Predicción de fallos garantiza una generación de 7,778 MWh en 299 días y reduce los costes de mantenimiento

Contexto:

Un aerogenerador WEG de 2,1 MW mostró un comportamiento anormal en su cojinete principal. Las fallas en este componente crítico pueden provocar tiempos de inactividad no planificados, altos costos de reparación de emergencia y una pérdida de producción de energía durante la inactividad.

‍

Solución implementada:

El módulo de predicción Delfos utilizó los datos históricos de la turbina para crear modelos predictivos capaces de identificar las desviaciones en el comportamiento operativo del rodamiento principal.

• Día 0: El sistema detectó un cambio de comportamiento e identificó un aumento de temperatura de 4,43 °C por encima de la incertidumbre prevista en el modelo.
• La solución de Delfos permitió al operador monitorear la progresión de la anomalía, aplicar medidas temporales, como el reemplazo parcial de grasa, y programar estratégicamente el reemplazo definitivo del componente después del período de máxima generación eólica.

Resultados conseguidos:

• 7.778,05 MWh generado durante 299 días de funcionamiento continuo, sin limitaciones de energía.
• 7.000 horas operativas adicionales, incluso con un componente anómalo.
• Reducción de los costos de mantenimiento de emergencia, eliminando las tarifas de urgencia y priorizando un plan de mantenimiento preventivo.
• Utilización optimizada de los componentes hasta el final de su ciclo de vida, maximizando la producción.

Conclusión:

Con el apoyo del módulo predictivo de Delfos, el cliente evitó tiempos de inactividad no planificados, optimizó la generación de energía y redujo los costos operativos. Este caso subraya la fiabilidad y el valor de Delfos en la gestión predictiva de los activos críticos.

Métricas clave:

• 299 días de funcionamiento continuo.
• 7.778,05 MWh generado sin interrupciones.
• Desviación de 4.43 °C detectados y monitorizados desde el principio.
• 7.000 horas adicionales de la producción antes del mantenimiento planificado.

‍