos, puedes obtener una visión mucho mejor de lo que está sucediendo y solucionar problemas antes de que sucedan u optimizar tu producción de energía". "El desafío es obtener esa información. Una turbina saca mucha información y debes actuar en tiempo real ".