EÓLICA: OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO Del Big Data al Smart Data IoT (internet of things, el internet de las cosas), Big Data, Data Mining, etc. Estos conceptos invaden nuestro día a día, tanto en el entorno profesional como en el doméstico. ¿Cómo puede una empresa de servicios de O&M aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías para mejorar su posicionamiento, agregando valor a los clientes? INGETEAM SERVICE Con el objetivo de dar respuesta a esta problemática cada vez más habitual en el sector energético, Ingeteam Service ha presentado Ingeboards, la herramienta de análisis de datos con la que pretende dar un paso en la monitorización inteligente de la información. Big Data, pero ¿qué datos? En un entorno de servicios de O&M los diferentes actores se enfrentan a la necesidad de gestionar proyectos de mantenimiento con una alta diversidad en sus flotas. Sin embargo, a pesar de que a priori se pueda pensar que existe cierta armonización cuando se compara la misma tecnología renovable (eólica, fotovoltaica, biomasa, etc), esto dista mucho de la realidad: como ejemplo en el caso de la energía eólica donde cada asset manager tiene su flota compuesta por diferentes OEM, diferentes plataformas tecnológicas, e incluso, en el caso de contar con las mismas turbinas, los sistemas y subsistemas pueden ser diferentes en base a diferencias en los fabricantes, a las tecnologías (sistemas pìtch eléctricos o hidráulicos), etc.. En este escenario con alta diversidad, para una gestión eficaz, debemos dotarnos de herramientas que ayuden a una toma de decisiones alejada de subjetividades y basada en datos que, por un lado, soporten las decisiones, y por otro, ayuden en la mejora de conocimiento de las instalaciones. Estas herramientas están alimentadas por diferentes tipologías de datos que servirán como fuente de información: • SCADA. Fuente original de información. Los OEM facilitan a los clientes herramientas que permiten conocer los eventos, alarmas y estados registrados en los activos durante un periodo determinado de tiempo. • GMAO. Herramientas de Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador. Estas herramientas permiten registrar la información de los trabajos de mantenimiento realizados en las instalaciones, relacionando estas tareas con los técnicos que hacen el trabajo, añadiendo los repuestos empleados en cada tarea, los tiempos asociados, subcontrataciones, etc. A pesar de ser herramientas cada vez más habituales, aún no están implantadas como fuente de información de modo tan general como el SCADA. • Logística. Una correcta trazabilidad de los consumibles, repuestos, y grandes componentes es una fuente de información de gran valor. Los históricos de consumo ayudan a entender lo sucedido, y sobre todo facilitan la predicción de una parte importante del OPEX (costes operativos) de cara al futuro. • Mantenimiento Predictivo. Además, en las diferentes instalaciones se genera durante la actividad una gran cantidad de información asociada a trabajos de mantenimiento predictivo: monitorización de vibraciones, análisis de aceites de multiplicadoras y grupos hidráulicos, inspecciones y auditorías, videoendoscopias en las multiplicadoras, o cualquier otro tipo de trabajo de esta índole, añaden información vital acerca del estado de los componentes y sobre todo tiempo de vida remanente de los mismos. Todas las fuentes de datos son importantes y un análisis con rigor de estos datos debe mantener completamente la integridad de las mismas para poder obtener un análisis completo, fiable y sobre todo que refleje la realidad del comportamiento de nuestros activos. Si en tu análisis de datos no cuentas con alguna de las fuentes antes mencionadas, ¡valora incluirla a partir de ahora! Incluso se debe mantener una actitud activa hacia la inclusión de otro tipo de datos que a día de hoy no formen parte de estos grupos, pero que puedan aportar valor en el análisis del OPEX, como puede ser el valor diario del pool energético, o las predicciones metereológicas. Gestión de datos Los procesos de gestión de datos en la explotación de activos son como el código genético de un ser humano: no hay dos iguales. Cada promotor y/o asset manager emplea herramientas muy diferentes para la gestión de sus datos. Casi la totalidad de los promotores realizan, a partir de los datos de SCADA, el trazado de las curvas de potencia de sus aerogeneradores. En algunos casos, este trazado se realiza a partir de hojas de cálculo, en otras ocasiones se utilizan herramientas matemáticas más elaboradas tipo Matlab, con menor frecuencia existen herramientas analíticas integradas dentro de los centros de control, o incluso los hay que optan por contar con SCADA de segundo nivel que les proporciona esta información. Y lo cierto es que todas estas soluciones son válidas, siempre que cubran las necesidades del cliente. La pregunta que habría que hacerse es si la gestión de los datos que estamos desarrollando, además de ser efectiva, es la 28 energética XXI · 177 · JUN-JUL18
Energetica177
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