Abordando el problema de la fiabilidad en la predicción de cargas en aerogeneradores

¿Quién dijo que tenga que ser cara la predicción fiable de cargas en aerogeneradores?

MADRID, España, 23 de Enero del 2020 – Reducir el riesgo y gestionar eficientemente la vida útil de los aerogeneradores es clave. La industria eólica ha encontrado un aliado en el machine learning para conocer y administrar eficientemente la vida de un parque eólico. Combinando esas herramientas con mediciones reales, se puede afrontar el problema de la fiabilidad al predecir las cargas para los diferentes componentes de la turbina eólica.

Los fabricantes de turbinas eólicas, los propietarios y operadores de parques eólicos necesitan un mejor conocimiento sobre las cargas reales en los componentes principales de sus turbinas eólicas para poder operar sus parques eólicos de manera segura y de la manera más rentable al mismo tiempo. DNV GL está desarrollando LoadsPredict, una herramienta que puede contribuir significativamente a la optimización entre el rendimiento de la energía y las cargas con una solución asequible y cualificada basada en datos de medición reales.

Los expertos de DNV GL utilizan mediciones de cargas para crear modelos de redes neuronales capaces de determinar relaciones y patrones complejos, y no lineales, a través de cantidades medidas, lo que les permite agregar valor al brindar información precisa para un mejor rendimiento, administrar el tiempo de vida, datos de un pasado desconocido y predecir el futuro.

Las técnicas de machine learning combinadas con campañas de medición permiten mejorar las herramientas basadas en modelos optimizando los resultados de rendimiento y reduciendo el riesgo de fallo.

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