Eólica | Wind Power FuturEnergy | Septiembre September 2017 www.futurenergyweb.es 28 lante sin hacer un estudio riguroso del estado de las máquinas. Los aerogeneradores están diseñados para una vida de 20 años en supuestos de clases y subclases determinados por la guía de diseño IEC61400-1. Esas clases y subclases perfilan unas condiciones de viento estándar que son para las que se diseña cada aerogenerador, cuanto más lejos se esté de esas condiciones de clase, más margen habrá para la extensión de vida. Calculo de Vida Remanente (Remaining Useful Life – RUL) de forma robusta El cálculo de vida remanente es un proceso que combina la caracterización adecuada de las condiciones externas a la máquina (meteorológicas), las de operación y la forma en la que la propia máquina responde a todas ellas. El cálculo de fatiga es propio y diferencial en cada componente de la máquina. Las razones son obvias, tanto porque la forma en la que las cargas actúan en cada componente es diferente (por ejemplo, un viento turbulento tienemás afección en los momentos de vuelco en el plano perpendicular al eje de rotación,mientras que un viento con alta velocidadmedia tendrámás afección en el número de rotaciones y por tanto en los componentes rotativos), como porque cada componente tiene sus propiedades mecánicas, dimensiones y rigidices diferenciales. Por tanto, las vidas remanentes son diferentes para cada componente, así como la incertidumbre de la caracterización de esa vida. El proceso de cálculo para la caracterización de los inputs que detallaremos a continuación tiene en cuenta: su conversión a cargas mecánicas a través del modelo aerolástico y su posterior procesamiento para obtener, mediante el conteo de ciclos, el daño equivalente y la correspondiente conversión a vida a través de las curvas S-N del material. Condiciones meteorológicas y de operación. Monitorización Las condiciones de viento y operación, como se ha dicho, pueden variar enormemente de las condiciones (IEC) en base a las que se diseñó el aerogenerador. La correcta caracterización es clave para poder armar unmodelo robusto, sin embargo a menudo nos encontramos con parques antiguos de los que por varios motivos (falta de previsión o de recursos, cambio de propiedad, etc.) hay pocos datos y/o poco fiables en cuanto a las condiciones de viento y operación. Para el cálculo de vida remanente es clave conocer, en lo que respecta al viento: velocidades medias, intensidades de turbulencia, perfiles de cortadura, torsión vertical, densidad del aire, etc. La mejor fuente de datos son torres meteorológicas bien mantenidas, complementado con un modelado preciso. Desafortunadamente no es habitual encontrar esa calidad de fuente de datos en parques antiguos y hay que basar las estimaciones en otras fuentes (como los datos de SCADA por aerogenerador, modelos de mesoscala, etc.) La utilización de los anemómetros de góndola como patrón de viento induce errores de estimación abultados y lo apropiado es utilizar funciones de corrección bien ajustadas (idealmente de acuerdo a la guía IEC61400-12-2) para caracterizar el viento libre a través del anemómetro de la góndola. Esto ha de ser ajustado con datos de producción y curvas de potencia (de emplazamiento) para reducir la incertidumbre. La clave pues, pasa por la importancia que se le dé a la incertidumbre, la Figura 3 muestra dos cálculos de vida remanente con diferentes niveles de incertidumbre. El valor central de las gaussianas corresponde a los resultados de cálculo, mientras que la amplitud The fatigue calculation is unique and distinct in eachmachine component. The reasons are obvious, both because of the different ways in which loads act on each component (for example, a turbulent wind has more impact on the tiltingmoments in the plane perpendicular to the rotation axis, while a higher wind speed will have greater influence on the number of rotations and as such on the rotative components; and because each component has its ownmechanics, dimensions and differential rigidities. As such, RULs are different for each component as well as the uncertainty of that useful life characterisation. The calculation process to characterise the inputs detailed below takes into account: their conversion to mechanical loads via an aeroelastic model and its subsequent processing to obtain, through cycle counts, the equivalent damage and corresponding life conversion by means of the S-N curves of the material. Operating and meteorological conditions. Monitoring As mentioned, the operating and weather conditions can have a huge impact on the (IEC) conditions based on which the wind turbine was designed. Correct characterisation is key to assembling a robust model, however for various reasons, (lack of planning or resources, change in ownership, etc.), many older wind farms have little and/or unreliable data as regards operating and wind conditions. To calculate the RUL, it is essential to have the following information as regards the wind: average speeds, turbulence intensities, wind shear profiles, vertical torsion, air density, etc. The best source of data are well-maintained met towers, complemented by accurate modelling. Unfortunately, this quality of data sourcing is not usually found in old wind farms, so estimates have to be based on other sources (such as SCADA data per wind turbine, mesoscale models, etc.). Using nacelle anemometers as wind patterns causes large estimation errors. The best option is to use well-adjusted correction functions (ideally in line with the IEC 61400-12-2 guideline) to characterise the ‘free’ wind by means of the nacelle anemometer. This has to be adjusted with output data and power curves (from the site) to reduce uncertainty. The key therefore is the importance that is given to uncertainty. Figure 3 illustrates two RUL calculations with different levels of uncertainty.The central value of the Gaussian functions corresponds to the calculation results,while their extent relates to uncertainty. The flatter the Gaussian bell, the greater the uncertainty,which means greater risk (from the conservative side) of the calculation being inaccurate.This can be illustratedwith a simple example, two wind farms (A and B), have the same average wind conditions (considering available data) and the same wind turbine: • Wind farm B has a met tower with calibrated sensors that have been working correctly since operations started. It has 14 years Figure 2: Semillas de viento utilizadas para la simulación de cargas y correspondientes a diferentes niveles de turbulencia | Figure 2:Wind seeds used to simulate loads, corresponding to different levels of turbulence.
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