La manutenzione predittiva negli impianti per le energie rinnovabili

La necessità di orientarsi verso fonti energetiche sostenibili spinge l’industria delle energie rinnovabili a crescere. Con il moltiplicarsi delle installazioni di sistemi eolici, solari e di altre fonti rinnovabili, il mantenimento dell’efficienza operativa e dell’affidabilità diventa fondamentale. In questo contesto, la manutenzione predittiva (PdM) si sta rivelando una strategia rivoluzionaria, poiché utilizza tecnologie all’avanguardia per anticipare e prevenire i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino. 

Questo articolo approfondisce il ruolo, l’importanza, i vantaggi e le sfide dell’implementazione della manutenzione predittiva negli impianti di energia rinnovabile. Inoltre, si concentra sulle soluzioni che consentono di utilizzare le tecnologie di manutenzione predittiva, come l’analisi delle vibrazioni, le immagini termiche e la diagnostica guidata dall’intelligenza artificiale, per ottimizzare le prestazioni e la durata di vita di turbine eoliche, pannelli solari e altri impianti di energia rinnovabile.

L’importanza della manutenzione predittiva negli impianti per le energie rinnovabili

Si prevede che il mercato della manutenzione predittiva nel settore dell’energia raggiungerà i 1,79 miliardi di dollari nel 2024 e che si espanderà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 25,77% per arrivare a 5,62 miliardi di dollari entro il 2029. Ultimamente, la manutenzione predittiva (PdM) è diventata sempre più popolare nel settore. Pertanto, sia che siate tecnici della manutenzione, ingegneri, elettricisti o direttori operativi, potreste già implementare la manutenzione predittiva negli impianti di energia rinnovabile.

A differenza delle strategie di manutenzione tradizionali, come la manutenzione reattiva (riparazione dell’apparecchiatura dopo un guasto) e la manutenzione preventiva (manutenzione programmata indipendentemente dalle condizioni dell’apparecchiatura), la PdM utilizza dati in tempo reale, analisi avanzate e apprendimento automatico per prevedere quando è probabile che l’apparecchiatura si guasti. In questo modo è possibile eseguire la manutenzione appena in tempo per prevenire i guasti. Questo è particolarmente vantaggioso per gli impianti di energia rinnovabile, dove i tempi di inattività imprevisti possono avere un impatto significativo sulla produzione di energia e sui ritorni economici.

Il ruolo chiave della manutenzione negli impianti di energia rinnovabile

Una funzione cruciale della manutenzione nei progetti di energia rinnovabile arantire che le apparecchiature funzionino in modo affidabile ed efficiente per tutta la durata della loro vita è Per massimizzare la produzione di energia e ottimizzare il ritorno sull’investimento, le attività di manutenzione sono essenziali per prevenire guasti imprevisti e ridurre al minimo i tempi di fermo. 

Gli specialisti della manutenzione contribuiscono all’identificazione precoce dei problemi e alla loro risoluzione, eseguendo ispezioni di routine, manutenzione preventiva e intervenendo rapidamente su qualsiasi problema che emerga. Monitorano lo stato di salute e le prestazioni delle apparecchiature utilizzando sensori sofisticati e analisi dei dati. Ad esempio, la manutenzione predittiva (PdM) controlla continuamente la funzionalità e la salute delle apparecchiature, permettendo l’identificazione precoce di possibili problemi con parti come inverter, pannelli solari e pale di turbine eoliche grazie a questo monitoraggio in tempo reale.

Inoltre, le attività di manutenzione aiutano gli impianti di energia rinnovabile a durare più a lungo, limitando la quantità di sostituzioni necessarie e riducendo l’impatto ambientale negativo. In generale, la manutenzione è essenziale per garantire le prestazioni e la sostenibilità dei progetti di energia rinnovabile nel lungo periodo.

Vantaggi della manutenzione predittiva nelle energie rinnovabili

L’importanza della manutenzione predittiva può essere sottolineata da diversi fattori chiave, che vanno dall’efficienza operativa all’impatto economico e ambientale. Ecco alcuni dei principali vantaggi della manutenzione predittiva nelle energie rinnovabili:

• Riduzione dei costi: È possibile gestire in modo proattivo la manutenzione, ridurre al minimo i tempi di inattività ed evitare costose riparazioni di emergenza anticipando i possibili guasti prima che si verifichino.
• Aumento dell’affidabilità: Consentendo la diagnosi precoce del degrado delle apparecchiature, la manutenzione predittiva assicura che i sistemi di energia rinnovabile continuino a funzionare al meglio per lunghi periodi di tempo.
• Prestazioni ottimizzate: La manutenzione predittiva massimizza la produzione di energia e l’efficienza, consentendo di apportare modifiche in modo proattivo grazie al monitoraggio continuo dello stato delle apparecchiature.
• Miglioramento della sicurezza: L’identificazione precoce di eventuali malfunzionamenti delle apparecchiature riduce i problemi di sicurezza legati alle fonti di energia rinnovabile, salvaguardando persone e cose.
• Estensione della durata di vita degli impianti: Gli impianti a energia rinnovabile possono avere una durata di vita più lunga e un maggiore ritorno sull’investimento con un monitoraggio regolare e una manutenzione appropriata basata sull’analisi predittiva.

Sfide nell’implementazione della manutenzione predittiva

L’implementazione della manutenzione predittiva nei sistemi di energia rinnovabile non è priva di sfide. Innanzitutto, potrebbe essere difficile e costoso acquisire e integrare le tecnologie dei sensori e l’infrastruttura di analisi dei dati necessarie. Per gestire l’enorme quantità di dati generati e garantire una connessione perfetta con gli attuali sistemi di controllo, sono necessarie competenze e risorse significative. Inoltre, potrebbe essere difficile prevedere con precisione i guasti a causa della natura imprevedibile delle fonti di energia rinnovabile, come il solare e l’eolico, e delle complesse interazioni tra i diversi componenti del sistema. 

Le aziende potrebbero inoltre non essere aperte al cambiamento, e gli esperti abituati a pratiche di manutenzione reattiva dovrebbero adattarsi a quelle predittive. L’utilizzo di soluzioni basate sul cloud per l’analisi dei dati e il mantenimento della sicurezza e della privacy dei dati aggiunge un ulteriore livello di complessità. Nonostante queste sfide, il loro superamento può portare vantaggi significativi in termini di risparmio sui costi, affidabilità e miglioramento delle prestazioni nelle operazioni di energia rinnovabile.

Come ottimizzare gli asset delle energie rinnovabili con le tecnologie di manutenzione predittiva

Poiché conoscete i vantaggi e le sfide dell’implementazione della manutenzione predittiva nel settore delle energie rinnovabili, ora è il momento di trovare il modo di ottimizzare i vostri asset. L’uso di tecnologie innovative migliora le prestazioni e prolunga la vita degli impianti di energia rinnovabile. Di seguito sono elencate alcune delle tecnologie che possono aiutarvi nella manutenzione degli impianti di energia rinnovabile:

Analisi delle vibrazioni: Garantire l’affidabilità delle turbine eoliche

A causa della loro complessità e del gran numero di parti mobili, le turbine eoliche sono soggette a usura. Uno strumento PdM essenziale per tenere sotto controllo la salute di questi componenti è l’analizzatore di vibrazioni. 

Come funziona l’analisi delle vibrazioni:

• Il riduttore, il generatore e le pale del rotore di una turbina eolica sono tra le parti principali in cui vengono installati accelerometri e altri sensori di vibrazione.
• Questi sensori raccolgono continuamente dati sulle vibrazioni, inviandoli in tempo reale a un sistema di monitoraggio centrale.
• I modelli di vibrazione vengono analizzati da algoritmi sofisticati per individuare anomalie che indicano possibili problemi, come disallineamento, squilibrio o usura dei cuscinetti.

Vantaggi:

• Rilevamento precoce dei guasti: L’analisi delle vibrazioni identifica i problemi prima che si aggravino.
• Riduzione dei tempi di fermo macchina: La manutenzione tempestiva può essere programmata durante i periodi di scarso vento, riducendo l’impatto sulla produzione di energia.
• Estensione della durata di vita dei componenti: Gli interventi preventivi derivanti dall’analisi delle vibrazioni prolungano la durata di vita dei componenti critici, riducendo i costi di sostituzione.

Immagini termiche: Migliorare l’efficienza dei pannelli solari

I pannelli solari sono altamente efficienti, ma possono soffrire di problemi come punti caldi e celle difettose, che ne riducono la resa energetica. La termografia è una potente tecnica di manutenzione predittiva (PdM) utilizzata per monitorare le condizioni dei pannelli solari.

Come funziona la termografia:

• I droni o i dispositivi portatili dotati di telecamere termiche acquisiscono immagini termiche dei pannelli solari.
• Le variazioni di temperatura sulla superficie del pannello sono visibili in queste immagini, evidenziando i punti caldi e altre irregolarità.
• Le immagini termiche vengono analizzate da un software specializzato per individuare celle malfunzionanti, difetti di connettività e altri problemi.

Vantaggi:

• Diagnostica rapida e accurata: Diagnostica rapida e accurata grazie alle termocamere.
• Maggiore produzione di energia: La risoluzione tempestiva dei problemi mantiene le prestazioni di picco.
• Manutenzione economica: La generazione continua di energia durante l’imaging riduce i costi.

Diagnostica guidata dall’intelligenza artificiale: Rivoluzionare la gestione degli asset

L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico stanno trasformando la manutenzione predittiva, fornendo sofisticate capacità diagnostiche e predittive per un’ampia gamma di impianti di energia rinnovabile.

Come funziona la diagnostica AI:

• I sistemi di intelligenza artificiale integrano dati provenienti da varie fonti, tra cui sensori di vibrazione, telecamere termiche, previsioni meteorologiche e registri di manutenzione storici.
• Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare  i dati, identificare modelli e prevedere potenziali guasti.
• Le piattaforme basate sull’intelligenza artificiale monitorano continuamente lo stato di salute degli impianti di energia rinnovabile, fornendo avvisi in tempo reale e raccomandazioni per la manutenzione.

Vantaggi:

• Maggiore precisione: L’intelligenza artificiale individua modelli complessi per previsioni accurate, superando i metodi tradizionali.
• Pianificazione ottimale della manutenzione: L’intelligenza artificiale prevede i guasti, consentendo una pianificazione della manutenzione efficace dal punto di vista dei costi e con interruzioni minime.
• Processo decisionale informato: Le intuizioni fornite dall’intelligenza artificiale guidano gli operatori nell’ottimizzazione delle prestazioni e nell’estensione della durata di vita delle apparecchiature.

Esempi concreti di manutenzione predittiva supportata dall’intelligenza artificiale

“La manutenzione predittiva, potenziata dall’intelligenza artificiale, ha rivoluzionato il settore delle energie rinnovabili anticipando e prevenendo i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino. Grazie a algoritmi di machine learning, l’IA analizza grandi volumi di dati provenienti da sensori e storici delle prestazioni per identificare pattern che possono indicare potenziali guasti.”

L’intelligenza artificiale (AI) nelle energie rinnovabili: Una revisione della manutenzione predittiva e dell’ottimizzazione energetica, World Journal of Advanced Research and Reviews.

Il software di manutenzione predittiva di ABB

Le soluzioni di manutenzione predittiva di ABB, pioniere nelle tecnologie per l’energia e l’automazione a livello globale, aiutano le aziende a monitorare e mantenere gli asset vitali. Gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati dal software di manutenzione predittiva ABB Ability™ valutano i dati in tempo reale, individuano le anomalie e anticipano i guasti. ABB aiuta le aziende a ridurre i costi di manutenzione, aumentare la produttività e diminuire i tempi di inattività grazie all’analisi predittiva.

La piattaforma IBM per le previsioni sulle energie rinnovabili

La piattaforma IBM Renewables Forecasting, basata sulla tecnologia AI, aiuta a prevedere i modelli meteorologici e a ottimizzare la produzione di energia per i parchi solari ed eolici. Utilizzando analisi avanzate, sensori IoT e i migliori dati meteorologici della categoria, produce previsioni di produzione energetica altamente accurate. Il sistema massimizza la produzione di energia rinnovabile, facilita l’integrazione nella rete e incoraggia l’uso di energia sostenibile.

Manutenzione predittiva con AI generativa di Siemens

Per trasformare la manutenzione predittiva in manutenzione prescrittiva e renderla più intuitiva, Siemens ha aggiunto la funzionalità di AI generativa al suo sistema di manutenzione predittiva Senseye. Con questo sviluppo, la manutenzione predittiva diventa più naturale e colloquiale. Siemens intende potenziare le capacità di apprendimento automatico con l’AI generativa per rendere la manutenzione predittiva e le interazioni uomo-macchina più rapide ed efficaci.

Conclusioni

Nel campo delle energie rinnovabili, la manutenzione predittiva è una strategia rivoluzionaria che offre vantaggi significativi in termini di affidabilità, efficacia e risparmio finanziario. Gli operatori del settore possono ottimizzare le prestazioni dei loro impianti anticipando e prevenendo i guasti delle apparecchiature grazie all’uso di tecnologie sofisticate come i big data, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’Internet delle cose. Con lo sviluppo del settore, la manutenzione predittiva diventerà sempre più importante per garantire una produzione affidabile e sostenibile di energia rinnovabile.