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Reliable OM decision tools and strategies for high LCoE reduction on Offshore wind

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La digitalizzazione e l’analisi dei dati agevolano la diffusione dei parchi eolici offshore

Grazie all’innovazione finanziata dall’UE, le turbine eoliche offshore sfruttano megadati, apprendimento automatico, cloud computing e dispositivi edge per snellire il funzionamento e la manutenzione, oltre che per tagliare i costi, aumentando così la diffusione degli impianti.

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Le tecnologie eoliche offshore saranno fondamentali per la transizione europea all’energia verde, che comprende obiettivi importanti per l’integrazione delle fonti di energia rinnovabile e la riduzione delle emissioni di CO2. Gli obiettivi fissati dall’UE prevedono di aumentare la capacità eolica offshore dal livello attuale di 12 gigawatt (GW) ad almeno 60 GW entro il 2030 e di arrivare a 300 GW entro il 2050. La massiccia implementazione di energie rinnovabili offshore aiuterà l’Europa a raggiungere i propri obiettivi di neutralità climatica entro il 2050, nonché a favorire la crescita economica e la creazione di posti di lavoro in tutti i segmenti della catena di approvvigionamento delle energie rinnovabili. Secondo l’Agenzia internazionale dell’energia, le aree di miglioramento più cruciali per stimolare la rapida implementazione della capacità eolica offshore sono miglioramento tecnologico e riduzione dei costi. Il progetto ROMEO, finanziato dall’UE, ha fornito un sistema di supporto alle decisioni per ridurre i costi di funzionamento e manutenzione avvalendosi di monitoraggio delle condizioni, apprendimento automatico e analisi basate su cloud.

La modellizzazione completa contribuisce al supporto decisionale avanzato

Il monitoraggio strutturale dei sistemi di energia eolica non è un’idea nuova. Tuttavia, secondo il coordinatore del progetto César Yanes di Iberdrola Renewable Energy, prima di ROMEO non veniva estratta gran parte delle informazioni e del valore contenuto nei dati provenienti dai sistemi di monitoraggio delle condizioni (CMS, Condition Monitoring System). L’ottimizzazione della modalità di raccolta e analisi dei dati si basa notevolmente sui modelli sottostanti che descrivono e prevedono accuratamente i comportamenti, nonché rilevano le anomalie, e i modelli rappresentano un risultato fondamentale del progetto. In fase di avvio del progetto, sono state sviluppate le analisi dei modi, degli effetti e della criticità dei guasti per fornire indicazioni sui guasti critici da valutare in base a costo, frequenza o integrità strutturale, oltre che a questioni di sicurezza. Gli scienziati del progetto hanno sviluppato modelli fisici e di apprendimento automatico per i principali componenti delle turbine (trasmissione, cuscinetto principale, generatore, trasformatore e convertitore dei cuscinetti delle pale) al fine di consentire il rilevamento, la diagnosi e la prognosi dei guasti in modo tempestivo. I modelli strutturali supporteranno inoltre la valutazione della tenuta e il rilevamento dei danni per le fondamenta delle turbine eoliche. Nonostante l’elevato livello di riservatezza necessario, la collaborazione nata nel progetto ROMEO ha portato allo sviluppo di modelli, funzionalità analitiche e casi d’uso al di là di quelli originariamente previsti. I modelli permettono di rilevare in anticipo i guasti, mentre le funzionalità analitiche aiutano il personale incaricato del funzionamento e della manutenzione a prendere decisioni migliori, abbassando i costi. Alcuni modelli sono già stati estrapolati per i parchi eolici onshore e il lavoro proseguirà nei prossimi mesi.

Dai dispositivi edge al cloud per poi tornare ai responsabili decisionali

Nell’ambito di questo progetto è stata sviluppata un’infrastruttura di dati completa per integrare le varie fonti di dati operativi provenienti da tre parchi eolici pilota: Wikinger in Germania, Teesside ed East Anglia ONE nel Regno Unito. «La nostra infrastruttura di dati assicura la compatibilità con i modelli che interpretano i dati, collegando al cloud di IBM il controllo di supervisione dei parchi eolici e i sistemi di acquisizione dei dati, i CMS e le altre fonti di dati, tra cui un dispositivo edge di recente sviluppo dotato di capacità di elaborazione. I modelli, operativi in ambiente cloud, forniscono i propri risultati a un’intuitiva piattaforma di gestione delle informazioni per migliorare il processo decisionale», spiega Yanes. Gli scienziati del progetto ROMEO si sono avvalsi di megadati, apprendimento automatico, cloud computing e dispositivi edge nell’ambito di un CMS di prossima generazione, dotato un’intuitiva piattaforma di gestione delle informazioni. Le tecnologie olistiche e gli strumenti analitici sosterranno la transizione da una manutenzione basata sul calendario e correttiva a quella su condizione, riducendo al tempo stesso il numero dei principali guasti imprevisti e garantendo una migliore pianificazione della logistica. I risultati preliminari suggeriscono notevoli riduzioni nei costi di funzionamento e manutenzione, il che dovrebbe stimolare la diffusione degli impianti producendo al contempo riduzioni nel costo dell’energia eolica per i clienti.

Parole chiave

ROMEO, cloud, parchi eolici, edge, CMS, apprendimento automatico, monitoraggio delle condizioni, megadati, funzionamento e manutenzione

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