Mantenimiento predictivo de un parque eólico con técnicas de minería de datos y aprendizaje automático
Consultable a partir de
2024-07-01
Fecha
2019Director
Versión
Acceso embargado 5 años / 5 urteko bahitura
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
El proyecto consiste en la creación de un plan de mantenimiento predictivo para un parque
eólico de Acciona Energía.
Se hará uso de la información disponible acerca del funcionamiento de los aerogeneradores:
registros de alarmas, operaciones de mantenimiento, datos analógicos operacionales (SCADA)
e histórico de sustituciones.
Haciendo uso de técnicas de minería de datos y algoritmos de ...
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El proyecto consiste en la creación de un plan de mantenimiento predictivo para un parque
eólico de Acciona Energía.
Se hará uso de la información disponible acerca del funcionamiento de los aerogeneradores:
registros de alarmas, operaciones de mantenimiento, datos analógicos operacionales (SCADA)
e histórico de sustituciones.
Haciendo uso de técnicas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje automático, se
buscará optimizar y predecir las operaciones de mantenimiento que se realizaran en el futuro.
Se conseguirá un ahorro en el coste operacional de los equipos, optimizando las paradas en
función del estado del aerogenerador. Además, se podrá optimizar el momento en el que se
realizaran las operaciones de mantenimiento coincidiendo con ventanas de tiempo donde la
producción del equipo sea mínima (cuando hay menos viento), aumentando la seguridad para
los operarios y la producción energética del aerogenerador, evitando paradas en época de
máximo potencial eólico. [--]
The project consists in the creation of a predictive maintenance plan for a wind farm of Acciona
Energía.
The available information about the operation of wind turbines will be used, such as alarm
records, maintenance operations, operational analog data (SCADA) and historical replacements.
Using data mining techniques and machine learning algorithms, we will seek to optimize and
predict ...
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The project consists in the creation of a predictive maintenance plan for a wind farm of Acciona
Energía.
The available information about the operation of wind turbines will be used, such as alarm
records, maintenance operations, operational analog data (SCADA) and historical replacements.
Using data mining techniques and machine learning algorithms, we will seek to optimize and
predict the maintenance operations that will be carried out in the future. Savings will be
achieved in the operational cost of the equipment, optimizing the shutdowns depending on the
state of the wind turbine. In addition, it will be possible to optimize the moment in which the
maintenance operations are carried out coinciding with time windows where the production of
the equipment is minimum (when there is no wind), increasing the safety for the operators and
the energy production of the wind turbine, avoiding stops in time of maximum wind potential. [--]
Materias
Mantenimiento predictivo basado en datos,
Aerogenerador,
Inteligencia Artificial,
Modelo de clasificación y predicción de fallos,
Predictive maintenance based on data,
Wind turbine,
Artificial Intelligence,
Classification model,
Failure prediction
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Mecánica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Mekanikoko Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan