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Viernes por la noche en San Diego. Max, un controlador del Centro de Control de Operaciones (OCC) de EDF Renewables, examina varias pantallas de control que muestran el estado de los aerogeneradores de la empresa repartidos por Norteamérica. Un vistazo a una pantalla revela que algunas turbinas de un emplazamiento en Canadá están averiadas. Cuando Max se da cuenta de que no puede reajustar las turbinas a distancia, se plantea una cuestión tensa pero inevitable:

Cada hora de inactividad de una turbina supone una mayor pérdida de ingresos. Max sabe que hay una gran cantidad de dinero en juego. ¿Pero cuánto? ¿Y cuántos ingresos potenciales perdidos merecen una llamada? Hasta hace poco, los controladores de OCC como Max carecían de la información necesaria para responder a estas preguntas y, tal vez, ahorrar enormes cantidades de dinero. Ahora, gracias al sistema PI, Max y EDF Renewables tienen acceso a los datos que necesitan para tomar la decisión correcta.

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EDF Renewables, una filial de la compañía energética francesa EDF, está especializada en la producción de energías renovables. EDF Renewables proporciona energía a escala de red en Estados Unidos, Canadá y México, produciendo 16 gigavatios de energía renovable a partir del almacenamiento solar y la energía eólica. La empresa lleva utilizando la tecnología PI System de nuestro partner OSISoft desde 2009 para recopilar datos de funcionamiento de sus turbinas e instalaciones de almacenamiento solar. Pero el personal de OCC no podía utilizar estos datos para tomar decisiones informadas sobre cuándo enviar equipos de mantenimiento fuera de horario. Consciente de que se estaba dejando dinero sobre la mesa, EDF Renewables recurrió a David Rodríguez, ingeniero de análisis e inteligencia, y a su equipo de inteligencia operativa para encontrar una solución.

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Anteriormente, la OCC se basaba en tablas que medían el número de aerogeneradores desconectados con respecto a la velocidad actual del viento en un emplazamiento para determinar si había que llamar a los equipos de mantenimiento fuera de horario. Pero las tablas tenían limitaciones. No tenían en cuenta las fluctuaciones de la velocidad del viento, que cambian la cantidad de energía que se espera generar en un momento dado.

Las tablas tampoco tenían en cuenta el tiempo que transcurriría hasta el siguiente turno del personal de mantenimiento. Los equipos de mantenimiento suelen trabajar 40 horas semanales. Cuando no hay un equipo de turno, los técnicos pueden estar a horas de distancia de las turbinas situadas en lugares remotos. Una vez en el lugar, se enfrentan a una larga y potencialmente peligrosa subida por el cuerpo de la turbina, de entre 300 y 500 pies. Las tablas no tenían en cuenta estos costes humanos y monetarios adicionales. «Sin saber qué ingresos están realmente en juego… se acaba juzgando más de lo necesario», dijo Rodríguez.

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En primer lugar, Rodríguez y su equipo identificaron los factores que influyen en el coste de la parada de una turbina mientras el equipo de mantenimiento está fuera. El equipo utilizó una API meteorológica para obtener las previsiones de velocidad del viento de cada emplazamiento y almacenó la información en PI System de nuestro partner OSISoft, como etiquetas de datos. El equipo también se basó en los datos de funcionamiento de las turbinas almacenados previamente en PI System. Se examinaron factores como el estado de la potencia activa, el estado de inactividad a largo plazo (para las turbinas en espera de nuevas piezas, por ejemplo), los códigos de avería de las turbinas y las previsiones de las curvas de potencia, que predicen la cantidad de energía que se espera que produzca una turbina a una determinada velocidad del viento.

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El equipo también habló con varios gestores de activos para hacerse una idea del precio típico de la energía en diferentes condiciones. A continuación, determinaron la cantidad de ingresos perdidos que merecería una llamada de atención. Por último, recopilaron la información de los turnos de trabajo y la almacenaron en una tabla de la tecnología PI System de nuestro partner OSISoft, Asset Framework (AF).

A continuación, Rodríguez y su equipo recurrieron a la ayuda de Lonnie Bowling y su empresa Diemus, especializada en la visualización de datos, para crear un cuadro de mando personalizado para los controladores de la OCC. Bowling ya había trabajado con EDF en la creación de una aplicación personalizada llamada Orca, que permite visualizar en tiempo real los datos de funcionamiento de las turbinas.

Basándose en los datos de la tecnología PI System de nuestro partner OSISoft, Bowling creó un nuevo cuadro de mando en vivo dentro de Orca. El cuadro de mando muestra cuántas turbinas están paradas en un lugar determinado y predice el coste de una interrupción. A continuación, indica si se debe realizar una llamada de emergencia en función de la combinación de factores que Rodríguez y su equipo identifiquen. El cuadro de mando también muestra los avisos en curso y permite a los controladores generar nuevos avisos, que se envían como notificaciones por correo electrónico a los miembros del equipo sobre el terreno.

Desde que la tecnología PI System de OSISoft se puso en marcha hace seis meses, se han producido cerca de 700 avisos. Extrapolado a doce meses, Rodríguez y su equipo calculan que los nuevos paneles ahorrarán a la empresa unos 2 millones de dólares al año.

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ATISoft, en conjunto con la tecnología PI System de nuestro partner OSISoft recopila y analiza datos de salud de los activos que permiten a las empresas de servicios públicos aumentar la seguridad y la confiabilidad al tiempo que reducen los costos operativos.

Al combinar algoritmos analíticos avanzados, las soluciones de ATISoft automatizan el monitoreo del estado de los activos y proporcionan los datos para respaldar los programas de mantenimiento basados ​​en la condición.

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