Eólica | Wind Power FuturEnergy | Junio June 2018 www.futurenergyweb.es 37 multiplicadoras y grupos hidráulicos, inspecciones y auditorías, videoendoscopias en las multiplicadoras, o cualquier otro tipo de trabajo de esta índole, añaden información vital acerca del estado de los componentes y sobre todo del tiempo de vida remanente de los mismos. Todas las fuentes de datos son importantes y un análisis con rigor de estos datos debe mantener completamente la integridad de las mismas para poder obtener un análisis completo, fiable y, sobre todo, que refleje la realidad del comportamiento de los activos. Si el análisis de datos no cuenta con alguna de las fuentes antes mencionadas, es importante incluirla. Incluso se debe mantener una actitud activa hacia la inclusión de otro tipo de datos, que a día de hoy no formen parte de estos grupos, pero que puedan aportar valor en el análisis del OPEX, como puede ser el valor diario del mercado energético, o las predicciones meteorológicas. Gestión de datos Los procesos de gestión de datos en la explotación de activos son como el código genético de un ser humano: no hay dos iguales. Cada promotor y/o gestor de activos emplea herramientas muy diferentes para la gestión de sus datos. Casi la totalidad de los promotores realizan, a partir de los datos de SCADA, el trazado de las curvas de potencia de sus aerogeneradores. En algunos casos, este trazado se realiza a partir de hojas de cálculo, en otras ocasiones se utilizan herramientas matemáticas más elaboradas, tipo Matlab, con menor frecuencia existen herramientas analíticas integradas dentro de los centros de control, o incluso los hay que optan por contar con SCADAs de segundo nivel que les proporcionan esta información. Y lo cierto es que todas estas soluciones son válidas, siempre que cubran las necesidades del cliente. La pregunta que habría que hacerse es si la gestión de los datos que se está desarrollando, además de ser efectiva, es la más eficiente e inteligente. Siguiendo una tendencia común, los titulares de activos van añadiendo mayor cantidad de información: donde antes solo se trataba la del SCADA, poco a poco van añadiendo otras fuentes: GMAO, logística y predictivo. Los ingredientes de la receta van creciendo, pero es necesario tener clara la forma de combinarlos para alcanzar el objetivo. La solución que se plantea como óptima pasa por alojar toda la información digital en la nube, debiendo estar totalmente organizada, de modo que se eliminen duplicidades en los registros, que se • CMMS. Computer Aided Maintenance Management Tools. These tools are able to record information on the maintenance works undertaken at the installations, relating these tasks with the technicians that perform the work, adding the responses used for each task, the associated times, sub-contracts, etc. Despite being increasingly commonplace tools, their use as an information source is not as widespread as the SCADA. • Logistics. The correct traceability of consumables, spares and large components is a highly valuable information source. Consumption logs help understand what has happened and above all enable forecasting of an important element of the OPEX (operational costs) with a view to the future. • Predictive maintenance. During this activity, a large quantity of information associated with the predictive maintenance tasks is generated in the different installations: vibration monitoring, gearbox and hydraulic plant oil analysis, inspections and audits, video endoscopies of the gearbox or any other similar task, all of which contribute critical information regarding component status and above all on their remaining lifetime. All data sources are important and a thorough analysis of this information must fully maintain its integrity in order to be able to provide a comprehensive and reliable analysis which, above all, reflects the reality of the asset behaviour. It is essential that all of these sources form part of the data analysis. A proactive attitude should even be maintained towards the inclusion of other types of data, which do not currently form part of these groups, but which can add value to the OPEX analysis, such as the daily energy market price and weather forecasts. Data management Data management processes for asset operation are like the genetic code of a human being: no two are the same. Each developer and/or asset manager uses very different tools to manage their data. Almost every developer maps the power curves of their wind turbines based on SCADA data. In some cases, this mapping is undertaken based on spreadsheets and in other instances more complex mathematical tools are used such as Matlab. Less frequently integrated analytical tools exist within the control centres and some developers choose to rely on second level SCADAs to provide them with this information. However every one of these solutions is valid provided they cover the needs of the client. The question that has to be asked is if the data management that is being undertaken, apart from being effective, is as efficient and smart as possible. Following a common trend, asset owners are gradually adding a greater amount of information from sources other than the SCADA: CMMS, logistics and predictive maintenance. The list of ingredients in this recipe is growing, but a clearly understanding of how to mix them together is necessary to achieve the end result. The optimal solution proposed stores all the digital information in the cloud, organising it properly to remove duplicate records, enabling the appropriate hierarchies in the characterisation of information to be established and, most
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