Con el incremento global en la instalación de aerogeneradores, la operación y mantenimiento (O&M) se está convirtiendo en un aspecto cada vez más importante para los propietarios de parques eólicos, con el objetivo de que la vida útil y la producción energética de su parque se vean maximizadas. En muchas ocasiones se ha observado como la producción energética anual no es la esperada, o que ciertos aerogeneradores tienen un peor rendimiento en comparación con otros en el parque. Estos problemas pueden aparecer tanto en el momento de instalación como durante la vida del aerogenerador.
Muchos factores pueden influir en esta disminución de la producción energética. El primer paso para investigar este hecho es comprobar la influencia de aerogeneradores cercanos, así como del entorno. Si en esta fase no se detecta ningún problema, en la mayoría de los casos los problemas se deben o a diferencias en el ángulo de paso de las palas o en el ángulo de “yaw” con respecto a la dirección del viento, que generan cargas de fatiga en el rotor y una reducción de la producción energética. En el segundo caso, una diferencia en el ángulo de yaw significa que el rotor no está perfectamente orientado con respecto al viento. Mientras que una diferencia dinámica de este ángulo es un comportamiento normal de un aerogenerador (debido a la naturaleza cambiante del viento), una diferencia estática (definida como la diferencia media entre la dirección del viento y la orientación de la góndola) ha de ser corregida. Es sabido que la perdida energética debido a este tipo de diferencia escala con el cos(α)3, lo que significa por ejemplo que una diferencia de 5° puede resultar en una perdida energética anual del 1%, mientras que una diferencia de 10° conllevaría una pérdida del 4.5%.
El uso de LiDARs instalados en la góndola de los aerogeneradores se ha visto incrementado en los últimos años, debido a su capacidad superior de medición de la dirección y magnitud del viento, especialmente si se comparan con anemómetros instalados detrás de las palas. Ventus Group cuenta con varios años de experiencia en el uso de este tipo de LiDARs, para comprobar y optimizar el rendimiento de los aerogeneradores mediante la realización de mediciones del ángulo de yaw, así como mediante la verificación de la curva de potencia y de la función de transferencia (NTF). Otros parámetros como la cizalladura del viento o la intensidad de la turbulencia pueden ser calculados también mediante el LiDAR, lo cual permite un conocimiento más detallado de los factores ambientales en el parque. Todo esto se hace acorde a estándares IEC 61400-12-1:2017, así como el más reciente IEC 61400-50-3:2022.
El primer paso suele ser la identificación de los aerogeneradores con peor rendimiento en el parque mediante técnicas de “Big Data”. Esto se hace mediante la combinación de múltiples fuentes de datos: SCADA, códigos de error de la turbina, ubicación y parámetros de funcionamiento, lo cual lleva a una visión de los aerogeneradores con mayores pérdidas. Esto se hace para asegurarse que otros factores externos no estén influenciando esta decisión de que aerogeneradores tienen un peor rendimiento. En base a esto, una campaña LiDAR de dos semanas puede identificar la diferencia en el ángulo de yaw, mientras que campañas más largas permiten realizar correcciones, así como verificaciones de curva de potencia y NTFs. Los LiDAR se mueven de un aerogenerador a otro, en base a la planificación y logística proporcionada por Ventus, mediante técnicos encargados de la instalación, especialistas en IT encargados de trabajar con los datos, y analistas de datos que procesan estos datos y generan informes de alta calidad en un corto periodo de tiempo.
Este proceso fue usado recientemente por Ventus en una campaña en India con más de 100 aerogeneradores. Las diferentes fuentes de datos fueron unidas y automatizadas para su análisis, permitiendo el procesamiento de grandes cantidades de datos, y resultando en un resumen de los aerogeneradores en función a su capacidad de producción. De esta lista de aerogeneradores, aquellos con peor rendimiento fueron elegidos para la realización de campañas LiDAR, de forma secuencial y con los informes presentados al finalizar cada campaña. Diferencias de ángulo de yaw entre 5° y 13° fueron identificados, resultando en una ganancia potencial de energía entre un 1% y un 8% respectivamente. Una vez esta diferencia es detectada, es posible realizar la corrección y verificación en el caso de una campaña de larga duración.
Para otro cliente en Castilla y León, una campaña LiDAR de larga duración de 12 semanas ha sido realizada. La larga duración de esta campaña permitió la recolección de grandes cantidades de datos, permitiendo un análisis más detallado de las condiciones del viento en el parque, en base a parámetros como la dirección y magnitud del viento, cizalladura e intensidad de turbulencia. Para esta campaña, un LiDAR ZX TM fue usado, con la capacidad añadida de capturar el perfil de viento para distintas alturas. Comparando las velocidades de viento adquiridas por el sistema SCADA y el LiDAR, se llegó a la conclusión de que la NTF estimaba a la baja la velocidad del viento, resultando en un desplazamiento de la curva de potencia hacia la izquierda y ocultando el bajo rendimiento del aerogenerador. Durante el análisis de la curva de potencia, se puso un énfasis especial en cumplir con los estándares IEC, por el cual los sectores que estén en la estela de otros aerogeneradores han de ser filtrados. Una reducción del 15% fue identificada en la producción de potencia comparando la curva de potencia de Ventus y la curva del fabricante. Otros problemas fueron detectados durante la campaña, como diferencias en el ángulo de yaw, control de ángulo de paso de las palas antes de lo previsto, así como grandes valores de la intensidad de turbulencia y de la influencia de la capa límite en sectores dentro del rotor. Para el cliente, el informe permitió identificar áreas para mejorar el rendimiento del aerogenerador, en base a los cuales colaboraciones y discusiones pueden ser iniciadas con los fabricantes de los aerogeneradores.
Nuestro proceso para identificar problemas en el rendimiento de aerogeneradores usando técnicas de Big Data y campañas LiDAR permiten a nuestros clientes desbloquear todo el potencial de sus parques. Por favor contacte con nuestro representante de ventas en Ventus, Martin Rath (mrath@ventus.group), para ayudarle con sus proyectos de optimización.
