Mantenimiento predictivo para aerogeneradores: cómo Delfos está reduciendo las averías y el tiempo de inactividad con IA

En las operaciones de energía eólica, los tiempos de inactividad no planificados y los fallos inesperados de los componentes pueden afectar gravemente a los objetivos de producción y al rendimiento financiero. Administradores de activos,  gerentes de mantenimiento, los administradores de carteras e incluso los directores ejecutivos de carteras de energías renovables a menudo se enfrentan a la difícil tarea de garantizar la producción esperada, mientras que los parques eólicos experimentan varios tipos de fallas. Además, el mantenimiento reactivo de estas fallas se enfrenta a desafíos en términos de tener piezas de repuesto y mano de obra disponibles para las reparaciones.

Uno de los principales factores que posibilitan la excelencia operativa en el sector eólico es el mantenimiento predictivo, y aquí es exactamente donde Módulo de predicción de Delfos se vuelve indispensable. Esta entrada de blog explora cómo esta función impulsada por la inteligencia artificial está transformando las estrategias de detección y mantenimiento de fallas para las carteras de energía eólica.

Por qué es importante

Las alarmas tradicionales son reactivas, por lo que solo avisan cuando el problema ya se ha producido y su acción afecta directamente a la producción con tiempos de inactividad y limitaciones. Pueden pasar por alto las señales matizadas y específicas de cada activo que indican una degradación temprana o un fallo en las turbinas. Para los operadores a gran escala, esto se traduce en:

• Mayores costos de mantenimiento;
• Incremento de la falta de disponibilidad;
• Reducción del ROI de los activos con bajo rendimiento.

El mantenimiento predictivo, por otro lado, ofrece un camino hacia O&M proactivos, basados en datos y en condiciones, pero solo cuando se basa en información precisa y específica de los activos. Aquí es donde está Delfos Módulo de predicción ofrece una ventaja significativa.

¿Qué es el módulo de predicción?

El Módulo de predicción es una funcionalidad avanzada basada en el aprendizaje automático dentro de la suite Wind de Delfos, diseñada específicamente para detección temprana de fallos en activos eólicos. A diferencia de los sistemas de alerta genéricos, utiliza modelos personalizados basados en datos de SCADA para cada turbina, lo que lo hace altamente personalizado y específico para cada activo.

Las capacidades clave incluyen:

• Supervisión de ocho sistemas dentro del WTG, incluidos los críticos rotor, caja de cambios, y generador sistemas.
• Detección de anomalías sutiles y desviaciones de comportamiento en tiempo de actividad;
• Identificación de patrones operativos que podrían indicar fallos en los sensores o problemas de componentes inminentes.

Refuerza significativamente la capa predictiva de monitoreo del estado de los activos, lo que reduce la dependencia del mantenimiento reactivo.

Cómo funciona en Delfos

El módulo de predicción analiza continuamente el comportamiento de las variables clave de la turbina, comparando datos pronosticados frente a datos reales para detectar desviaciones más allá de las incertidumbres de los modelos Delfos. Esto se hace a través de cinco submódulos especializados que permiten a los usuarios:

• Reciba una lista de las desviaciones recientes detectadas por el software;
• Identificar las causas fundamentales de las anomalías a través de patrones temporales y espaciales;
• Visualice y compare las turbinas vecinas.

Su motor de aprendizaje automático evoluciona con el tiempo: el motor es lo suficientemente flexible como para adaptarse a nuevos modelos, basados en datos o reglas empresariales, y es capaz de identificar nuevos modos de falla.

Impacto empresarial y técnico

La implementación del módulo de predicción se traduce en mejoras tangibles en la eficiencia operativa para los operadores de activos eólicos:

• Reducción del tiempo de inactividad no planificado detectando las anomalías antes de que se conviertan en fracasos;
• Menores costos de mantenimiento mediante una programación proactiva (con más tiempo y más información);
• Mejora de la confiabilidad de los activos gracias a la evolución de los modelos predictivos de alta calidad;
• Mayor vida útil del equipo mediante intervenciones oportunas y una mejor toma de decisiones.
• Nuestros modelos también le permiten evaluar la eficacia de las acciones de mantenimiento, ayudando a determinar si una intervención resolvió realmente el problema subyacente.

Para los ejecutivos que administran carteras de activos múltiples, esto significa mayor visibilidad, control y ROI. Además, un plan accesible para mejorar métricas como el MTBF y el MTTR

Aplicación en el mundo real

Operadores que utilizan el módulo de predicción se beneficia de visualizaciones completas, alertas inteligentes, y diagnóstico de causa raíz que respaldan las decisiones operativas, técnicas y estratégicas. Ya sea que lo utilice un jefe de gestión de activos para definir estrategias de mantenimiento o un gerente de mantenimiento para actuar en caso de alertas, cierra la brecha entre la sobrecarga de datos y la información procesable.

Diferenciador Delfos

Lo que diferencia a Delfos es su modelado predictivo específico de activos. A diferencia de los sistemas universales, Delfos construye modelos adaptados al comportamiento del SCADA de cada turbina, lo que permite una detección precisa de fallas y minimiza los falsos positivos. Nuestros expertos calibran cuidadosamente la frecuencia y el volumen de la información para garantizar su relevancia y evitar la sobrecarga que puede dificultar la toma de decisiones durante las operaciones.

En comparación con las soluciones de otros jugadores, Delfos ofrece mayor transparencia del modelo, personalización, y preparación para el mantenimiento, alineándose tanto con los equipos sobre el terreno como con los responsables ejecutivos de la toma de decisiones.

El rendimiento aerodinámico de última generación comienza aquí

El módulo de predicción no es solo una función: es una ventaja estratégica para las empresas de energía eólica que buscan optimizar el estado de los activos, reducir los riesgos operativos y adoptar un modelo de operación y mantenimiento más inteligente. Ya sea que esté haciendo la transición al mantenimiento primario, ya haya migrado o esté trabajando con proveedores externos de operación y mantenimiento, Delfos le permite mejorar los estándares de entrega y convertir el mantenimiento predictivo en una realidad tangible.

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