A veces es difícil hacerse un chequeo médico anual mientras se trabaja duro. Si bien a veces es el caso de los humanos, también lo es para los aerogeneradores. En respuesta, RWE, DTU Wind and Energy Systems y Quali Drone han trabajado juntos para encontrar una solución de última generación y alta tecnología, combinando nueva tecnología de drones con el uso de inteligencia artificial (IA) para inspeccionar las palas de las turbinas eólicas. en el mar, mientras las aspas todavía giran.
La mayoría de la gente experimenta los efectos del tiempo, y esto también se aplica a las turbinas eólicas marinas y sus palas, que son cada vez más fundamentales para el cero neto y la salud del planeta al generar electricidad verde a partir del viento.
La práctica actual es principalmente que las palas de los rotores sean inspeccionadas manualmente por tripulaciones enviadas en barco a los parques eólicos marinos. Las turbinas deben estar paradas durante la inspección mientras el técnico inspecciona el estado de la pala. Esto significa inevitablemente que la turbina tiene que pasar algún tiempo sin poder generar energía limpia en beneficio del clima y del operador.
Los socios del proyecto de innovación AQUADA-GO están trabajando en una nueva tecnología que puede automatizar la inspección de las palas de las turbinas eólicas marinas: RWE, una de las principales empresas de energía renovable del mundo, se ha asociado con investigadores de DTU Wind and Energy Systems, la empresa danesa La startup Quali Drone y Energy Cluster Denmark, facilitadora del proyecto de innovación AQUADA-GO.
Nils Leseberg, director ejecutivo de RWE Renewables Denmark, explica: “Como operador líder de parques eólicos, RWE busca constantemente nuevas tecnologías y soluciones que puedan aumentar la eficiencia y seguridad de nuestros activos y ayudarnos a producir aún más electricidad verde. Necesitamos poder monitorear el estado de las palas del rotor sin detener la turbina y realizar continuamente un análisis de datos avanzado para comprender mejor cómo organizar el mantenimiento y la reparación de nuestros activos. Por lo tanto, AQUADA-GO es un proyecto importante que puede simplificar una amplia gama de procesos y así aumentar tanto la seguridad de los empleados como la producción de electricidad verde. Estamos deseando probar la tecnología innovadora en el parque eólico marino danés Rødsand 2”.
Poner freno a las paradas de turbinas
AQUADA-GO ha recibido financiación del Programa de Demostración y Desarrollo de Tecnología Energética (EUDP) y estará vigente hasta 2025. Los socios ya han desarrollado algoritmos que pueden ayudar al dron a identificar cualquier daño en la superficie de las palas, así como posibles fracturas debajo. él. El dron está equipado con una cámara térmica que puede escanear las capas del subsuelo en busca de daños, lo que no es posible gracias a la práctica industrial actual de inspecciones manuales.
“Para nosotros, el proyecto pretende cambiar toda la percepción sobre cómo inspeccionar las palas de las turbinas eólicas. Esperamos que la inteligencia artificial y los drones puedan evitar la necesidad de paradas de las turbinas, al automatizar completamente la inspección. Esto significa energía más verde en beneficio del clima y menos barcos con técnicos que tener que ser enviados a alta mar. Es una tarea compleja, pero esperamos resolverla a través de este proyecto, y anticipamos que la demanda de nuestro concepto será muy alta”, afirma Jesper Smit, director ejecutivo de Quali Drone, el proveedor del hardware del dron en el proyecto de investigación de innovación. .
El siguiente paso es probar la tecnología de los drones en tierra para demostrar que los propios drones pueden seguir las aspas mientras giran. Luego, la tecnología se probará en alta mar en el parque eólico marino Rødsand 2, operado por RWE desde 2010 y ubicado al sur de la isla danesa de Lolland.
La idea del proyecto surgió en DTU Wind and Energy Systems, que ya ha publicado artículos científicos sobre la llamada tecnología AQUADA. Se agregó el GO en el título del proyecto porque los socios ahora están listos para transferir el trabajo del laboratorio de DTU a los entornos en los que opera la industria.
“Ya hemos procesado muchos datos de los socios del proyecto y analizaremos aún más cuando tengamos la oportunidad de probar la tecnología en palas de turbinas eólicas reales. En este proyecto, desarrollamos algoritmos de aprendizaje profundo y tecnologías de visión por computadora de vanguardia mientras utilizamos nuestro conocimiento profundo del daño de las palas basado en modelos termomecánicos. Esperamos que el proyecto marque una gran diferencia para la industria; por ejemplo, podremos ahorrar al menos el 50% del coste de las inspecciones en el futuro.
