{"id":95285,"date":"2018-12-03T15:54:18","date_gmt":"2018-12-03T14:54:18","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=95285"},"modified":"2018-12-03T15:54:18","modified_gmt":"2018-12-03T14:54:18","slug":"endesa-implanta-sistema-deteccion-fallos-aerogeneradores-permite-ahorrar-hasta-95-coste-reparacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/95285\/endesa-implanta-sistema-deteccion-fallos-aerogeneradores-permite-ahorrar-hasta-95-coste-reparacion\/","title":{"rendered":"Endesa implanta un sistema de detecci\u00f3n de fallos en aerogeneradores que permite ahorrar hasta el 95% del coste de reparaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>Endesa ha implementado en su parque de aerogeneradores un sistema de an\u00e1lisis predictivo para el mantenimiento a trav\u00e9s del estudio del comportamiento de vibraciones de estos equipos.<\/p>\n<p>El sistema de an\u00e1lisis, que se efect\u00faa desde la Monitoring&amp;Diagnostic Room de Enel Green Power Espa\u00f1a, la divisi\u00f3n de generaci\u00f3n renovable de Endesa, supervisa en remoto desde Madrid, mediante el an\u00e1lisis de vibraciones de las m\u00e1quinas, el estado de m\u00e1s de 1.400 aerogeneradores; 600 de ellos son del parque de generaci\u00f3n renovable de Endesa, en Espa\u00f1a, y el resto, de instalaciones de Enel Green Power en M\u00e9xico, Chile, Italia, Grecia y Ruman\u00eda, entre otros pa\u00edses.<\/p>\n<p>Se trata de un an\u00e1lisis predictivo gracias al cual se evitan aver\u00edas en los principales componentes, ya que \u00a0permite detectar fallos anticipadamente, hasta con meses de antelaci\u00f3n, lo que facilita planificar las reparaciones, reducir los costes y evitar las indisponibilidades de m\u00e1quinas, mejorando as\u00ed la eficiencia.\u00a0 El modelo, en el que se empez\u00f3 a trabajar en 2016 y que est\u00e1 gestionado actualmente por cinco personas, es posible gracias a:<\/p>\n<ul>\n<li>Internet of Things, que permite trasladar los datos desde lugares remotos y de muy dif\u00edcil acceso, con dispositivos de datos a veces ubicados a m\u00e1s de 60 metros de altura en la g\u00f3ndola del aerogenerador, hasta servidores centralizados que se encuentran en la \u201cnube\u201d.<\/li>\n<li>Machine Learning,\u00a0que facilita que los sistemas aprendan el comportamiento usual de las m\u00e1quinas y se activen alarmas cuando hay una desviaci\u00f3n respecto de ese comportamiento.<\/li>\n<li>La generaci\u00f3n sistem\u00e1tica del conocimiento de los modos m\u00e1s comunes de fallo a partir de la experiencia de los analistas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En particular, el Machine Learning ha supuesto un importante avance, ya que, al ser los datos de vibraciones de alta frecuencia, (100.000\u00a0 registros por segundo), se requiere automatizar la supervisi\u00f3n lo m\u00e1ximo posible con alarmas fiables.<\/p>\n<p>El sistema de an\u00e1lisis predictivo permite ahorros que oscilan entre un 15% y un 95% del coste de las reparaciones de los principales componentes a lo largo de la vida de la turbina. El ahorro que se puede obtener en una sola detecci\u00f3n puede llegar a superar los 100.000 euros por m\u00e1quina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Endesa ha implementado en su parque de aerogeneradores un sistema de an\u00e1lisis predictivo para el mantenimiento a trav\u00e9s del estudio del comportamiento de vibraciones de estos equipos. 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