Autor(es): Nova, Ernesto Dias Casa
Data: 2014
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.22/5732
Origem: Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto
Assunto(s): Energia eólica; Aerogeradores; Avarias de aerogeradores; Redes neuronais; Caixa de engrenagens; Manutenção de aerogeradores; Wind power; Wind turbines; Wind turbine malfunctions; Neural networks; Gearbox; Maintenance of wind turbines
Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um forte desenvolvimento e crescimento do número de parques eólicos instalados no mundo, o que leva a que seja necessário o incremento de ferramentas que permitam aperfeiçoar os sistemas de monitorização e controlo atualmente existentes. Por outro lado, não se deve deixar de ter em conta os custos elevados de operação e manutenção dos sistemas eólicos bem como o facto de os aerogeradores estarem localizadas em locais remotos ou offshore, o que faz aumentar os custos associados à sua exploração. A dissertação nasce da intenção clara do mercado em apostar na supervisão e previsão de avarias graves, de forma a minimizar os encargos subjacentes. Este trabalho de dissertação visa a utilização de redes neuronais para criar uma ferramenta informática de previsão de avarias em caixas de engrenagens em aerogeradores. As redes neuronais são ferramentas informáticas ideais para trabalhar com muita informação, sendo que a sua aplicação depende da qualidade e quantidade dos dados. Para tal irá ser efetuado um estudo em um parque eólico, no qual se analisará as principais avarias detetadas bem como as grandezas que deverão integrar a construção desta rede neuronal. Assim sendo, a informação relativa às diversas máquinas existentes num parque, é de enorme importância para a definição e otimização da rede neuronal a construir. Os resultados obtidos neste trabalho com a aplicação de redes neuronais para a previsão de avarias em caixas de engrenagens do parque eólico de estudo, provam que é possível realizar uma deteção da avaria bem como uma constatação de que a reparação possa ter sido bem efetuada ou mal sucedida, podendo assim ser ajustados os programas de manutenção a efetuar e uma verificação das ações de reparação para sua validação.
Over the past few years it have witnessed a strong development and growth in the number of wind turbines installed in our world, which leads to the necessity of increase of tools that allow to improve the currently existing systems for monitoring and control. On the other hand, it should not fail to take into account the high costs of operation and maintenance of wind power systems as well as the fact that wind turbines are located in remote locations or offshore, which increases the costs associated to their exploration. The project is born from the clear intention of the betting market supervision and forecasting severe damages in order to minimize the burden themselves behind. This research aims to use neural networks to create an informatics tool for predicting faults in gearboxes in wind turbines. Neural networks are ideal informatics tools to work with lots of information, and its application depends on the quality and quantity of data. For such, it will be made a study in a wind farm which will analyze the major faults detected as well as the quantities that should integrate the construction of this neural network. Therefore, information on all existing machines in a park is of enormous importance for the definition and optimization of the network build. The results obtained in this study with the application of neural networks for prediction of faults in gearboxes of wind farm prove that it is possible to perform fault detection as well as a finding that the repair may have been well done or unsuccessful, where maintenance programs to make a check and repair actions for validation and thus can be adjusted.
