Endesa, dentro de su proceso de digitalización, ha implementado en su parque de aerogeneradores un sistema de análisis predictivo para el mantenimiento a través del estudio del comportamiento de vibraciones de estos equipos que permite ahorros que oscilan entre un 15% y un 95% del coste de reparación, informó la compañía.

El sistema de análisis, que se efectúa desde la Monitoring & Diagnostic Room de Enel Green Power España, la división de generación renovable de la energética, supervisa en remoto desde Madrid, mediante el análisis de vibraciones de las máquinas, el estado de más de 1.400 aerogeneradores; de los cuales 600 son del parque de generación renovable de Endesa en España, y el resto, de instalaciones de Enel Green Power en México, Chile, Italia, Grecia y Rumanía, entre otros países.

En concreto, se trata de un análisis predictivo gracias al cual se evitan averías en los principales componentes, ya que permite detectar fallos anticipadamente, hasta con meses de antelación, lo que facilita planificar las reparaciones, reducir los costes y evitar las indisponibilidades de máquinas, mejorando así la eficiencia.

La automatización y el 'machine learning' (el aprendizaje automático de las máquinas) son elementos clave, ya que el sistema es capaz de procesar hasta 100.000 registros por segundo. El sistema de análisis es extrapolable a cualquier modelo de aerogenerador.

La compañía destacó que el ahorro que se puede obtener en una sola detección puede llegar a superar los 100.000 euros por máquina en el coste de las reparaciones de los principales componentes.

En la actualidad, todos los aerogeneradores de la empresa que tienen menos de cinco años llevan incorporados los 'condition monitoring systems', que proporcionan un control del estado de cada máquina.