23 de jan. de 2023

Previsão de custos de O&M de longo prazo para parques eólicos e da confiabilidade de seus componentes

Desenvolvendo um sistema que estima dinamicamente a confiabilidade de diferentes geradores de turbinas eólicas

Prevendo os custos de O&M de longo prazo de parques eólicos e a confiabilidade de seus componentes

Em resumo

Desafio

Nosso cliente estava enfrentando a necessidade de prever cuidadosamente as despesas de operação e manutenção (O&M) dos parques eólicos nos próximos anos devido ao aumento do custo de manutenção não programada.

Solução

Um sistema foi desenvolvido para estimar dinamicamente a confiabilidade dos componentes do gerador de turbina eólica (WTG) ao longo de sua vida útil e prever as taxas de falha. Os principais fatores que influenciam a confiabilidade incluem fabricantes de WTG, configuração do sistema de transmissão, classe de potência, classe de terreno e local e caracterização do vento.

Resultados

Os modelos de previsão levam em conta a diversidade tecnológica e a distribuição geográfica dos parques eólicos, permitindo o orçamento de O&M para ações preventivas e corretivas com base nas políticas de reparos e manutenção esperados.

Nosso cliente estava diante da necessidade de prever cuidadosamente as despesas de Operações e Manutenção (O&M) dos parques eólicos para os anos seguintes, devido ao aumento dos custos de manutenção não programada.

Foi desenvolvido um sistema que estima dinamicamente a confiabilidade dos diferentes componentes dos geradores de turbinas eólicas (WTG) ao longo de sua vida útil e prevê a taxa de falhas das turbinas.

Foram identificados os fatores que influenciam significativamente a confiabilidade, como fabricantes dos WTGs, configuração do trem de força, classe de potência, classe do local e do terreno, além da caracterização dos ventos.

Os modelos de predição levam em conta a diversidade tecnológica e a distribuição geográfica dos parques eólicos, permitindo o planejamento orçamentário de O&M associado a ações preventivas e corretivas (em função de reparos esperados e políticas de manutenção em uso)

Estudos de Caso