Digitalización sector eólico

La digitalización del sector eólico, avances y oportunidades

Eficiencia energética Eólica marina Eólica terrestre

La digitalización en el sector eólico está suponiendo todo un avance a la hora de reducir costes, mejorar los rendimientos y la seguridad, así como tomar decisiones de una manera más eficiente. Aunque aún queda recorrido, especialmente en lo que se refiere a la medición y el intercambio de datos. 

Las nuevas tecnologías están suponiendo reducir costes, mejorar los rendimientos y la seguridad, así como tomar decisiones de una manera más eficiente.
Las nuevas tecnologías están suponiendo reducir costes, mejorar los rendimientos y la seguridad, así como tomar decisiones de una manera más eficiente.

La digitalización ha sido, al igual que en otros sectores, toda una revolución en el mundo de la energía eólica. No solo ha contribuido al enorme desarrollo de esta, sino que además ha favorecido que este crecimiento se produzca de una manera cada vez más eficiente, más segura y rentable. La digitalización, por ejemplo, ayuda a reducir los costes de operación y mantenimiento -los llamados O&M- mientras mejora el rendimiento y la productividad, lo que lleva, en definitiva, a hacer de la eólica una fuente de energía mucho más competitiva.

Dado el pronóstico de crecimiento de la energía eólica -se espera que la capacidad eólica instalada a nivel mundial sea más del doble en la próxima década- y la importancia que tiene este desarrollo en la consecución de los objetivos de neutralidad climática para 2050, se impone la necesidad de dar un paso más allá y continuar innovando en materia de digitalización.

Es precisamente esa la temática de uno de los últimos informes de WindEurope, la agencia europea de energía eólica, llamado 'Wind energy digitalisation towards 2030', en él, se analiza el estado de la digitalización en el sector de la eólica, se investiga el papel que juegan los datos recogidos y considera la evolución esperable de las distintas aplicaciones y tecnologías digitales de cara al 2030.

Este impulso requiere, por ejemplo, establecer una terminología y unas métricas comunes para así poder medir, recopilar y transmitir una serie de datos operativos, permitiendo así la estandarización en la comparación y el análisis de la información. De esta forma, se simplifica el poder comparar los posibles beneficios de las aplicaciones digitales.

De esta forma, al desarrollar métricas universales confiables, las tecnologías no solo pueden validarse más correctamente, sino que también es más sencillo que sean transferibles a un costo menor, gracias a sistemas de intercambio de datos bien establecidos dentro de las propias organizaciones.

Iniciativas de Iberdrola pioneras en digitalización

Iberdrola posee varios proyectos de éxito en materia de digitalización que han sido seleccionados como ejemplo a nivel europeo por WindEurope y así lo ha reseñado la organización en el informe 'Wind energy digitalisation towards 2030'. Uno de ellos es Meteoflow big data que, como su nombre indica, hace referencia al uso de big data así como técnicas de Inteligencia Artificial y técnicas de machine learning para generar modelos de predicción que tengan en cuenta todos los parámetros meteorológicos, incluso a decenas de kilómetros, que puedan influir en un parque eólico. Estos modelos de predicción combinan por una parte modelos meteorológicos globales de matrices tridimensionales con datos de condiciones climáticas obtenidos de los propios parques, así como con el histórico de rendimiento.  

De esta forma se obtienen predicciones más confiables, aunque esto también requiere de una mayor capacidad de almacenamiento de datos y un importante procesamiento posterior de los obtenidos.  Ese es el reto más importante actualmente.

Cómo ha evolucionado MeteoFlow con el big data

Los modelos estadísticos que utiliza MeteoFlow en sus predicciones se nutren con:

  • Icono Datos históricos de producción
  • Icono Datos de predicción metereológica de múltiples fuentes

MeteoFlow con el big data

Se seleccionan más de 10.000 puntos de información de un entorno de varios kilómetros cuadrados.

  1. Selección de muestras de información
  2. Gestión y optimización de datos en un entorno big data
  3. Selección de puntos más influyentes en la predicción
Gráfico de 10.000 puntos

Se tomaba la estimación de viento en 1 o 2 puntos sobre la vertical de una determinada instalación.

Gráfico de 1 o 2 puntos
  • Icono Predicción metereológica mucho más precisa
  • Icono Mayor aprovechamiento del recurso renovable
  • Icono Maximización de la oferta de energías limpias en la red

Otra iniciativa de digitalización que se ha realizado en Iberdrola es el desarrollo del Asset Dashboard. Esta herramienta da información en tiempo real de los indicadores clave (KPIs) para llevar a cabo una correcta gestión del mantenimiento de los activos renovables de la compañía. Disponer de la información relativa a la producción, producible y predicción del activo que mantienes, otorga al personal de campo una posición muy favorable para la toma de decisiones encaminadas a maximizar la eficiencia operativa. 

Esta aplicación también permite conocer en tiempo real el valor de disponibilidad, los trabajos de mantenimiento que están activos, los que todavía están pendientes, las alertas de funcionamiento que pudiera existir, las alertas meteorológicas así como el stock de los materiales del almacén.

 

WindEurope
La aplicación Asset Dashboard de Iberdrola muestra información en tiempo real.