case-study
abordagem estatĂstica melhora monitorização de condição remota de parques eĂłlicos Fabrice Drommi, ResponsĂĄvel de NegĂłcio para a IndĂşstria de Energias RenovĂĄveis na SKF,
dos parques eĂłlicos. Fabrice Drommi ResponsĂĄvel de NegĂłcio para a IndĂşstria de Energias RenovĂĄveis
O custo de operação e manutenção dos parques eĂłlicos terrestres na Europa ĂŠ significativo. Segundo a Associação Europeia de Energia EĂłlica, os custos de Operação e Manutenção (O&M) representam cerca de 20% dos custos normais de energia (LCOE) destes parques. Como tal, qualquer medida que possa ser tomada para reduzir este custo traduz-se, diretamente, num retorno para os investidores. Uma Operação e Manutenção inadequadas podem levar a que pequenas falhas ou defeitos nĂŁo sejam identificados. Isto tem nĂŁo sĂł impacto na produção, como pode resultar em falhas catastrĂłficas de componentes levando, potencialmente, a reparaçþes dispendiosas e a um longo tempo de inatividade. A O&M ĂŠ um tema crescente na indĂşstria eĂłlica. Como existe uma maior probabilidade de falha de componentes e dos defeitos surgirem depois do perĂodo de garantia do fabricante, a importância e o custo da O&M aumentam com a duração do perĂodo de serviço apĂłs entrada em funcionamento. Tendo em conta que, aproximadamente, 75% de todas as turbinas eĂłlicas
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terrestres instaladas na Europa estĂŁo em funcionamento hĂĄ menos de dez anos, esta ĂŠ uma questĂŁo que tem vindo a ganhar maior relevância. Como um dos principais fornecedores para o setor da energia eĂłlica, a SKF produz vĂĄrios componentes incluindo diferentes rolamentos para os sistemas de acionamento, bem como soluçþes de nĂŁo termina aqui. HĂĄ dez anos, a SKF desenvolveu um sistema de monitorização de vibração e abriu um centro remoto de monitorização de condição. A monitorização de condição ĂŠ o processo atravĂŠs do qual se determina a condição do equipamento durante a operação. A chave de sucesso de um programa de monitorização de condição inclui saber o que “ouvirâ€?, como interpretar e quando colocar esse conhecimento em prĂĄtica. Os Sistemas de Monitorização de Condição (CMS) nĂŁo sĂł ajudam os operadores de parques eĂłlicos a reduzir a possibilidade de falha catastrĂłfica, como tambĂŠm lhes permitem encomendar -obra e equipamentos, e planear outras açþes de reparação durante o tempo de inatividade. Com os nossos serviços de monitorização de condição e software colocados no servidor, implementar um programa manutenção zação periĂłdica e, sobretudo, contĂnua de turbinas eĂłlicas depende apenas de uma simples ligação Ă Internet. Os Serviços de Monitorização Remotos da SKF utilizam ferramentas de monitorização da condição da SKF desenvolvidas especialmente para turbinas eĂłlicas para a recolha de dados, como o sistema online SKF IMx. Com base nos resultados da anĂĄlise de dados por parte dos especialistas e utilizando
a Internet para comunicar Ă gestĂŁo o estado do equipamento, ĂŠ tomada uma decisĂŁo informada. No entanto, os tempos estĂŁo a mudar para os CMS devido Ă melhoria na tecnologia e comunicação. Para garantir uma melhoria nas operaçþes, a estratĂŠgia de manutenção dos operadores de parques eĂłlicos tem de mudar de um modelo programado para um modelo preditivo. HĂĄ uns anos atrĂĄs, com a monitorização do nĂşmero de ativos eĂłlicos a aumentar juntamente com o aumento da quantidade de dados recolhidos, a SKF teve de encontrar uma forma de melho tar novas formas de tratar os dados recolhidos, e isso aconteceu quando começamos a utilizar a abordagem estatĂstica como tĂŠcnica. Mas o volume de dados recolhidos num grande parque eĂłlico ĂŠ impressionante. Regra geral, existem cerca de oito sensores numa turbina eĂłlica, cada um deles, ou seja, 24 indicadores no total, sendo que um indicador ĂŠ um espetro e um valor global de vibração. Esta informação ĂŠ recolhida pelo hardware de monitorização de condição e ĂŠ enviada atravĂŠs da Internet, com cabo ou wireless, para um servidor CMS, que pode ser colocado em qualquer lugar do mundo. Num ano, com uma mĂŠdia de download diĂĄrio, temos cerca de 9000 espetros para analisar. Se imaginarmos isto Ă escala de um parque eĂłlico, que pode ter centenas de turbinas, ĂŠ completamente impossĂvel analisar sem utilizar um modelo estatĂstico. Este volume de dados significa que temos agora de utilizar dados estatĂsticos. Este mĂŠtodo ĂŠ usado para comparar as turbinas entre si, tanto quanto possĂvel, dadas as diferenças na localização e nos modelos.