Eólica | Wind Power FuturEnergy | Noviembre November 2018 www.futurenergyweb.es 21 • Máquinas síncronas (algunas con acoplamiento directo, sin multiplicadora). Se observa que el 90% de los aerogeneradores monitorizados en Europa, vienen de tecnologías con menos de 2 MW de potencia, en donde el total de variables de SCADA se ha incrementado de 20-80 en la 1ª generación de tecnologías a 45-130 en la 2ª generación. El 10% restante viene de la 3ª generación de tecnologías, que incluye los desarrollos más recientes de la industria y una variedad diferente de datos medidos, con una cantidad similar de total de variables SCADA que las tecnologías de la 2ª generación porque, dependiendo de la plataforma, algunos subsistemas medidos han disminuido o incrementado la cantidad de variables de medición como el pitch del rotor, la multiplicadora y el convertidor. Pero independientemente de las diferentes generaciones de tecnologías, existen dos problemas principales en la calidad de los datos de estas tres generaciones: 1. Fallos de sensor: datos de variables enclavados (ejemplo: temperatura de rodamiento del generador enclavada en “0” o en “999”) o fuera de rango (ejemplo: velocidad del generador a 5.000 rpm) 2. Recepción de datos: pérdidas de comunicación y espacios vacíos de datos. Con esto en mente, en NEM Solutions acometió la tarea de comparar la calidad de los datos de cada una de las plataformas de los diferentes OEMS en Europa, para que de esta manera podamos diseñar las estrategias predictivas de acuerdo a la calidad de los datos de cada una de las plataformas. Además, se encontró una conexión entre los diferentes problemas de calidad de datos recibidos por los diferentes subsistemas de las tecnologías y los diferentes OEMs en el mercado: En resumen, sabemos que es un desafío lidiar con diferentes tipos de tecnologías y sus problemas de calidad de datos, ya que muchas veces no es posible implementar la misma metodología de análisis predictivo a todas las plataformas cuando se plantea un proceso escalable y, sobre todo, es necesario estar preparado para proporcionar un servicio predictivo de confianza cuando muchas veces existan problemas de calidad de la información que recibimos de los aerogeneradores.. 3rd generation (>2 MW) (45-130 variables (10%) • Larger rotor diameter and power generation capacity per wind turbine. • All have variable power regulation. • Tendency towards full power converter. • Some subsystems increase and other exclude measurement sensors. • Wind turbine with medium to large rotor diameter (90-120 m). • Less than 10 years in operation. • Asynchronous machines with variable speed. • Synchronous machines (some with direct coupling, no gearbox). 90% of the wind turbines monitored in Europe come from technologies with less than 2 MW of output, in which the total SCADA variables have increased from 20-80 in 1st generation technologies and from 45-130 in the 2nd generation. The remaining 10% come from the 3rd generation technologies, which include the most recent industry developments and a different range of measured data with a similar total quantity of SCADA variables as the 2nd generation technologies. This is because, depending on the platform, some of the subsystems measured have reduced or increased the number of measurement variables such as the rotor pitch, gearbox and converter. Regardless of the different generation technologies, there are two main problems in the data quality of these three technologies: 1. Sensor failure: embedded data variables (example: embedded generator bearing temperature at “0” or at “999”) or out of range (example: generator speed at 5,000 rpm). 2. Data reception: communication losses and empty data spaces. With this in mind, NEM Solutions undertook the task of comparing the data quality of each one of the platforms of the different OEMs in Europe, in order to design predictive strategies in line with the quality of the data from each platform. In addition, a connection was found between the different problems in the quality of the data received by the different subsystems of the technologies and the different OEMs in the market: In short, we know that coping with the different types of technology and their problems with data quality represent a challenge, given that it is frequently not possible to implement the same predictive analytics methodology on every platform where a scalable process is proposed, Above all, a reliable predictive service must be readily available despite the frequent existence of problems with the quality of the information received from the turbines. Carlos E. Silva Sales Area Manager BU Energy NEM Solutions. Socio de AEMER/AEMER partner
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