Digitalización para el despliegue de la energía eólica

La industria eólica ha aumentado la capacidad de generación de Europa en 11,3 GW en el año 2018. Con una capacidad instalada de 178,8 GW, la energía eólica sigue siendo la segunda fuente de energía en la UE-28 y es probable que supere al gas natural en 2019. El mundo energético, y la industria eólica no es una excepción, está inmerso en una continua búsqueda de oportunidades para optimizar operaciones, para mejorar la producción y para reducir interrupciones no planificadas que suponen elevados costes.

En los últimos años el sector eólico está consiguiendo reducir sensiblemente el coste de la energía (el LCOE - Levelized Cost Of Energy) haciendo ésta competitiva frente a otras fuentes de energía. En este sector, los costes de operación y mantenimiento (O&M) constituyen una parte considerable de los costes totales. La implantación de las nuevas tecnologías digitales puede ayudar a reducir estos al optimizar el diseño, así como la operación y mantenimiento; y mejorar el rendimiento y la productividad de las turbinas.

Dos ámbitos de actuación de Tecnalia relacionados con tecnologías digitales tienen precisamente como propósito esta reducción de costes: el desarrollo de gemelos digitales y la modelización numérica para la validación de diseños de aerogeneradores.

Gemelos digitales de turbinas eólicas
Un gemelo digital puede definirse como una representación integral de un producto individual que incluye las propiedades, condición y comportamiento del objeto de la vida real a través de modelos y datos que configuran un simulacro digital del mismo. Así, por ejemplo, el gemelo digital desarrollado por el centro de competencia Digital Energy de Tecnalia remeda digitalmente el comportamiento de una turbina eólica, proporcionando una herramienta que disminuye los riesgos en la fase de diseño de nuevas turbinas y optimiza la operación y mantenimiento de las existentes al minimizar las horas de indisponibilidad. Se trata de un gemelo digital que combina capacidades avanzadas de simulación con el uso de técnicas inmersivas (VR) para la interacción con el usuario.

En este gemelo digital, la generación de un modelo complejo retroalimentado por medidas reales permite su calibración y exposición a escenarios límite y evaluar la incidencia de estos. Esto permite anticipar la respuesta ante eventos no previstos. La aplicación de modelos regresivos, por su parte, permite detectar ámbitos de operación que deriven en anomalías y anticipar medidas correctoras o habilitar “modos seguros”. Además, el uso de la realizad virtual y modelos 3-D habilitan la formación segura de operaciones de mantenimiento e instalación en entornos hostiles.

Como es de esperar, para emular las propiedades, condición y comportamiento de una turbina real, el gemelo virtual requiere de una capacidad de cálculo nada desdeñable. A fin de dar respuesta de forma flexible a estas necesidades, el gemelo digital desarrollado contempla una implementación basada en el concepto Cloud-Edge computing. Esta aboga por la transferencia de capacidad de computación de la nube a los nodos, en este caso la turbina, de forma que se agilizan y se generalizan los cálculos en la nube, mientras que cualquier tipo de particularización o adecuación de los datos se hace en los nodos.

Las diferentes funcionalidades del gemelo digital antes mencionadas: simulación avanzada de los escenarios de operación (modelado analítico), la adaptación dinámica al contexto de operación (modelos de regresión) y la aplicación de realidad virtual para la visualización avanzada (modelado 3D); se presentan al usuario de forma agrupada a partir de un único interfaz o canal de comunicaciones, implementado en formato de microservicios.

Del mismo modo, la capacidad de generalización, extensión y convivencia de diferentes gemelos virtuales en una única plataforma se garantiza mediante la implementación de ontologías precisas siguiendo el standard IFC-4 (Industrial Foundation Classes).

La generalización y extensión de los gemelos digitales se complementa con la implementación de una arquitectura que adopta un middleware abierto a través del cual se puede interoperar con sistemas de supervisión, mantenimiento o back-office de terceros.

Modelización numérica de aerogeneradores en eólica offshore
Los modelos simulan el comportamiento de sistemas, subsistemas o componentes frente a una serie de casos de carga que representan diferentes condiciones de funcionamiento, particularizadas para las condiciones de un emplazamiento concreto.

Un ejemplo de este tipo de modelos en eólica offshore sería la producción de energía bajo diferentes condiciones de viento, que considere también el efecto del oleaje y de las corrientes sobre la subestructura. Otro ejemplo sería el caso de una parada de emergencia por pérdida de la red eléctrica, en el que se contemplen las posibles combinaciones de condiciones meteorológicas y/u oceánicas.

En eólica terrestre los modelos numéricos están orientados principalmente a caracterizar la aerodinámica, para simular las cargas y efectos sobre diferentes componentes. Su objetivo generalmente es verificar el diseño estructural de dichos componentes o subsistemas. En eólica offshore la modelización se hace más compleja al ser necesario considerar también la hidrodinámica. Aunque los modelos aero-hidro-servo-elásticos acoplan todos los efectos a los que está sometido un aerogenerador, la complejidad se intensifica cuando se considera la modelización de aerogeneradores flotantes. En estas situaciones la máquina está sometida a efectos hidrodinámicos que influyen en la carga aerodinámica que ‘ve’ el aerogenerador, ya que el sistema de fondeo introduce un grado de libertad más en comparación con la eólica fija al fondo.

Para afrontar esta complejidad y dar respuesta a estas situaciones, en Tecnalia se han desarrollado modelos numéricos que combinan la simulación ofrecida por diferentes paquetes de software comercial para la hidrodinámica (OrcaFlex, Ansys Aqwa), con software libre para la aerodinámica (Fast) y con herramientas propias para el pre y post-procesado de las simulaciones (miles de casos de carga).

Estos modelos numéricos se calibran y validan mediante ensayos en canal hidrodinámico a escala reducida (entre 1:50 y 1:35 en función del dispositivo y de las limitaciones del canal). El objetivo de estas campañas de ensayo es obtener coeficientes hidrodinámicos que permiten calibrar los coeficientes teóricos y, así, mejorar la precisión de los modelos. Para ello, se diseñan modelos a escala con gran precisión, que representen fielmente los pesos, centros de gravedad e inercias del dispositivo. Tecnalia ha diseñado y realizado con éxito varias campañas de ensayo en las que (i) se han definido los casos de carga que hay que simular para obtener los coeficientes deseados; (ii) se ha diseñado el modelo a escala y verificado su fiabilidad para representar el modelo real; (iii) se han definido los sensores para obtener esos coeficientes; (iv) se ha realizado un seguimiento de la ejecución de los ensayos; y (v) se han procesado los resultados para extraer los coeficientes para la calibración de los modelos numéricos y obtenido las pertinentes conclusiones que afectan al diseño del dispositivo.

Este proceso se ha aplicado, por ejemplo, al desarrollo de la estructura flotante de NAUTILUS Floating Solutions (www.nautilusfs.com). Se trata esta de una estructura semisumergible que se ha ensayado a escala para diferentes tamaños de aerogenerador (5, 8 y 10 MW) para validar los modelos numéricos desarrollados. Cabe indicar a este respecto que Nautilus ha obtenido el ‘statement of feasibility’ por parte de DNV-GL, lo que supone la certificación del procedimiento de diseño y, por tanto, del proceso de modelización numérica.

En el marco de la modelización numérica Tecnalia participa en las principales iniciativas internacionales para el desarrollo y comparación de modelos numéricos, como son las tareas OC5 y OC6 de IEA Wind, o el Joint Industry Project Coupled Dynamic Analysis of Floating Wind Turbines, promovido por DNV-GL y que ha derivado en la Recommended Practice DNVGL-RP-0286.