La implementación de IoT navega hacia la energía eólica

Los parques eólicos del Mar del Norte están librando algunas batallas sorprendentes, y no se trata de vida marina. Comenzaron con la avería de las estructuras de cojinetes de turbinas más grandes de Alemania después de 15 semanas; El mantenimiento predictivo había planeado que la estructura durara 15 meses. El resultado fue una factura de mantenimiento desastrosa y una reingeniería de las palas gigantes que parecen ser las culpables:literalmente sacudieron la turbina hasta la muerte, dice Joseph Zulick de MRO Electric and Supply . .

Una estructura del Mar del Norte perdió su alojamiento de turbina principal este año, lo que llevó a los ingenieros a determinar que las 206 unidades de este tamaño en el mar podrían necesitar ser examinadas y reacondicionadas. El Mar del Norte es el área de corrientes y vientos más violentos que tiene granjas de turbinas gigantes en problemas, pero otras regiones también están teniendo problemas de mantenimiento. (Ver también)

El papel del mantenimiento predictivo en la ingeniería de diseño para estos gigantes aumenta la importancia cada vez que un cliente agrega megavatios al esquema general de la granja. Monitorear la cizalladura del viento, la temperatura en el mar / aire, la velocidad del viento, el par y la vibración son ahora solo la punta del iceberg. Cada diseño debe incluir advertencias tempranas e instantáneas sobre la temperatura de los rodamientos, la integridad de la carcasa y el cableado, por encima y por debajo de la línea de flotación.

Introdúzcalo

En un artículo (1) sobre un mejor mantenimiento conectado, el autor explica la importancia de los sistemas redundantes en las redes industriales conectadas a las estructuras más remotas, como las turbinas del Mar del Norte. Cada diseñador necesita combinar advertencias tempranas, seguridad y respuestas como apagados / apagados en los nuevos diseños de turbinas. Las estrategias de mantenimiento siempre se han diseñado como rutinas. Estas rutinas necesitan una actualización severa, pero el enfoque más agresivo es agregar un aparato de advertencia activo.

Los mejores sistemas ahora combinan la capacidad de optimizar el rendimiento y predecir mejor las necesidades de mantenimiento. El sistema es rápido y potente. "La capacidad única de la plataforma para analizar terabytes de datos con tiempos de respuesta inferiores a un segundo mejora aún más nuestra capacidad para generar un valor significativo a partir de nuestras aplicaciones de IoT", dice el artículo. Cada aerogenerador en operación bajo este estudio tiene más de 150 sensores que controlan la velocidad, el clima, la vibración y la aceleración (desaceleración).

Otro ejemplo de capacidad premium es un sistema diseñado para la vulnerabilidad climática extrema que no solo analiza los datos de pronóstico al instante, sino que comienza una operación a prueba de fallas antes de que ocurra una emergencia. Los diseñadores de IoT que buscan la transferencia de información más confiable deben darse cuenta de que el clima severo puede destruir varios sistemas de comunicación; a veces, una conexión cableada es la única forma. En este caso, una conexión robusta basada en cable a lo largo del cable de transmisión principal podría anular el Wi-Fi y el satélite.

A prueba de fallas, este plan de emergencia podría reducir o eliminar la falta de comunicación entre máquinas como cierres y reductores. Esto también podría detener el daño a la maquinaria que es vulnerable a los vientos que cambian severamente.

Software inteligente

La red para entornos extremos debe funcionar en ambas direcciones. Debe transmitir desde el sensor o la sonda a través de la unidad central protegida hasta la ubicación de la placa de emergencia. La decisión resultante sobre un apagado debe transmitirse a través de la misma red o de otra. Como es el resultado de los cambios climáticos severos, la respuesta al sobrecalentamiento o rotura podría ser un apagado o una desaceleración.

En cada incidente, cuantos más datos se puedan recopilar, mejor podrá "aprender" la red cómo y cómo no proceder. El aprendizaje automático que comienza con la seguridad del equipo como máxima prioridad se ajustará a las circunstancias.

Los parques eólicos son un excelente ejemplo de máquinas conectadas que pueden funcionar de forma independiente hasta que algo sale mal. Los sistemas de aprendizaje automático pueden ayudar a refinar las opciones de los operadores, eliminando la necesidad de apagar el sistema por completo o incluso apagar una sola turbina.Cuando los aspectos de aprendizaje de una red se combinan con sistemas más robustos y redundantes, funcionan juntos, lo que hace que el aprendizaje más rápido y más eficiente.

Un ejemplo es el desarrollo de Siemens (2) desarrollo de la computación SIMATIC, que la empresa denomina "el componente central de Totally Integrated Automation". Esta tecnología acerca la granja de turbinas a la producción automática y, lo que es más importante, hacia la autorregulación por motivos de seguridad.

El tamaño no importa

Las lecciones aprendidas de los sistemas de rastreo y solución de problemas ubicados a cientos de millas en un mar embravecido ayudarán a diseñar la seguridad en granjas de turbinas más pequeñas, a la escala de las redes eléctricas de la ciudad o la comunidad. La mayoría de las empresas de servicios públicos tienen planes para energía eólica y solar, pero todavía están preocupadas por los costos, la seguridad y el soporte.

Los diseños para la próxima generación de turbinas serán escalables, al igual que la granja lo es hoy. Dentro de un solo sistema de turbina estará la capacidad de usar el aprendizaje automático y la IoT para escalar a sí mismo a su uso más eficiente, incluido el apagado o el envío automático de energía a un sitio de batería.

Hay muchos ejemplos de empresas que ahora diseñan para el futuro. Los países que parecían menos preocupados por el desarrollo eólico y solar hace unos años ahora están invirtiendo fuertemente. Un ejemplo es Turquía, que ha recaudado $ 12 mil millones (€ 10,28 mil millones) en inversiones en energía eólica durante los últimos 11 años. (3) La producción generada por el país en 2007 fue de 146 megavatios; el año pasado, los parques eólicos generaron 6.500 megavatios, según el informe. En una industria que se multiplicó 50 veces en 11 años, el mantenimiento y una mejor supervisión serán esenciales.

Turquía está lejos de ser la única que aumenta la energía eólica en factores de diez. El mundo interconectado funciona con energía; la energía del futuro también estará interconectada. El viento puede ser una parte muy importante de esa imagen si los fabricantes de hardware pueden garantizar que también se satisfagan sus necesidades de instrumentos electrónicos inalámbricos.

El autor de este blog es Joseph Zulick, escritor y gerente de MRO Electric and Supply