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RULET, herramienta para conocer es estado de salud de las turbinas eólicas para una mejor gestión de su vida útil.

La transición energética requiere de unos ambiciosos objetivos de instalación de nuevos MW de potencia eólica, pero también de la correcta gestión de la operación y mantenimiento de los 250GW de turbinas eólicas instaladas en Europa. Es necesario que las turbinas existentes generen más y por más tiempo.

Direcciones reales de viento afectado

Europa avanzó rápido y con paso firme en energía eólica en los años 90, lo que le permitió convertirse en una potencia eólica tanto en la cadena de valor, como en indicadores de instalación: MW instalados o porcentaje de energía eléctrica de origen eólico. Las turbinas de aquellos primeros desarrollos, que se instalaron el siglo pasado e impulsaron la curva de aprendizaje europea, conviven hoy en el parque eólico europeo con turbinas de nueva generación con décadas de funcionamiento por delante.

Además, de la excelente curva de aprendizaje en diseño, fabricación e instalación, es necesario destacar también la experiencia acumulada en la operación y mantenimiento (O&M). Esta experiencia nos permite hoy por ejemplo cuantificar el impacto que un mal O&M tiene en la vida útil de las máquinas, así como la energía extra que una turbina nos puede ofrecer, por haber hecho bien las cosas, o simplemente porque la turbina no se ha visto expuesta a las condiciones de operación para las que fue diseñada.

El O&M es clave en el rendimiento a largo plazo de los parques eólicos, y sin embargo, en muchos casos, es difícil comprender qué ocurrió, por qué ocurrió o predecir qué ocurrirá. Especialmente si se trata de una acumulación de factores a lo largo de 25 o 30 años, que resultan en el fallo de la turbina. En muchos casos, resulta imposible establecer una correlación con metodologías convencionales.

Es necesario comprender mejor las turbinas eólicas en sus condiciones de operación reales. Y sin embargo, es fácil perderse en el tsunami de información disponible hoy en los servicios de IT de las empresas: sensores físicos, indicadores e informes.

El modelo de explotación eólica actual no ha incorporado todo el potencial de los modelos de ingeniería y simulación presentes en la etapa de diseño del aerogenerador o el parque, renunciando a oportunidades de mejora para alcanzar los 30-40 años que se ambicionan para muchos parques. La evolución de las herramientas de simulación, la capacidad de procesado de datos y los modelos físicos multi-fidelidad ofrecen nuevas posibilidades de realizar análisis complejos de la variada información disponible para una mejor gestión de vida.

Remaining Useful Life por componente y turbina (generado con RULET)

Esta es la línea de trabajo que CENER ha seguido para desarrollar RULET, herramienta de estimación del consumo de vida de los componentes estructurales de la turbina eólica. La herramienta incorpora el estado del arte de la simulación de modelos físicos de aerogeneradores junto con datos medidos por la turbina o registrados en el parque. RULET permite a los operadores de parques eólicos comprender el estado de salud de sus turbinas y analizar el impacto que diferentes modelos de operación o condiciones climáticas tiene en las máquinas, incluso en monitoreo en tiempo real.

La herramienta se integra en la plataforma digital de gestión de parques eólicos de CENER. Plataforma que permite simular escenarios técnico-económicos complejos, desde retrofits de turbina hasta repotenciación completa de parque. Simulaciones que aportan conocimiento para una correcta toma de decisiones de largo plazo.

Tanto RULET como la plataforma digital forman parte de la estrategia de CENER de proporcionar a la industria eólica herramientas de simulación que se adapten a las necesidades particulares de cada organización y que incorpore el estado del arte de la ingeniería eólica. En temas tan críticos como el presentado hoy, estado de salud de las máquinas, y también: integración de la eólica en red, hibridación con otras tecnologías renovables (hibridación) o en eólica flotante.

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