ANÁLISIS DEL ESTUDIO Las conclusiones de este estudio se han publicado en una prestigiosa revista internacional. Según recogen en el mismo, a medida que la capacidad instalada de energía eólica ha alcanzado niveles significativos, se vuelve crucial mejorar la eficiencia y reducir los costes operativos, siendo la gestión de mantenimiento un aspecto central de esta optimización. Otro aspecto a tener en cuenta es el cada vez mayor tamaño de los nuevos aerogeneradores para satisfacer la creciente demanda energética y, con ello, se presentan mayores retos en las operaciones de mantenimiento. De ahí que los fallos imprevistos y su ubicación en localizaciones de difícil acceso incrementan los costes de O&M. Los investigadores señalan en su estudio que esos costes pueden Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), que pertenecen al grupo de investigación Ingenium, han logrado un avance significativo en la gestión de los parques eólicos al mejorar la detección de las falsas alarmas que se producen en las turbinas de los aerogeneradores. Estas incidencias inexistentes implican unos importantes gastos a las empresas, que tienen que desplazar a personal especializado a reparar unos fallos que en realidad no hay, en ocasiones hasta espacios tan inaccesibles como una plataforma en mitad del mar. Ana María Peco Chacón e Isaac Segovia Ramírez, bajo la coordinación de Fausto Pedro García Márquez, proponen un nuevo procedimiento de análisis de datos basado en los denominados algoritmos K-nearest neighbour y que se ha probado satisfactoriamente en tres aerogeneradores en funcionamiento. representar entre el 10% y el 35% de los costos totales de vida, dependiendo de si los aerogeneradores están en tierra o en el mar. En la actualidad, para abordar estos desafíos, se han diseñado sistemas de monitoreo de condiciones (CMS) basados en el sistema de adquisición y control de datos de supervisión (SCADA). Estos sistemas generan alarmas automáticas en respuesta a condiciones anómalas, pero la generación de falsas alarmas se ha convertido en un problema significativo. Por tanto, la detección precisa de estas falsas alarmas es esencial para desarrollar planes de gestión de mantenimiento efectivos. Sin embargo, este aspecto ha recibido limitada atención y pocas investigaciones se han centrado en abordar este desafío específico. De ahí el interés de este estudio que propone una metodología basada en La precisión del modelo alcanza un impresionante 98%, y se logra detectar más del 22% de falsas alarmas en el estudio de caso. 13 DOSIER EÓLICA
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