‘Internet of Things’, ‘machine learning’ y parques eolicos

El 2019, Europa superó el hito de los 200 GW de potencia eólica instalada, que según WindEurope permitieron cubrir el 15% de la demanda eléctrica, y comenzaron a funcionar en España 2,3 GW eólicos, la cifra más alta desde de 2009. Sin embargo, la asociación europea recordó que, para poder cumplir los objetivos establecidos en el Green New Deal europeo, o Pacto Verde, sería necesario instalar más del doble de tecnología eólica cada año. ¿Cómo se puede lograr esto? Aunque no hay una sola respuesta, sí hay una palabra clave que impulsará la eólica hacia el futuro a pasos agigantados: la digitalización.

Las nuevas tecnologías ya están transformando la industria eólica, optimizando la productividad y reduciendo costes. De especial importancia son las iniciativas de la industria 4.0, como la explotación de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y la automatización de procesos gracias a los sistemas de inteligencia artificial.

El gran reto de la energía eólica, como otras tecnologías de producción generación eléctrica a partir de fuentes de energía renovables, es su intermitencia variabilidad y la dificultad de pronosticar la generación a medio terminiel rendimiento energético, a las que se añade también los problemas de quiebra técnica que puedan surgir a los generadores. Es precisamente con todo esto que la llegada de las tecnologías digitales y en especial la inteligencia artificial en el sector está provocando un cambio exponencial. Los nuevos sistemas digitales pueden facilitar una mejora de la eficiencia, productividad y fiabilidad para llegar a mantener una produccióuna disponibilidad de al 100%, un escenario que contribuiría también a minimizar el riesgo y rentabilizar al máximo las inversiones.

Vigilancia permanente

Los sistemas de inteligencia artificial permiten recoger y analizar permanentemente cantidades masivas de datos, que los dispositivos instalados en cada aerogenerador envían a la nube gracias a los avances en la Internet of Things (IOT).

Esto permite al equipo gestor del parque eólico trabajar con indicadores actualizados en tiempo real sobre el “estado de salud” de cada una de sus turbinas. La inteligencia artificial ayuda también a sacar conclusiones al detalle sobre el funcionamiento de las turbinas y su nivel de producción, lo que posibilita que se pueda aprovechar el potencial de mejora detectado, o reducir su rendimiento cuando convenga.

Análisis predictivo y ‘machine learning’

No hace mucho tiempo, la supervisión del funcionamiento de las turbinas de un parque eólico estaba organizada en costosas campañas de cierta regularidad, basadas en endoscopias e inspecciones visuales por parte de los técnicos.

Uno de los avances clave es la llamada análisis predictivo, un término que comprende diversas técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos que analiza los datos actuales e históricos para hacer predicciones. En la industria eólica, estos sistemas permiten prever fallidas de los aerogenerados u otros activos antes de que estos sean evidentes, gracias a lo que se llama machine learning: los sistemas informáticos ‘aprenden’ el comportamiento habitual de las máquinas, por lo que se convierten capaces de activar alarmas cuando se producen cambios, por ejemplo, en las vibraciones del equipamentdels equipos. A veces, los fallos se pueden predecir incluso meses antes de que ocurran. Otros, la alarma sirve para detectar un síntoma que típicamente causa daño en el equipo, lo que hace posible intervenir antes incluso que aparezca una avería que requieran reparación.

De esta manera la gestora de un parque eólico puede planificar las reparaciones, minimizar el impacto en el funcionamiento del parque, reducir costes y mejorar la eficiencia.

Predicción y confianza

Todos estos sistemas de análisis predictivo que ofrece la inteligencia artificial no sólo facilitan la gestión técnica eficiente de un parque eólico, sino que también facilita la gestión comercial y atrae inversiones en el sector. Avances como poder hacer predicciones más precisas de producción de energía, ofrecer mayor transparencia en los servicios, reducir riesgos y minimizar costes son clave a la hora de realizar ofertas de generación y asegurar su estabilidad.

Con el fin de estar a la altura de los objetivos establecidos en el Pacto Verde Europeo y conseguir instalar más del doble de potencia eólica anual, necesitamos ambición. Por ello WindEurope insiste en la necesidad de hacer planes nacionales de Energía y Clima que apunten bien alto, así como garantizar una inversión continua en el sector.