WATEREYE: O&M tools integrating accurate structural health in offshore energy

Los costes de operación y mantenimiento (O&M) son el principal origen de costes en energía en alta mar debido a la difícil accesibilidad a las turbinas eólicas, pero también debido a las condiciones ambientales. Los costes de operación y mantenimiento pueden representar hasta el 30% del costo nivelado de energía (LCOE) y los sistemas de detección y monitoreo podrían ayudar a alcanzar la caída esperada a 70 EUR / MWh para 2030.

La mayor criticidad (en € / kWh) en la energía eólica marina es causada por un fallo estructural, que ocurre principalmente debido a procesos de corrosión que no se predijeron ni monitorearon de manera adecuada. Por esa razón, es crucial implementar nuevas herramientas de monitoreo, diagnóstico, pronóstico y control en los parques eólicos marinos (WF, por sus siglas en inglés) para permitir que los operadores de parques eólicos (WFO) tomen decisiones predictivas inteligentes de operación y mantenimiento, considerando completamente los componentes estructurales en el estado real y futuro.

WATEREYE tiene como objetivo desarrollar una solución integral que permita a los WFOs una reducción del 4% de OPEX, prediciendo con precisión la necesidad de una futura estrategia de mantenimiento y aumentando la producción anual de energía eólica marina. Para este fin, WATEREYE:

1 / desarrollará un sistema de monitoreo capaz de estimar remotamente el nivel de corrosión en ubicaciones exactas de la turbina eólica (torre, zona de salpicadura, unión de la plataforma con la torre) como una herramienta de apoyo para el mantenimiento predictivo para reducir considerablemente los costos de operación y mantenimiento y reducir el riesgo de fallos de operación; se desarrollarán nuevos sensores de corrosión por ultrasonidos (ad-hoc, de bajo costo, alta precisión, respuesta rápida, no invasivos), así como comunicaciones inalámbricas altamente eficientes y robustas concebidas específicamente para el difícil entorno de comunicación de las turbinas eólicas offshore. Además, se desarrollará una nueva plataforma móvil basada en drones para mover un sensor móvil dentro de la torre WT.

2 / desarrollará modelos de predicción mejorados mediante el análisis de los datos adquiridos de formas novedosas (modelos semánticos);

3 / desarrollará algoritmos de control de turbinas eólicas y WF con una consideración precisa de la salud estructural, dando a los operadores la libertad de elegir el mejor equilibrio entre producción de energía, control de protección y mantenimiento predictivo.