Sistema integrado para el diagnóstico de fallos, seguimiento del estado y gestión de la generación para sistemas de generación híbrida renovables

Hipersectores

Áreas de investigación

Fecha Inicio:  17/12/2012

Fecha Fin:  16/12/2014

Referencia: SP20120713

Entidad financiadora: Universitat Politècnica de València

Participantes ai2: Correcher Salvador, Antonio

Detección de fallos en sistemas de energía renovable

El objetivo principal del proyecto es el diseño de un software de supervisión, gestión y diagnóstico capaz de mantener el LabDER en óptimas condiciones de funcionamiento en todas las tareas de generación eléctrica.

El Laboratorio de I+D+i en Sistemas Renovables Híbridos llamado LabDER aborda el estudio de sistemas híbridos renovables mediante el desarrollo en un mismo laboratorio de sistemas renovables de distinto tipo, interconectándolos para posibilitar el estudio de distintas configuraciones. Sin embargo, carece de un sistema de monitorización avanzado de la planta, que dé fiabilidad a los sistemas mecánicos y a la calidad de energía eléctrica, dé seguridad al conjunto sistema/generación y finalmente dé flexibilidad y optimización del recurso eléctrico.

Debido a que LabDER dispone de sistemas de generación basados en Biomasa, Eólica, Solar Fotovoltaica e Hidrógeno, interconectados mediante una microrred y gestionados por un sistema de control que adapta la generación de estos sistemas a la demanda, es indispensable que disponga de las siguientes herramientas para conseguir su óptimo funcionamiento: un software que permita monitorizar en tiempo real todas y cada una de las variables del sistema para llevar un mantenimiento eficaz tanto visual (operario/correctivo), como automático (software/preventivo).

Así mismo, y aprovechando la sensorización y la monitorización, realizar un sistema de diagnóstico de fallos basado en técnicas que permitan detectar en tiempo real un fallo en los componentes o subsistemas de cada unidad del laboratorio.

Es importante también la elaboración de un sistema de seguimiento del estado o salud de los componentes, permitiendo establecer las técnicas para los sistemas de mantenimiento preventivo y predictivo.

Finalmente desarrollar, usando herramientas de inteligencia artificial como lo son los sistemas expertos, un sistema de gestión en función de la integración de las fuentes de generación distribuidas.

El sistema será modular en cuanto a las funciones de supervisión, diagnóstico de fallos y seguimiento del estado, ofreciendo flexibilidad a la hora del tipo de mantenimiento. Sin embargo, las labores de gestión de la generación incluirán información de cada sistema modular en cuanto su condición, y de variables como las cargas, las potencias de generación y la demanda, usando un sistema experto en base a reglas que garantice el correcto funcionamiento de todo el equipo.


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