Caso de cliente: ReliaWind

Caso de cliente: ReliaWind

El consorcio europeo ReliaWind utiliza PTC Windchill Quality Solutions para mejorar la próxima generación de aerogeneradores

Logotipo de ReliaWindPTC Windchill Quality Solutions ayuda a ReliaWind a dominar el diseño, funcionamiento y mantenimiento de los futuros aerogeneradores terrestres y marinos.

Consorcio ReliaWind, UE

ReliaWind es el primer proyecto paneuropeo que aglutina a importante participantes de la cadena de valor de energía eólica para desarrollar herramientas, modelos y directrices de diseño para la próxima generación de aerogeneradores. Reunido por primera vez en marzo de 2007 para examinar las energías renovables, el Consejo de ministros de la Unión Europea (UE) acordó que “las energías renovables cubrirán al menos el 20 por ciento de la demanda energética de la UE en 2020”.

En la creencia de que la energía eólica puede aportar la mayor parte en la consecución de este objetivo concreto, además de ayudar a cumplir los objetivos de 2020 en cuanto a mejora de la eficiencia energética y reducción de emisiones de dióxido de carbono en un 20 por ciento, el Consejo de ministros de la UE encargó a un consorcio de 10 líderes sectoriales y académicos la realización de un estudio centrado en la fiabilidad para optimizar el diseño, funcionamiento y mantenimiento de aerogeneradores. En sus esfuerzos por desarrollar soluciones superiores de última generación, los integrantes del consorcio utilizaron PTC Windchill Quality Solutions para analizar los datos de fiabilidad y mantenibilidad de los aerogeneradores actuales y determinar cómo mejorar los diseños de sistemas futuros.

Caso

Para que la energía renovable cubra al menos el 20 por ciento de la demanda energética de la UE en 2020, es fundamental desarrollar parques eólicos en alta mar. Sin embargo, la variabilidad del tiempo, los casos de carga extrema, el aire marino, el agua salada y la dificultad de acceso aumentan enormemente los riesgos asociados con la instalación, el funcionamiento y el mantenimiento de aerogeneradores en alta mar. Para hacer más atractiva la inversión en parques eólicos marinos, el Consejo de ministros de la UE reconoció que era esencial optimizar la fiabilidad y mantenibilidad general de los aerogeneradores.

Esta optimización de la fiabilidad y mantenibilidad no es una tarea sencilla. El despliegue de aerogeneradores en alta mar obliga a la implementación de tecnologías avanzadas de protección contra la corrosión y la colocación de unidades eléctricas en secciones de la turbina controladas medioambientalmente. Además, las estrategias de mantenimiento para acciones de servicio y reparación en alta mar no solo deben reducir los tiempos de reparación, sino también mejorar los métodos de acceso, lo que les hace menos sensibles a las condiciones de viento y oleaje.

turbinasEn su afán por “diseñar para fiabilidad”, el Consejo de ministros de la UE formó el consorcio ReliaWind, aportó a las 10 organizaciones participantes 5,5 millones de euros y les dio tres años para mejorar la forma de diseñar, crear y mantener los aerogeneradores. Con un presupuesto total de 7,7 millones de euros, ReliaWind recibió el encargo de desarrollar y proporcionar modelos de fiabilidad específicos de los aerogeneradores para todos los interesados en el sector de la energía eólica.

Además de formar a los participantes en el uso de estos modelos para aplicar un enfoque orientado a la fiabilidad en las actividades de desarrollo, ReliaWind debía informar a otras organizaciones sobre sus conclusiones mediante conferencias, talleres, sitios Web e iniciativas en los medios con la esperanza de que el estudio afectará a la construcción de nuevas turbinas a partir de 2015.

Ventajas de los parques eólicos en alta mar

Los parques eólicos marinos ofrecen muchas ventajas con respecto a los de tierra, entre las que se incluyen:

  • Mayor variedad de patrones de viento en alta mar, que crean turbulencias eólicas más coherentes y mejoran la eficiencia de las turbinas
  • Tendencia a mayor cantidad de viento en alta mar durante el día, lo que genera más energía durante los picos de demanda
  • Posibilidad de desarrollar parques marinos cerca de redes con gran población, lo que requiere líneas más cortas para el transporte de energía a áreas urbanas
  • Capacidad de proporcionar oportunidades de generación de energía eólica a los países de la UE que no pueden disponer de parques eólicos terrestres
  • Reducción del impacto medioambiental sobre las aves

Retos de fiabilidad de los parques eólicos marinos

Aunque los parques marinos ofrecen varias ventajas esenciales, también presentan numerosos retos de fiabilidad, que incluyen la necesidad de lo siguiente:

  • Palas, ejes y otros componentes más duraderos debido a las condiciones más duras de viento y atmosféricas
  • Reducción del número de componentes generales para simplificar el diseño al mínimo de componentes altamente fiables
  • Un diseño modular para facilitar el intercambio de componentes defectuosos
  • Tecnologías rigurosas anticorrosión y de estanqueidad para proteger la superficie y las piezas internas
  • Automatización de todo el mantenimiento preventivo posible para aumentar los intervalos de servicio por la dificultad y el coste de acceso

Objetivos

El principal objetivo de ReliaWind era hacer avanzar el sector de la energía eólica desplegando parques eólicos marinos comparables en coste a las actuaciones en tierra. Si bien uno o dos fallos al año es común para una turbina terrestre, este nivel de ausencia de fiabilidad es inaceptable en el mar, donde los costes asociados con el periodo de inactividad y las reparaciones es considerablemente mayor. Para que el desarrollo de parques eólicos marinos atraiga inversores, la disponibilidad operativa debe ser superior al 97 por ciento.

Para lograrlo, ReliaWind estableció varios objetivos ambiciosos de fiabilidad cuantitativa para las turbinas terrestres y marinas:

  • Mejorar el MTBF (tiempo medio entre fallos) un 10 por ciento para las turbinas terrestres y un 20 por ciento para las marinas
  • Reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) un 20 por ciento para las turbinas terrestres y un 50 por ciento para las marinas
  • Impulsar la disponibilidad operativa del 97-98 por ciento al 98-99 por ciento para las turbinas terrestres y del 85-90 por ciento al 97-98 por ciento para las turbinas marinas
  • Reducir el CoE (coste de la energía) a menos de 0,04 euros por kilovatio-hora

Enfoque

Para entender mejor la fiabilidad de los aerogeneradores y hacer una contribución positiva a los diseños futuros, ReliaWind estableció el siguiente enfoque integrado para analizar los sistemas actuales.

  1. Solicitar a los fabricantes y proveedores datos de fallos y mantenimiento de las turbinas existentes, y estandarizar los datos. Mediante PTC Windchill Prediction, definir la jerarquía del sistema y ejecutar predicciones de fiabilidad en los niveles de sistema, subsistema y componente para determinar qué elementos tienen las tasas de fallos más altas.
  2. Con PTC Windchill OpSim, construir un RBD (diagrama de fiabilidad en bloques) e integrar los datos recopilados para calcular métricas como la disponibilidad, falta de disponibilidad, MTBF, tasa de fallos, número previsto de fallos, falta media de disponibilidad, periodo de inactividad total, frecuencia de fallos y tasa de riesgo.
  3. Empleando PTC Windchill FMEA, identificar los modos de fallo y sus efectos, y evaluar el impacto potencial en el sistema para determinar cómo eliminar o mitigar los efectos inadmisibles en función de clasificaciones de crucialidad.

Resultado

Recopilación de datos y estandarizacióngráfico de barras

  • ¿Qué es? Los resultados de análisis tienen el valor de los datos en los que se basan. Dado que el trabajo previo sobre fiabilidad de los aerogeneradores se limitaba a datos generales de dudosa calidad, la recopilación y preparación de datos correctos de fallos y mantenimiento de las turbinas en servicio fue la primera prioridad.
  • ¿Cómo se utilizaron? Las bases de datos, registros de fallos, registros manuales, órdenes de trabajo e informes mensuales de funcionamiento obtenidos de los parques eólicos y fabricantes de componentes de turbinas fueron revisados por ReliaWind, que luego desarrolló una taxonomía de turbinas estándar y un formato común de estructura de datos.
  • ¿Qué revelaron? Tras crear y llenar la base de datos, ReliaWind tenía datos reales válidos y fiables de fabricantes de más de 250 parques eólicos en todo el mundo, cada uno de los cuales llevaba en funcionamiento entre un año como mínimo y 15 años. Sobre la base de los datos de fallos de más de 290 turbinas, ReliaWind definió un fallo como la interrupción de la turbina durante una o varias horas, con el requisito de al menos un reinicio manual para ponerla de nuevo en servicio. Con datos de alta calidad en la mano, ReliaWind podía empezar a usar PTC Windchill Quality Solutions para analizar y entender mejor la fiabilidad de las turbinas.

PTC Windchill Prediction

  • ¿Qué es? La predicción de fiabilidad, una de las formas más habituales de análisis de fiabilidad, calcula las tasas a las que fallan las piezas o los componentes. Estas tasas de fallo se basan generalmente en resultados calculados a partir de normas globalmente aceptadas, como MIL-HDBK-217, Telcordia (anteriormente Bellcore) e IEC TR 62380. Cada una de estas normas aporta ecuaciones, o modelos de tasa de fallos, para calcular las tasas de fallos de componentes en función de valores suministrados para tensiones, calidad de piezas, temperatura y otros factores medioambientales. La tasa general de fallos del sistema es la suma de todas las tasas de fallos de componentes.
  • ¿Cómo se utilizaron? Para dos configuraciones genéricas de aerogeneradores, ReliaWind integró 12 subsistemas independientes en las definiciones de sistemas y, después, aprovechó la capacidad exclusiva de PTC Windchill Prediction para combinar modelos de cálculo de diversas normas, junto con datos de fallos de campo para componentes idénticos y similares, datos de proveedores y varios manuales de datos de fallos para piezas no electrónicas y mecánicas, a fin de calcular las tasas de fallos.
  • ¿Qué revelaron? Para estas configuraciones, los subsistemas con las tasas de fallos más altas fueron el módulo de rotor, el sistema de paso, el módulo de alimentación y el módulo de góndola. Con esta información, ReliaWind comenzó a investigar cómo cambiar estos subsistemas para aumentar la fiabilidad. Las posibilidades incluían el uso de componentes más fiables, la aplicación de nuevas tecnologías o procesos, y la eliminación de puntos únicos de fallo, que producen el fallo total del sistema.

PTC Windchill OpSim (optimización y simulación)gráfico

  • ¿Qué es? El diagrama de fiabilidad en bloques (RBD) es una representación visual de un sistema complejo que se analiza con sofisticados algoritmos matemáticos para obtener métricas completas de fiabilidad y mantenibilidad. Mientras que en las predicciones de fiabilidad se supone que todos los componentes están configurados en serie, en los RBD se pueden considerar mecanismos con tolerancia a fallos, como las redundancias y los sistemas de respaldo.
  • ¿Cómo se utilizaron? La facilidad de añadir redundancias y sistemas de respaldo en paralelo y en serie en PTC Windchill OpSim permitió a ReliaWind realizar estudios de ventajas y desventajas para evaluar si dichos cambios de diseño del sistema afectarían a la disponibilidad operativa lo suficiente para justificar costes y complejidades adicionales de componentes y mantenimiento.
  • ¿Qué revelaron? Derivando resultados de cada mes en un año (8760 horas de funcionamiento), ReliaWind creó un RBD con bloques en serie para verificar que la tasa de fallos del sistema de la turbina es constante en el tiempo. La disponibilidad alcanzó un estado estable al cabo de un periodo que era cuatro veces el MTTR (tiempo medio de reparación), lo que concuerda con la definición analítica de la función de disponibilidad. Mediante las técnicas avanzadas de simulación y optimización de PTC Windchill OpSim, ReliaWind analizó escenarios de sistemas complejos, como el uso de sistemas redundantes y componentes de repuesto. La posibilidad de predecir las condiciones futuras de la turbina permitieron evaluar cuánto se reducirían los costes de funcionamiento y mantenimiento, y cuánto aumentaría la disponibilidad de la turbina, con una planificación de mantenimiento y una programación de recursos más eficaces y proactivas.

PTC Windchill FMEA

  • ¿Qué es? FMEA (análisis de los modos de fallo y de sus efectos) es un enfoque ascendente para el análisis del diseño y rendimiento de sistemas en un nivel de sistema concreto. Implica la identificación de todos los modos de fallo potenciales, la determinación del efecto final de cada modo y la evaluación del riesgo de cada efecto para eliminar o mitigar los que no sean aceptables.
  • ¿Cómo se utilizaron? Para crear un análisis FMEA por partes, que comienza en el nivel de componente y tiene en cuenta más crucialidad, ReliaWind utilizó PTC Windchill FMEA junto con MIL-STD-1629, una reconocida norma empleada en todo el mundo por gobiernos, ejércitos y organizaciones comerciales para calcular la crucialidad de los modos. La clasificación de modos permitió a ReliaWind concentrarse en la eliminación o mitigación de los efectos inaceptables de aquellos modos que tenían mayor impacto en la disponibilidad operativa de la turbina.
  • ¿Qué revelaron? Después de distribuir los 81 modos que se identificaron en una matriz de crucialidad con base en la probabilidad de repetición y clasificación de gravedad de cada modo, ReliaWind pudo determinar con facilidad cuáles planteaban los mayores riesgos, permitiendo centrarse en establecer las acciones correctivas necesarias para eliminar o reducir su aparición. Entre las acciones se incluyeron la búsqueda de métodos de detección de fallos y posibles provisiones de compensación para modos catastróficos y cruciales que maximizaran la fiabilidad, vida de componentes y disponibilidad de la turbina. Para optimizar la producción de energía y las cargas impuestas en los componentes críticos, era necesario implementar la mejor tecnología de sensores para controles de supervisión, diagnóstico y pronóstico.

Entregas

Antes de concluir los tres años del proyecto, ReliaWind cumplió los objetivos de entregas mediante:

  • Suministro de un conjunto común de protocolos y normas para garantizar la compatibilidad entre distintos fabricantes de turbinas y clientes
  • Integración de tecnologías, métodos y aplicaciones en un conjunto coherente de herramientas de control remoto y supervisión
  • Desarrollo de un conjunto coherente de aplicaciones que soportan la optimización de funcionamiento y mantenimiento para maximizar la disponibilidad de las turbinas y minimizar el coste de la energía eólica
  • Aportación de formación a los socios y otros participantes sobre las herramientas necesarias para aplicar un enfoque dirigido a la fiabilidad en las actividades de diseño futuras
  • Divulgación de las conclusiones del proyecto en el sector de energía eólica de la UE mediante conferencias, talleres, sitios Web e iniciativas en los medios

Conclusión

Las ventajas de un conjunto de herramientas de análisis de fiabilidad totalmente integradas como PTC Windchill Quality Solutions provienen de la capacidad de usar una única fuente de datos en múltiples módulos de análisis. Además de eliminar el proceso pesado y proclive a los errores de introducción de datos redundantes, PTC Windchill Quality Solutions utiliza de forma efectiva información heredada y proporciona resultados reales en los cálculos de predicción de fiabilidad para soportar el desarrollo de nuevos diseños de sistemas.

Al poder utilizar la métrica del sistema calculada como entradas de análisis de riesgos, los módulos PTC Windchill FMEA y Fault Tree pueden cuantificar la probabilidad y gravedad de los riesgos del sistema en que los fallos de piezas son un factor causante. Un análisis totalmente integrado que utilice varios módulos de PTC Windchill Quality Solutions tiene en cuenta diversas dimensiones de fiabilidad del sistema simultáneamente, lo que ahorra tiempo y simplifica las actividades de análisis.

Fuente del caso práctico: ReliaWind EWEA2011 Side Event: “Improving Turbine Reliability”, Bruselas, 15 de marzo de 2011, "Design for Reliability - a FMEA Study", por Stefano Barbati y Luca Barbati, antigua Relex Software Corporation Italia (Italia)