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EÓLICA: OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO más eficiente e inteligente. Siguiendo una tendencia común, poco a poco 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 necesitamos tener clara la forma de combinarlos para alcanzar nuestro 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 puedan establecer las adecuadas jerarquías en la caracterización de la información y, lo más importante, que se pueda utilizar toda la potencialidad de algoritmia intrínseca en el IoT. De la disponibilidad horaria a los KPIs, el futuro del seguimiento de proyectos Hasta ahora se ha expuesto las diferentes fuentes de información disponibles y cómo, gracias a herramientas digitales, se pueden obtener ventajas a la hora de procesar la información. Hasta fechas recientes, el estándar de medida en la explotación de activos ha sido mayoritariamente la disponibilidad horaria, pero el hecho de que los esquemas FiT hayan ido cambiando a modelos de subasta o PPAs, los paradigmas en la medida deben actualizarse a este nuevo entorno. Desde Ingeteam Service se ha venido trabajando en un conjunto de indicadores que se consideran como los adecuados para valorar el desempeño de los trabajos de O&M. Por ejemplo en el caso de activos eólicos se están registrando y midiendo los siguientes valores: • Eficiencia energética: relación entre energía entregada por la instalación versus energía potencialmente generable, según el recurso eólico en el emplazamiento del aerogenerador. • Disponibilidad económica: relación entre los ingresos generados y los ingresos potencialmente producibles, según el recurso eólico en el emplazamiento del aerogenerador. • Retrasos en Mantenimiento preventivo. Al no asociarse los contratos a la disponibilidad horaria, este indicador sirve para medir el grado de cumplimiento de las tareas planificadas en parque. • MTBF (Mean Time between Failures): Tiempo medio entre fallos asociados a acciones correctivas. Indicador habitual en la industria manufacturera. • MTTR (Mean Time to Repair). Tiempo medio de reparación. Al igual que en el caso anterior, es un indicador apropiado de la actividad fabril. Indica la rapidez en la ejecución de los trabajos correctivos. Defendemos de este modo un seguimiento de la explotación basado en un conjunto de indicadores, interrelacionados entre sí, que valoren a la empresa prestadora del servicio, al tiempo que aporten valor sobre el modo en que el O&M se ha efectuado. Del Big Data al Smart Data Al contar con la información correctamente registrada y con un conjunto de indicadores establecidos, se puede decir que se está en una posición adecuada para gestionar los datos de O&M de los activos bajo explotación. Sin embargo, como ya se apuntó, aunque la información técnica está contemplada, aún puede aparecer información necesaria, asociada a las condiciones del entorno, y que puede ser de vital importancia según el análisis a realizar, como puede ser información meteorológica, precio de mercado de la energía, etc. Adicionalmente, si a la hora de definir la herramienta se estandariza las consultas a realizar, de modo que sean predefinidas, se corre el riesgo de perder oportunidades en la gestión de los datos. La analogía sería contar con un conjunto de ingredientes, correspondientes a los datos que puedo combinar para hacer un número determinado de recetas. Las herramientas de análisis de seguimiento del O&M deben ser lo suficientemente flexible como para añadir más o menos ingredientes, y poder “particularizar la receta” a cocinar en cada momento en función de la necesidad o gusto de ese instante. Solo la flexibilidad que se puede conseguir conduce al Mantenimiento Inteligente. Algunos ejemplos testados de resultados en la gestión del O&M son los siguientes: • Determinación del mejor equipo de mantenimiento para realizar un trabajo correctivo concreto en función de variables como: - mejor tiempo de resolución (MTTR óptimo). - efectividad en la resolución (MTBF óptimo). - menor tiempo de resolución de la avería. - menor coste agregado (directo mas lucro cesante) en la resolución de la avería. • Análisis estadístico de repuestos: - Más usados - Con mayor coste • Graficos Sankey, que relacionan el defecto analizado con la/s causa/s raíz y con las acciones correctoras a realizar. Todas estas funcionalidades, están implementadas en la nueva versión del software Ingeboards el cual añade una visión inteligente a la gestión diaria de la O&M con el fin de reducir costes, alargar los años de vida de los activos y sobre todo aportar consciencia real del estado de salud de nuestras instalaciones. Bajo el concepto de Smart O&M la solución aportada será la adecuada mientras no haga falta cambiar ni los factores endógenos del proyecto ni las condiciones del entorno: ante cualquier cambio hará falta una necesaria adaptación, basada en combinar los datos de un modo diferente, o en añadir más factores de análisis. Estamos ante la receta interminable �� 30 energética XXI · 177 · JUN-JUL18


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