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RTC2019-006912-3

Financiado

Deep Learning on the Edge para el mantenimiento predictivo y la respuesta a la d...

Deep Learning on the Edge para el mantenimiento predictivo y la respuesta a la demanda de instalaciones eólicas Si nos centramos exclusivamente en el caso de la generación eléctrica, la cuota originada por fuentes renovables asciende al 30,7% en la UE-28, Del conjunto de energías renovables, la energía eólica representa la fuente de energía... ver más

01/01/2019

PROYECTARENOVABLES...

292K€

Presupuesto del proyecto: 292K€

Líder del proyecto

PROYECTARENOVABLES CONTROL 1.- servicios asociados con la monitorización remota y control de instalaciones de generación de energía y particularmente las que se basan...

TRL 6-7 | 354K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

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Participantes

PROYECTARENOVABLES CONTROL

Lider

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Líder del proyecto

PROYECTARENOVABLES CONTROL

TRL 6-7 | 354K€

Presupuesto del proyecto 292K€

Descripción del proyecto Si nos centramos exclusivamente en el caso de la generación eléctrica, la cuota originada por fuentes renovables asciende al 30,7% en la UE-28, Del conjunto de energías renovables, la energía eólica representa la fuente de energía más importante empleada para la producción de energía eléctrica en la UE-28, con un 37,2% del total de producción eléctrica proveniente de renovables en 2017,Según datos de la Asociación Empresarial Eólica (2019), España es el 5º país del mundo en eólicas en cuanto a potencia instalada acumulada, En cifras absolutas, en 2019 existen 20,306 aerogeneradores repartidos en 1,123 parques eólicos en 807 municipios en el territorio nacional,Con el mencionado parque eólico, y de nuevo según cifras de la Asociación Empresarial Eólica (2019), en España se da cobertura de la demanda eléctrica requerida por 12 millones de hogares, Es decir, se cifra en un 19% de la cobertura por eólica de la demanda eléctrica total en España, Algunas comunidades autónomas representan casos excepcionales positivos, como Castilla y León, donde esta cobertura llega al 80%,Con respecto a esto, existe una tendencia natural en el sector respecto al alargamiento de la vida útil de los aerogeneradores más allá de los 20 años, Esto viene originado por dos motivos principales: los activos existentes se encuentran menos estresados y la reducida inversión necesaria para extender la vida útil de los mismos, En este sentido, las empresas ProyectaRenovables y Solute, en colaboración con el grupo BISITE de la Universidad de Salamanca, han detectado que existe un creciente parque eólico en España con un tiempo de vida útil medio esperado que crece progresivamente en el tiempo, existiendo una necesidad de proporcionar nuevas herramientas que permitan predecir los posibles fallos en los aerogeneradores y reducir los costes de posibles paradas y de las intervenciones requeridas para solucionarlas, teniendo para ello en cuenta cómo afectan las condiciones ambientales, orográficas y climáticas en el entorno en el corto plazo, así como determinados eventos meteorológicos extremos en el largo plazo, con el objeto de optimizar la planificación de las diferentes tareas de mantenimiento requerido, Se presenta, por tanto, la oportunidad de poder optimizar de forma más eficiente la planificación de las diversas intervenciones de mantenimiento (correctivo, preventivo y predictivo) en los aerogeneradores que conforman las instalaciones de generación eléctrica a partir de energía eólica,Para ello, es necesario crear nuevas herramientas que permitan caracterizar las condiciones orográficas y climáticas en las que se encuentran instalados los aerogeneradores, así como realizar predicciones sobre la fatiga en los mismos en base a la monitorización del estado de variables recogidas mediante la sensorización apropiada y la predicción meteorológica,Con el fin de dar solución a la problemática expuesta, desde el consorcio conformado por ProyectaRenovables, Solute y el grupo BISITE de la Universidad de Salamanca se propone la investigación en tecnologías IIoT, Edge Computing y Deep Learning para la predicción de la generación eléctrica, así como el mantenimiento predictivo y la optimización de las intervenciones de mantenimiento (preventivo, correctivo y predictivo) necesarias en instalaciones electrogeneradoras a partir de energía eólica,

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