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Medición en tiempo real del funcionamiento de turbinas eólicas– Primera parte

Medición en tiempo real del funcionamiento de turbinas eólicas– Primera parte

Cómo garantizar la medición en tiempo real del funcionamiento de turbinas eólicas (información sobre alineación, vibraciones, temperatura, degradación del aceite etc.).

 

La medición en tiempo real del funcionamiento turbinas eólicas está gozando cada vez en mayor grado del reconocimiento de su valor en la industria eólica. Este cambio está impulsado por dos factores principales: muchas garantías de instalación de las turbinas eólicas están expirando, exponiendo a los propietarios a los verdaderos costes de operación y mantenimiento de los parques eólicos; y el segundo factor son los fallos de algunos componentes que están generando costes de mantenimiento excesivos. Para combatir esto, los propietarios y operadores están implementando sistemas de monitoreo de condición (CMS) para detectar fallos antes que evolucionen a catastróficos. A través de esta detección temprana, los costes de reparación pueden reducirse, lo que representa ahorros significativos.

Los sistemas de medición en tiempo real del funcionamiento turbinas eólicas  para monitorizar las condiciones de éstas están diseñados para proporcionar a los usuarios información 24/7 sobre el estado mecánico del aerogenerador (alineación, vibraciones, temperatura, degradación del aceite etc.), que les permitan tomar decisiones de operación y mantenimiento óptimas.

 

Medición en tiempo real del funcionamiento de turbinas eólicas 1

 

También es crucial comprender el proceso a través del cual un sistema para monitorizar las condiciones de las turbinas eólicas convierte una medida física (por ejemplo, vibración, desplazamiento, temperatura, presión), en una recomendación para la acción. Aunque los métodos difieren, hay un proceso genérico de seis pasos que siguen todos los sistemas para monitorizar las condiciones de las turbinas eólicas y garantizar así la información:

  1. Adquisición de datos: traducción del fenómeno físico en una medida analógica, que luego se convierte en formato digital;
  2. Procesamiento de datos: conversión de las mediciones digitalizadas en indicaciones significativas de la salud de los componentes;
  3. Detección: clasificación de los indicadores de condición como «normal» o «anormal»;
  4. Diagnóstico: validación de la falla y determinación de su ubicación y gravedad;
  5. Pronóstico: estimación de cuánto más durará el componente con falla antes de que necesite ser reemplazado; y
  6. Recomendación: determinación de qué acción de mantenimiento es necesaria y cuándo debe ser realizado.

 

Adquisición de datos de funcionamiento en turbinas eólicas

 

Un sistema de medición en tiempo real del funcionamiento turbinas eólicas se inicia con un sensor que traduce un fenómeno físico en una medida analógica, que luego se convierte en formato digital para su posterior procesamiento.

Para garantizar la adquisición de información en tiempo real 24/7 sobre el estado mecánico de aerogeneradores es importante comprender la sensibilidad, el ancho de banda y la precisión del sensor elegido, así como saber si puede determinar la salud de los componentes en todos los modos de fallo que puedan afectarlo. Por ejemplo, los sensores de corriente Eddy para turbinas eólicas pueden ayudar a medir el espacio de lubricación del eje para garantizar que siempre esté cubierto por una película delgada de aceite.

Los jefes de mantenimiento deben hacer un inventario de los componentes en sus turbinas eólicas que han estado presentando los mayores costes de mantenimiento, y determinar sus modos de falla más comunes para así determinar donde actualizar con la utilización de sensores.

 

Procesamiento de datos de funcionamiento en turbinas eólicas

 

Después de que el cálculo del sensor se haya convertido a un formato digital, el sistema de monitorización de condiciones para la medición en tiempo real del funcionamiento turbinas debe procesar los cálculos del sensor en indicaciones significativas de la salud del componente.

El paso de procesamiento de datos implica dos subpasos distintos. El primero es aislar la parte relevante de la señal de medición del «ruido», que implica algún tipo de filtrado de la señal original. Cuando el aislamiento de la señal se realiza bien, aumenta la sensibilidad del sistema de monitoreo, lo que permite una discriminación más fácil entre los componentes «sin fallas» y «fallados». También reduce la variación inevitable en estos indicadores de condición de los componentes, debido a los entornos complejos y a las condiciones variadas en las que operan las turbinas eólicas.

El segundo paso del procesamiento de datos es extraer las características principales de la señal filtrada que proporcionan una indicación de la condición del componente. Los indicadores resultantes idealmente deberían identificar la presencia de diferentes modos de fallo en los componentes. Por ejemplo, un engranaje puede tener varios modos de fallo que incluyen grietas en la raíz, picaduras en la superficie o desalineación. Cada uno de estos modos de fallo se manifiestan de diferentes maneras, por lo que ningún indicador de condición individual caracterizará con precisión todos estos fallos. Por lo tanto, se deben usar varios indicadores basados ​​en diferentes métodos de filtrado para identificar posibles modos de fallo en cada componente.

 

Medición en tiempo real del funcionamiento de turbinas eólicas 2

 

Cuando los datos se procesan correctamente, los indicadores de condición identifican todos los posibles modos de fallo, y discriminan fácilmente entre los componentes con y sin fallos.

Leer más sobre la detección de fallos en aerogeneradores en tiempo real para disminuir los costes operativos

La figura muestra dos escenarios diferentes: un indicador de condición que resulta de un procesamiento de datos deficiente (Figura A) y un indicador de condición que resulta del procesamiento de datos efectivo (Figura B). En ambos gráficos, la distribución verde es el rango del indicador de condición típico para un componente sin fallo, mientras que la distribución roja es el rango del indicador de condición típico para un componente con fallo.

En el gráfico A, hay una gran coincidencia entre las dos distribuciones debido al procesamiento de datos inadecuado, por lo que la capacidad para discriminar entre un componente con y sin fallos es pobre. En el gráfico inferior, el procesamiento de datos efectivo ha proporcionado una separación adecuada de las condiciones con y sin defecto, por lo que la discriminación entre los dos es directa.

 

Si quiere conocer más sobre la medición en tiempo real del funcionamiento de aerogeneradores y cómo reducir costes en turbinas eólicas así las tecnologías predictivas para el mantenimiento de Aerogeneradores disponibles le invitamos a suscribirse al Newsletter de Mesurex donde encontrará información actualizada sobre las nuevas tecnologías y tendencias en la operación y mantenimiento de aerogeneradores.

 

Prevención de Fallos en Aerogeneradores

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