Crean una plataforma digital para reducir los fallos en el pitch de los aerogeneradores marinos

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La eólica marina sigue ganando fuerza y abriéndose cada vez más paso. Es un sector en el que también se están introduciendo novedades importantes con el fin de ganar en eficiencia y optimizar la generación de energía. En esta línea se enmarca el último desarrollo, que consiste en una plataforma digital que ha sido diseñada para el tratamiento de los datos del sistema pitch hidráulico de un aerogenerador. De este modo, es posible reducir fallos en este sistema en los parques eólicos offshore.

El desarrollo

La plataforma ha sido desarrollada dentro del proyecto ‘Digitalización de componentes críticos en aerogeneradores offshore’ (DOCC-OFF), que trabaja en la tecnología de gemelos digitales aplicada a turbinas eólicas marinas.

La principal característica de esta herramienta es su capacidad para detectar posibles problemas que puedan surgir en el futuro y mostrar los resultados al cliente de una manera fácil y visual.

Además, la plataforma también puede mostrar la evolución de la salud del sistema durante diferentes intervalos de tiempo. En concreto, las pruebas realizadas han permitido constatar que el modelado estadístico y el análisis de datos son útiles para detectar los problemas potenciales en el sistema de pitch hidráulico.

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La plataforma supone un avance importante porque el sistema pitch de una turbina eólica regula la potencia de la instalación mediante la posición de las palas del rotor respecto al viento. Así, la eficiencia de la instalación se logra optimizar en relación con la fuerza del viento imperante. Además, también se considera parte del freno. Unas funciones por las que se considera a su vez como un elemento de seguridad.

Participantes en el proyecto

La plataforma, que ha sido presentada en la ciudad belga de Lovaina, está financiada por el Fondo Europeo Marítimo y de Pesca de la Unión Europea. Además, el proyecto ha estado liderado por la Asociación Cluster Energía. También se cuenta con la participación de HINE, XABET y SIRRIS-OWI Lab.

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