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Detección, Pronóstico y Herramienta de Soporte a la Decisión para Estructuras de Turbinas Eólicas Offshore

Autores: Vásquez, Sandra; Verhelst, Joachim; Brijder, Robert; Ompusunggu, Agusmian Partogi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Detección, Pronóstico y Herramienta de Soporte a la Decisión para Estructuras de Turbinas Eólicas Offshore


Categoría

Energía

Subcategoría

Energía eólica

Palabras clave

Corrosión
Turbina eólica marina
Detección
Sistema de pronóstico
Herramienta de apoyo a la decisión
Interfaz gráfica de usuario

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La corrosión es la principal causa de fallo en las estructuras de turbinas eólicas marinas (OWT) y se caracteriza por una baja probabilidad de detección. Con un enfoque en la corrosión uniforme, proponemos un sistema de detección y pronóstico de corrosión acoplado con una Herramienta de Soporte a la Decisión (DST) y una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI). Al considerar mediciones del grosor de la pared en diferentes puntos críticos a lo largo de la torre de la turbina eólica, el sistema propuesto de detección y pronóstico de corrosión, basado en filtrado de Kalman, modelos empíricos de corrosión y teoría de la fiabilidad, estima la Vida Útil Restante de la estructura con respecto a la corrosión uniforme. La DST proporciona un enfoque sistemático para evaluar los resultados del módulo de pronóstico junto con información económica, para evaluar las diferentes acciones posibles y su momento óptimo. Se pone énfasis en la optimización del tiempo de desmantelamiento de las OWT. El caso del desmantelamiento es relevante ya que la corrosión, especialmente en la zona de salpicaduras de la torre, dificulta el mantenimiento y lo hace muy costoso, y la corrosión conduce inevitablemente al final de la vida útil de la estructura OWT. Los algoritmos propuestos se ilustran con ejemplos. La GUI personalizada facilita la interpretación de los resultados del módulo de pronóstico y la optimización económica, así como la interacción con el usuario para establecer los diferentes parámetros y costos involucrados.

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