Mantenimiento inteligente de aerogeneradores en movimiento
Se calcula que anualmente se pierde alrededor de un 15% de producción energética por tener que frenar los aerogeneradores cada vez que se realizan inspecciones en las palas utilizando técnicas convencionales, un dato no menor si tenemos en cuenta los costes asociados. Para solventar este inconveniente, la start up argentina, Uali, propone una solución innovadora, que utiliza la inteligencia artificial para realizar inspecciones más eficientes en aerogeneradores sin necesidad de detenerlos, lo que evita las mencionadas pérdidas de producción.
Optimizar el proceso de inspección de aerogeneradores, reducir costes y ofrecer un mantenimiento inteligente, es posible gracias a la solución flexible propuesta por Uali, que combina robótica e inteligencia artificial en una plataforma de visualización de datos que proporciona a los propietarios de parques eólicos una evaluación completa de sus activos sin detener la producción, reduciendo el tiempo de inspección y garantizando la seguridad sin comprometer a los trabajadores.
La captura de datos con drones proporciona una alternativa dinámica, segura y eficiente para recopilar información de los elementos críticos de un aerogenerador, lo que aumenta la precisión de los datos recopilados y garantizando la seguridad de los operadores al evitar el riesgo que implica escalar a alturas peligrosas.
El uso de drones equipados con cámaras y sensores para inspeccionar las palas de los aerogeneradores puede reducir el tiempo de inspección, aumentar la eficiencia e identificar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas mayores. Además el uso de análisis de datos y aprendizaje automático para analizar los datos recopilados, proporciona información que puede eficientizar las decisiones de mantenimiento. Al utilizar estas tecnologías, los operadores de aerogeneradores pueden ahorrar tiempo y dinero mientras mejoran la confiabilidad y el rendimiento de sus activos.
Al combinar la recolección de datos en tiempo real con herramientas de análisis a escala, se brinda información precisa y procesable. La inteligencia artificial es el componente clave de la propuesta de valor de Uali ya que a medida que los modelos procesan más información, se obtiene una mayor precisión en la información que se entrega a los usuarios.
¿Qué se busca mediante la inspección de la infraestructura de aerogeneradores en movimiento?
- Detección y categorización de anomalías por tipo:
- Erosión del borde de ataque.
- Daños por rayos.
- Daños por impacto.
- Delaminación.
- Grietas longitudinales o transversales.
- Fibras secas.
- Daños en la capa superior.
- Cálculos dimensionales del tamaño de la anomalía y su posición en el activo.
- Criticidad de la anomalía para estimar con qué prioridad es necesaria efectuar una reparación.
- Análisis térmico mediante mapas de calor para verificación de la fatiga.
Victoria Gardella, responsable de Energías Renovables en Uali, comenta "Nuestras aplicaciones de Inteligencia Artificial en computer vision y drones están transformando la forma en que detectamos fallas en aerogeneradores en movimiento sin necesidad de detenerlos para una inspección, reduciendo pérdidas y aumentando la eficiencia energética. El desafío es mejorar el modelo de detección para un diagnóstico aún más preciso y efectivo ante ciertas condiciones climáticas."
