Descubre cómo la IA está transformando la forma en que gestionamos y optimizamos nuestra infraestructura de energía de forma sostenible.
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La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un tema de gran interés en los últimos tiempos, experimentando un gran crecimiento en los últimos años, hasta el punto en el que su presencia se ha vuelto omnipresente en diversas facetas de la vida cotidiana. Su influencia se ha manifestado de manera significativa en una amplia variedad de sectores industriales y tecnológicos. Uno de los ámbitos de especial relevancia en este contexto es el ámbito de las energías renovables. No obstante, en este artículo nos enfocaremos en particular en el uso de la IA para llevar a cabo tareas de mantenimiento predictivo en el contexto de la energía eólica.
¿Cómo se aplica el mantenimiento predictivo a la energía eólica?
El mantenimiento predictivo constituye un enfoque que involucra la utilización de diversas técnicas derivadas del Machine Learning (ML), una disciplina perteneciente al campo de la IA, con el propósito de identificar potenciales irregularidades que puedan manifestarse en el funcionamiento de las turbinas eólicas. Estas técnicas ostentan una notable capacidad para procesar volúmenes sustanciales de datos procedentes de sensores emplazados en las turbinas, los cuales capturan una amplia gama de mediciones, incluyendo vibraciones, temperaturas, presiones y otros parámetros de significativa relevancia para el rendimiento óptimo de dichos dispositivos.
La utilización de estas técnicas de ML, en virtud de la información obtenida de los sensores y su correspondiente análisis, viabiliza la detección de patrones que denotan desviaciones o irregularidades en el comportamiento tradicional de las turbinas. Esta capacidad de anticipación respecto a potenciales anomalías posibilita la implementación de acciones correctivas en una fase temprana, previniendo circunstancias más severas como averías, desgaste excesivo y otras contingencias que pudieran surgir en el futuro.
Los beneficios asociados al empleo del mantenimiento predictivo son significativos y abarcan:
La capacidad de los operadores para identificar y prevenir posibles fallos antes de que se manifiesten de manera concreta, evitando así problemas de mayor magnitud y, por tanto, reduciendo los costes derivados de reparaciones no programadas.
La minimización de los periodos de inactividad no planificados de las turbinas al prevenir las averías y fallos, lo que a su vez se traduce en una operación más constante y fiable de dichos dispositivos, y en consecuencia, en una generación continua y estable de energía.
Las ventajas producidas por los puntos anteriores generan mejoras sustanciales en la producción de energía y, por ende, a una mayor rentabilidad en el transcurso del tiempo.
Imagen por: @biancoblue
En suma, la implementación de técnicas basadas en ML en el contexto del mantenimiento de las turbinas eólicas no sólo optimiza la operatividad de estas infraestructuras, sino que también incide de manera positiva en los aspectos económicos y de sostenibilidad a largo plazo inherentes a la generación de energía eólica.
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