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Minimización del hielo formado en plantas eólicas

Minimización del hielo formado en plantas eólicas

Gestión inteligente predictiva (PiB) para reducir el riesgo de formación de hielo en las plantas eólicas

Las plantas eólicas, especialmente las aspas del rotor, no solo están expuestas a cargas estructurales, sino a menudo también a condiciones ambientales extremas. En función de la ubicación de la instalación, especialmente cuando las temperaturas son bajas y la humedad es elevada, existe riesgo de formación de hielo en el borde delantero de las aspas del rotor. Ello puede provocar pérdidas de potencia considerables y ocasionar daños en las instalaciones, por lo que supone un factor relevante para la rentabilidad de las plantas eólicas y para la estimación que los operadores de redes hacen de su capacidad disponible de generación de energía.

Los socios del proyecto desarrollan sistema antihielo

En el marco del proyecto de investigación PiB, se está desarrollando una gestión inteligente para reducir el riesgo de formación de hielo en las plantas eólicas y, con ello, un nuevo concepto de sistema antihielo. El proyecto PiB, que inició en enero del 2018, está coordinado por la Universidad de Bremen y se realiza en colaboración con los socios energy & meteo systems, Spitzner Engineers y wpd windmanager. El principal objetivo de este proyecto colaborativo consiste en aumentar la disponibilidad real de las plantas eólicas y permitir un funcionamiento rentable incluso en ubicaciones con dificultades climáticas.

Desarrollo de una predicción inteligente

Entre los objetivos del proyecto, además de mejorar los modelos de predicción para analizar los datos meteorológicos, se encuentra el desarrollo de métodos de análisis de datos y obtención de información mediante Data Mining. En este sentido, energy & meteo systems aportará sus experiencias en el ámbito de la modelación y la predicción de condiciones ambientales meteorológicas, así como en el campo del análisis inteligente de datos especialmente con respecto a la energía eólica. Por último, el desarrollo de un algoritmo de predicción ampliado basado en datos meteorológicos así como mecanismos de apoyo al conocimiento de situaciones de formación de hielo permitirá optimizar la predicción de formación de hielo y el reconocimiento de su riesgo. Nuestros clientes estarán muy satisfechos, especialmente aquellos que tengan parques eólicos en Estados Unidos y Escandinavia.

Financiado por el