AEMER – Noticias Renovables – 10 Octubre 2018 – Servicio Predictivo

por | Oct 9, 2018 | Eólica, NEM Solutions, Newsletter

¿La calidad de los datos de los aerogeneradores, es la suficiente para un servicio predictivo de confianza?

El uso de tecnologías digitales como la computación en la nube (Cloud Computing), la gestión distribuida de los recursos energéticos, gestión de grandes datos (Big Data) y análisis predictivo (Predictive Analytics) están cambiando el “Statu Quo” del mercado energético y cada vez más operadores de parques eólicos comienzan a implementar estas técnicas para el control de sus costes. ¿Pero podríamos decir que la calidad de la información que recibimos de los aerogeneradores es la suficiente para implementar estas técnicas?

¿La calidad de los datos de los aerogeneradores, es la suficiente para un servicio predictivo de confianza?

El uso de tecnologías digitales como la computación en la nube (Cloud Computing), la gestión distribuida de los recursos energéticos, gestión de grandes datos (Big Data) y análisis predictivo (Predictive Analytics) están cambiando el “Statu Quo” del mercado energético y cada vez más operadores de parques eólicos comienzan a implementar estas técnicas para el control de sus costes. ¿Pero podríamos decir que la calidad de la información que recibimos de los aerogeneradores es la suficiente para implementar estas técnicas?

Después de monitorizar más de 300,000,000 horas operacionales en diferentes parques instalados en Europa, nuestro equipo de análisis predictivo, observó que el mix de aerogeneradores  instalados incluyen 3 tipos de tecnologías, las cuales proporcionan una variedad muy diferente de variables de SCADA que pueden ser utilizados para la gestión de grandes datos e implementación de servicios de análisis predictivo.

AEMER – Noticias Renovables – 10 Julio 2018

Nota: Los datos SCADA analizados, excluyen las mediciones acumulativas y de contador.

Observamos que el 90 % de los aerogeneradores monitorizados en Europa, vienen de tecnologías con menos de 2 MW de capacidad, en donde el total de variables de SCADA se ha incrementado de 20-80 en la 1a generación de tecnologías a 45-130 en la 2a generación. El 10 % restante viene de la 3ra generación de tecnologías, la cual incluye los desarrollos mas recientes de la industria y una variedad diferente de datos medidos con una cantidad similar de total de variables SCADA que las tecnologías de la 2a generación porque, dependiendo de la plataforma, algunos subsistemas medidos han disminuido o incrementado la cantidad de variables de medición como el pitch del rotor, la multiplicadora y el convertidor.

Pero independientemente de las diferentes generaciones de tecnologías, existen 2 problemas principales en la calidad de los datos de estas 3 generaciones:

  1. Fallos de Sensor: datos de variables enclavados (ejemplo: temperatura de rodamiento del generador enclavada en “0” o en “999”) o fuera de rango (ejemplo: velocidad del generador a 5000 RPM)
  2. Recepción de Datos: Perdidas de comunicación y espacios vacíos de datos.

Con esto en mente, en NEM Solutions nos dimos a la tarea de comparar la calidad de los datos de cada una de las plataformas de los diferentes OEMS en Europa, para que de esta manera podamos diseñar las estrategias predictivas de acuerdo a la calidad de los datos de cada una de las plataformas.

Además, encontramos una conexión entre los diferentes problemas de calidad de datos recibidos por los diferentes subsistemas de las tecnologías y los diferentes OEMs en el mercado:

En resumen, sabemos que es un desafío lidiar con diferentes tipos de tecnologías y sus problemas de calidad de datos, ya que muchas veces no es posible implementar la misma metodología de análisis predictivo a todas las plataformas cuando se plantea un proceso escalable y, sobre todo, es necesario estar preparado para proporcionar un servicio predictivo de confianza cuando muchas veces existan problemas de calidad de la información que recibimos de las turbinas.

AEMER – Noticias Renovables – 10 Julio 2018

Además, encontramos una conexión entre los diferentes problemas de calidad de datos recibidos por los diferentes subsistemas de las tecnologías y los diferentes OEMs en el mercado:

AEMER – Noticias Renovables – 10 Julio 2018

En resumen, sabemos que es un desafío lidiar con diferentes tipos de tecnologías y sus problemas de calidad de datos, ya que muchas veces no es posible implementar la misma metodología de análisis predictivo a todas las plataformas cuando se plantea un proceso escalable y, sobre todo, es necesario estar preparado para proporcionar un servicio predictivo de confianza cuando muchas veces existan problemas de calidad de la información que recibimos de las turbinas.

AEMER – Noticias Renovables – 10 Julio 2018
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