es.wedoany.com Noticia: La empresa eólica marina Ørsted ha anunciado que, mediante el despliegue de sensores patentados de partículas y modelos de monitorización del estado, ha logrado predecir fallos en aerogeneradores con al menos tres meses de antelación en el 70% de los casos. Para 2026, este sistema ya cubría 560 aerogeneradores marinos de un modelo específico, elevando drásticamente la tasa de detección temprana de fallos desde casi el 0% antes de la instalación de los sensores hasta el 70%.
Los fallos en los generadores, que suelen requerir buques autoelevables y una compleja planificación de operación y mantenimiento, normalmente conllevan costes de mantenimiento extremadamente altos y largos periodos de parada. Los ingenieros de Ørsted descubrieron en 2021 que la degradación de las cuñas del estátor dentro del generador produce partículas metálicas, cuya acumulación es un precursor de cortocircuitos y fallos. Para abordar esto, la empresa desarrolló y patentó sensores de partículas instalados dentro de la carcasa del generador, proporcionando una alerta temprana cuantificable de los fallos.
Este sistema predictivo se basa en una canalización de datos estandarizada que ejecuta diariamente modelos de monitorización del estado para capturar datos anómalos de los sensores de partículas o patrones de vibración. Cuando se activa una alerta, el sistema genera automáticamente un flujo de trabajo estructurado de inspección que guía a los técnicos en una verificación específica. Neil MacDougall, responsable del departamento de Diagnóstico y Predicción de Ørsted, señaló: "Para 2026, logramos aumentar al 70% la proporción de fallos detectados con tres meses de antelación, logrando una transición del mantenimiento reactivo al predictivo".
Este innovador método basado en sensores de partículas no solo ha mejorado significativamente la fiabilidad de los parques eólicos, sino que también ha generado beneficios económicos tangibles. Los datos estadísticos muestran que, en comparación con los fallos repentinos no previstos, el tiempo medio de parada de los fallos predichos por este sistema se redujo en un 72%. Además, la previsión anticipada de fallos permite a la empresa planificar con mayor precisión la adquisición de repuestos, reduciendo aún más los costes operativos mediante compras al por mayor. Ørsted afirma que este modelo, que combina conocimientos de ingeniería y análisis de datos, establece un nuevo estándar para la operación sostenible de la energía eólica marina.
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