Resumen
Los sistemas de mantenimiento con mayor presencia en instalaciones de energía eólica son el correctivo y el preventivo, con una
presencia muy limitada del mantenimiento predictivo. Como resultado, existe un margen de mejora importante asociado al tiempo efectivo
de explotación y a la reducción de costes de mantenimiento que se puede explotar favoreciendo la adopción de sistemas de
mantenimiento predictivo, reduciendo las acciones de manteniendo a situaciones asociadas causas reales y alargando el tiempo de
funcionamiento hasta la próxima parada programada. Todo ello ha de redundar en una mayor productividad energética de las
instalaciones de generación eólica y en una reducción de los costes de generación.
Como resultado de la investigación en diagnóstico de máquinas eléctricas, existen numerosas técnicas de análisis de señal que permiten
extraer características de fallo asociadas a diferentes modos de fallo de aerogeneradores. Esta gran variedad posibilita el planteamiento
de sistemas de monitorización y diagnóstico que contemplen los fallos más habituales y de mayor importancia e incidencia en
aerogeneradores. Sin embargo, la evaluación directa de las características de fallo y de su evolución es difícil por carecer casi siempre de
correlaciones nivel de fallo vs valor característica. Esto hace difícil la aplicación directa de estas técnicas de diagnóstico a sistemas de
mantenimiento predictivo, que requieren de una estimación del tiempo factible de operación antes de mantenimiento.
Por otra parte, la investigación en modelado de máquinas eléctricas ha dado como lugar modelos híbridos de alta precisión capaces de
proporcionar registros de funcionamiento asociados a determinados fallos en tiempo real, lo que permite establecer correlaciones
sintéticas nivel de fallo vs. valor característica de fallo con cierta rapidez. La comparación de estas correlaciones sintéticas con la
evolución de las características de fallo presentes en un grupo concreto debe proporcionar información relevante para establecer una
predicción realista y objetiva del tiempo de operación antes de mantenimiento.
Por todo ello este proyecto plantea la selección e integración de técnicas de análisis de señal para la detección de los modos de fallo de
mayor importancia e incidencia en aerogeneradores con patrones sintéticos de correlación nivel de fallo vs. patrón de señal (generados
en modelos híbridos) en una herramienta de ayuda al mantenimiento predictivo (HAMP) que permita establecer predicciones realistas y
objetivas del tiempo disponible de operación antes de ejecutar tareas de mantenimiento.
El sistema a desarrollar debe proporcionar la información necesaria para su posterior integración en sistemas de mantenimiento predictivo
más eficientes que los actuales (mejora del mantenimiento predictivo, sustitución de sistemas de mantenimiento preventivo o correctivo)
que permitan aumentar el tiempo total de funcionamiento y reducir los costes de mantenimiento de las infraestructuras de generación
eólica (por reducción de paradas y tiempos de parada y también por extensión de su vida útil) y por tanto su productividad promedio.
