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PresAGHO, un nuevo modelo de mantenimiento predictivo para centrales hidroeléctricas

4 min.

PresAGHO, un nuevo modelo de mantenimiento predictivo para centrales hidroeléctricas

Enel Green Power es la primera empresa del mundo en poner en marcha un amplio proyecto de mantenimiento predictivo de centrales hidroeléctricas con los principales fabricantes de maquinaria.

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Más vale prevenir que curar. Y no es solo una manera de hablar. Enel Green Power está dispuesta a demostrar que incluso la fuente de energía más antigua, la hidroeléctrica, puede mantenerse al día y hasta anticiparse al futuro si hablamos de seguridad.

EGP ha puesto en marcha el proyecto PresAGHO (Predictive System and Analytics for Global Hydro Operation), cuyo objetivo es desarrollar un modelo de mantenimiento predictivo para posibles averías en centrales hidroeléctricas.

Un proyecto innovador, de gran alcance tecnológico, cuyo protagonista indiscutible es Enel Green Power. La empresa es la primera del grupo Enel y la primera del mundo en haber puesto en marcha, a través de una licitación abierta a los fabricantes, un contrato de mantenimiento predictivo de esta magnitud. Habrá hasta 260 centrales involucradas, las más importantes y potentes, equivalentes a un total de 18 GW de potencia instalada.
 

Del mantenimiento preventivo al predictivo

PresAGHO supondrá una revisión fundamental de la estrategia de mantenimiento, que hará que el enfoque preventivo evolucione hacia el predictivo.

Mientras que el mantenimiento preventivo supervisa constantemente el estado de un sistema y el correcto funcionamiento de sus componentes, requiriendo, eso sí un plazo y unos costes adecuados, el mantenimiento predictivo, por su parte, representa una revolución en términos de gestión basada en datos.

«Escuchar la voz» de una central eléctrica durante su vida, gracias a un gran número de sensores, proporciona una cantidad de información que permite intervenir de antemano ante un posible problema y optimizar costes y esfuerzos. El primer test de EGP se realizó en 2017 en la central hidroeléctrica de Soverzene, en la provincia de Belluno, en las montañas del norte de Italia.

Esta operación permitirá a Enel Green Power impulsar la calidad de los controles y la supervisión hacia un nivel más avanzado. El resultado será la optimización del rendimiento y el fortalecimiento del enfoque de la gestión de riesgos, sobre todo en las piezas electromecánicas de las centrales.

Un trabajo meticuloso y preciso, que de aquí a 2022 verá cómo la estrategia de mantenimiento preventivo ordinario sigue una hoja de ruta de transición hacia la creación de la estrategia predictiva, basada en un enfoque diferente e innovador ante los failure modes y una nueva optimización de los planes de mantenimiento.

Las estrategias se diferenciarán en función de las necesidades y del tamaño de cada una de las centrales hidroeléctricas. Así pues, en las centrales de mayor tamaño se instalarán nuevas tecnologías para aprovechar los sensores existentes, mientras que en las más pequeñas, en las que no hay sensores de última tecnología, se instalarán sensores de bajo coste diseñados y fabricados por Enel Green Power. En el caso de las obras civiles, la estrategia consiste en aumentar la supervisión mediante nuevas tecnologías GIS (sistemas de información geográfica) y algoritmos avanzados, por ejemplo, mediante la integración de inspecciones con drones.

Estas nuevas tecnologías, junto con la experiencia de los compañeros de las centrales, permitirán iniciar el proceso de optimización que llevará a las centrales hidroeléctricas a una gestión más sofisticada basada en datos.
 

¿En qué consiste PresAGHO?

PresAGHO consistirá principalmente en la integración en los sistemas de los sensores instalados en las centrales. El cambio se producirá rápidamente gracias a un contrato de servicio de tres años que se firmará con tres de los principales fabricantes mundiales de maquinaria hidráulica y eléctrica. 

La estrategia tendrá un doble enfoque, dependiendo de los agrupamientos de referencia. Para las grandes centrales (86 centrales, con una potencia instalada de más de 50 MW en 7 países), que representan el 78 % de la producción total de energía, se seguirá un enfoque totalmente predictivo.

Gracias a la presencia de sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) en las mayores centrales hidroeléctricas, se podrán recopilar datos in situ, transmitirlos a la Control Room local y luego ponerlos a disposición en la nube para los compañeros de las centrales, que podrán aprovechar la información que les transmiten las centrales.

En las centrales pequeñas (209 centrales, con una potencia instalada de entre 10 y 50 MW en 13 países, con el 17 % de la producción total) y mini (486 centrales, con una potencia instalada de menos de 10 MW en 13 países, el 5 % de la energía total), el elevado número de unidades y la fragmentación geográfica se compensarán con una estrategia centrada en el edge computing, integrada por el recién nacido sistema Teneuro, una innovadora solución técnica de bajo coste y escalable, que espera alcanzar los 200.000 nuevos sensores. Los dispositivos escucharán las «vibraciones» de la central, diagnosticando el estado de salud de la maquinaria de rotación (sobre todo las turbinas y los generadores) e informando a distancia de cualquier comportamiento anómalo a los compañeros. Una innovación que permite, incluso en un mercado energético que requiere flexibilidad, mejorar el rendimiento respetando la sostenibilidad.

La presencia de sistemas SCADA en las centrales más grandes permitirá sentar de la mejor manera posible las bases del nuevo enfoque predictivo, ya que el gran volumen de datos y la complejidad de estos contribuirán a crear cuatro nuevos KPI (Key Performance Indicators) de referencia, centrados en la gestión del riesgo en caso de fallo. Estos indicadores son:

  • KDIkey diagnostic indicator, estado de salud de un componente
  • KTIkey trend indicator, tiempo restante antes de que se alcance el umbral de alarma
  • FPPfault presence probability, probabilidad de que se produzca un fallo
  • FSIfault severity index, alcance de la posible avería

Innovación y seguridad

En la definición de la nueva estrategia predictiva será fundamental la redefinición detallada de la clasificación de posibles fallos o failure mode, con el fin de mejorar el enfoque basado en datos y medir su rendimiento. Además, Enel Green Power promoverá con otras empresas de servicios públicos la creación de un círculo virtuoso de intercambio de experiencias críticas, con el objetivo de que la cuestión de la seguridad de las obras hidráulicas se fortalezca y se haga cada vez más concreta, incluso para las actividades electromecánicas.

PresAGHO, además de crear una inteligencia capaz de desarrollar modelos predictivos de fallos en centrales hidroeléctricas, optimizará los costes y estandarizará el enfoque de mantenimiento en los distintos países. Todo ello para conseguir un futuro cada vez más sostenible y seguro.

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