DamageProspector
DamageProspector utiliza el aprendizaje automático combinado con simulaciones aeroelásticas de alta frecuencia para predecir el daño acumulado. Este enfoque tiene en cuenta el historial de carga único de sus turbinas, lo que permite definir sus supuestos de diseño con respecto a la edad de fatiga. El historial de series de tiempo de carga calculado brinda la oportunidad de una gestión inteligente de la vida útil para evitar el envejecimiento prematuro de los activos o sudar su activo de manera informada.
Proveedor: Bitbloom
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Las turbinas eólicas se colocan en lugares que tendrán diferentes condiciones de vida en comparación con las que fueron diseñadas. Esto significa que la vida útil de un parque eólico se puede alargar, en función del perfil de daño que ha sufrido en relación con lo diseñado. DamageProspector es un producto que predice el daño de por vida de una turbina eólica contra sus condiciones de diseño (IEC) utilizando el conjunto completo de datos SCADA y técnicas de aprendizaje automático.
La potencia, la velocidad de rotación, el par, los ángulos de las palas, el error de guiñada, la velocidad del viento y las turbulencias y los eventos de apagado afectan la vida útil de fatiga de las turbinas eólicas, pero clásicamente solo se consideran la velocidad del viento y la intensidad de la turbulencia en la carga de simulación para una vida útil prolongada. Además, la velocidad del viento y la intensidad de la turbulencia de los datos SCADA son inexactos y no se puede confiar solo en ellos. Y si pudiéramos usar el conjunto completo de datos SCADA para ayudarnos a predecir el daño real que ha sufrido una turbina eólica, aquí es donde entra en juego DamageProspector.
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