Eólica

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La solución para parques eólicos de AQTech es monitorear remotamente las variables de vibración, temperatura y proceso para diagnosticar fallas antes de que ocurran, siguiendo las directrices de las ISO 16079-1, 16079-2 e ISO 10816-21.

 

El sistema reporta posibles problemas a través de notificaciones, rastrea el historial de generación de energía (correlacionado con los datos del anemómetro) y evalúa la calidad de la energía usando un computador portátil o un teléfono inteligente.

 

Las características avanzadas de Machine Learning utilizadas incluyen clustering y correlación usando el algoritmo k-means y el algoritmo k-Nearest Neighbours (KNN) para funciones de clasificación y regresión.

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Vibraciones absolutas de los descansos

Vibración absoluta de los componentes da gearbox

Vibración axial del eje principal

Vibración axial del eje de alta velocidad

Referencia de fase

Velocidad de rotación

Potencia activa y reactiva

Velocidad y dirección del viento

Temperaturas (descansos, aceite, generador …)

VibraOne Wind

El VibraOne Wind es un equipo de adquisición de datos diseñado para satisfacer las necesidades de la industria de generación de energía eléctrica.

El sistema tiene funciones de procesamientos, entradas analógicas, entradas digitales, salidas digitales, interfaces de comunicación, entre otros.

El VibraOne Wind monitorea y registra continuamente las condiciones de operación de las unidades generadoras, detectando fallas y perturbaciones y permitiendo la validación constante de la operación y el rendimiento de los sistemas de campo.

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OneBreeze

La interfaz de mantenimiento predictivo AQTech para el aerogenerador está equipada con indicadores numéricos instuitivos y potentes, que proporcionan automáticamente cuales máquinas merecen mayor atención por parte de los operadores.

 

Con herramientas que utilizan inteligencia artificial y conocimiento específico del análisis de vibraciones como medio de cálculo, el software AQTech proporciona información valiosa sobre la fecha esperada para la falla de los componentes del aerogenerador.

 

Y, debido a la naturaleza de los algoritmos, cuanto más tiempo se instala el sistema en la máquina, más precisos se vuelven estos indicadores, permitiendo predecir no solo cuál será el componente defectuoso en el tren motriz, como cuándo presentara un nivel de alerta para su mantenimiento.

 

Todas estas características proporcionan al usuario un medio eficaz para optimizar la productividad y la confiabilidad de su flota de aerogeneradores, permitiendo una gran reducción en sus costos de mantenimiento.