Prevenção de Falhas e Otimização Energética com Modelo Preditivo de Yaw

Contexto

A Delfos foi informada sobre falhas nos redutores de yaw (ou redutores de giro) de dois aerogeradores Alstom ECO 122 em um parque eólico. A causa raiz do problema estava no desbalanceamento entre os motores de yaw, levando a falhas inesperadas e impactando a disponibilidade dos aerogeradores. Essas falhas resultaram em perda energética e aumento dos custos de manutenção corretiva.

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Solução Implementada

A Delfos desenvolveu um modelo preditivo específico para o yaw dos aerogeradores, com o objetivo de antecipar essas falhas e permitir ações preventivas. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, o modelo conseguiu identificar padrões que indicavam a iminência de falhas e gerar alertas preditivos com 15 dias de antecedência.

Caso 1:

Perda energética:
348.11 MWh
(Yaw Motor Overload)

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Caso 2:

Perda energética:
137.84 MWh
(Corrective Maintenance)

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Resultados Alcançados

O impacto da solução foi expressivo:

• Falhas previstas com 15 dias de antecedência, permitindo manutenção preventiva e reduzindo custos.
• Evitação de falhas em 4 aerogeradores adicionais, garantindo maior disponibilidade operacional no primeiro mês de monitoramento inteligente..
• Redução de perdas energéticas, conforme demonstrado nos Casos de Estudo:
  
  • Caso 1: Falha reportada em 15/11, alerta preditivo emitido em 02/11, perda evitada de 348,11 MWh.‍
  • Caso 2: Falha reportada em 16/11, alerta preditivo emitido em 01/11, perda evitada de 137,84 MWh.

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Conclusão

A implementação do modelo preditivo da Delfos proporcionou ganhos expressivos para o parque eólico, evitando falhas críticas e reduzindo significativamente as perdas energéticas. A capacidade de antecipação e a precisão do modelo destacam a Delfos como um parceiro essencial na otimização de ativos do setor de energia renovável.

• 4 falhas evitadas
• 15 dias de antecedência nos alertas
• Redução de 485,95 MWh em perdas energéticas

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