Rendimiento de los activos eólicos: cómo lograr la excelencia operativa con inteligencia artificial

Si eres gerente o coordinador de O&M en energía renovable, este artículo es para ti. Aquí comprenderás cómo la tecnología está transformando el rendimiento de los activos eólicos, desde la medición precisa de los KPI hasta la anticipación de los fallos mediante la IA.

Este tema es importante porque las pérdidas de energía, las fallas silenciosas y el mantenimiento reactivo siguen siendo desafíos diarios en muchos parques eólicos. La buena noticia es que, con los indicadores correctos y las herramientas adecuadas, es posible cambiar este escenario y hacer que sus activos alcancen su máximo rendimiento.

¿Qué es el rendimiento de los activos eólicos?

El rendimiento de los activos eólicos se refiere a la capacidad de un parque eólico para generar energía de manera eficiente, segura y predecible, convirtiendo el viento en energía con pérdidas mínimas.

Para hacer un seguimiento de esto, es esencial monitorear indicadores clave como:

• Disponibilidad operativa: el porcentaje de tiempo que una turbina puede funcionar.
• Factor de capacidad: la relación entre la energía real producida y la producción máxima posible.
• Eficiencia de producción: compara la generación real con la producción esperada dadas las condiciones del viento.
  
  

Estos KPI forman la base para evaluar si un activo está desarrollando todo su potencial.

¿Por qué es importante la supervisión del rendimiento?

• Evite pérdidas inesperadas: las fallas no detectadas conducen a pérdidas acumuladas. Informe de estudios se perdieron más de 11,3 TWh al año debido a la ineficiencia de los parques eólicos de EE. UU. y Europa.
• Optimice los costos de mantenimiento: la detección temprana evita intervenciones costosas.
• Garantice la toma de decisiones basadas en datos: con la visibilidad de los KPI, ya no depende de las conjeturas.
  
  

Cómo funciona el mantenimiento predictivo con IA

A diferencia del mantenimiento reactivo o programado, mantenimiento predictivo se basa en la condición. Utiliza sensores, datos de SCADA y algoritmos para pronosticar las fallas antes de que ocurran.

Ejemplos de aplicación:

• Detección temprana de vibraciones anormales
• Identificar el bajo rendimiento después del mantenimiento (por ejemplo, problemas en el sistema de campo)
• Alertas con tiempo estimado para fallar

Estas herramientas permiten a los equipos actuar antes de que se produzcan averías: comprar la pieza correcta, movilizar las grúas en el momento ideal y evitar tiempos de inactividad no planificados.

Cuándo y cómo usarlo

• Tras un mantenimiento correctivo o programado: validar la recuperación del rendimiento de los activos
• En explotaciones con fallos recurrentes: utilizar datos históricos para abordar las causas fundamentales
• Para optimizar las interrupciones planificadas: agrupa las tareas de mantenimiento y reduce las pérdidas de energía
  
  

La integración del mantenimiento predictivo en las operaciones diarias requiere un panel de control unificado, una cultura basada en datos y un equipo de O&M capacitado.

Ventajas competitivas del uso de la IA y los datos

• Hasta Reducción del 30% en los costos de operación y mantenimiento
• Predecir problemas con hasta 18 meses de antelación
• Evitar hasta 500 MWh/mes en pérdidas por turbina
• Recupera la generación perdida con ajustes precisos (por ejemplo, ajustes de tono o convertidor)
  
  

Ejemplos y pruebas del mundo real

El Plataforma Delfos pronosticó una falla en el rodamiento principal de una turbina de 2,1 MW, lo que le permitió funcionar de manera segura durante otra 299 días y entregar 7.778 MWh eso se habría perdido. Llegó la alerta 9 meses por adelantado, y la reparación se realizó según lo previsto, sin interrupciones de emergencia. Lea el estudio de caso completo.

Según el Tendencias de inversión en transición energética de BloombergNEF 2021, los parques eólicos con madurez digital avanzada pueden alcanzar hasta 10% más de generación anual. Esto refleja el poder de la supervisión inteligente, el mantenimiento predictivo y la optimización continua del rendimiento. Los activos digitalmente maduros pueden detectar y corregir las desviaciones sutiles del rendimiento, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la utilización de los recursos eólicos, produciendo más energía a partir de la misma infraestructura. Con el tiempo, estas ganancias representan un aumento significativo en la eficiencia operativa y el rendimiento financiero.

Mejores prácticas de mantenimiento orientado al rendimiento

• Realizar inspecciones preventivas visuales y técnicas
• Programe el mantenimiento durante los períodos de poco viento
• Mantenga un inventario inteligente de piezas de repuesto críticas
• Integre los datos de SCADA, mantenimiento e inspección
  
  

El papel de las plataformas integradas

Plataformas modernas como las desarrolladas por Delfos habilitar:

• Vista unificada de los KPI, las alertas y el historial de errores
• Análisis de rendimiento automatizados
• Sugerencias prácticas basadas en datos reales
• Predicción del recurso eólico con corrección de turbulencias
  
  

En otras palabras: menos conjeturas, más datos, mejor rendimiento.

Conclusión

Mejorar el rendimiento de los activos eólicos es un proceso de evolución continua. Sin embargo, con los datos correctos, la tecnología inteligente y un equipo preparado, es totalmente posible.

Transforme sus operaciones: pasar del modo reactivo a la era de la excelencia con la IA.

¿Quiere ver cómo puede funcionar esto en su parque eólico? Póngase en contacto con nuestros especialistas y descubra cómo aprovechar al máximo el rendimiento de sus activos.

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