Diseño de un modelo de toma de decisiones para mantenimiento basado en el monitoreo del deterioro multiestado para un sistema de aerogeneración instalado en Costa Rica

Abstract

Nowadays, maintenance is seen as a strategic management issue, after being considered for years just as a technical issue. This new role implies giving solutions to ever more complex problems and a more efficient asset management. In recent years, statistical and probabilistic models have been developed for evaluating system reliability based on the components’ reliability, the design and the assembly of them in the system. These models present a high level of application to the more exigent worldwide industries, for example the renewable energy industry. The increasing trend in renewable ways of generation has created new operational challenges, particularly in the wind industry. The uncertainty related to the wind is a very important topic to take in account for the successful integration of wind energy to the existing electric systems. The distinctive feature of the maintenance making decision model based on the multistate monitoring for a wind generation system installed in Costa Rica is the utilization of artificial neural networks (ANN), which are mathematical models inspired in the behavior of the human neurons. This project offers a wide literature review with key concepts for the definition of the model, wind turbines theory with essential characteristics of their components, the outlook for an eventual implementation in which the more representative wind generation national system is evaluated, a complete description of the selected model, the required configuration for the execution of this new maintenance strategy in a wind farm from Costa Rica and economic aspects regarding a possible implementation of this model.

Actualmente, el mantenimiento es visto como un asunto de administración estratégica, luego de haber sido considerado por años sólo como un asunto meramente técnico. Este nuevo rol del mantenimiento implica brindar soluciones a problemas cada vez más complejos y una eficiente gestión de activos. En tiempos recientes, se han desarrollado modelos estadísticos y probabilísticos para evaluar la confiabilidad de un sistema con base en la confiabilidad de sus componentes, el diseño y la disposición de los mismos en el sistema. Estos modelos tienen un alto nivel de aplicación en las industrias más exigentes a nivel mundial, como es la de las energías renovables. La tendencia creciente en formas renovables de generación, y particularmente en la industria del viento, ha creado nuevos retos operativos. La incertidumbre asociada con el viento es un tema que debe ser considerado para que la energía eólica sea exitosamente integrada a sistemas existentes de energía eléctrica. La característica distintiva del modelo de toma de decisiones para mantenimiento basado en el monitoreo multiestado para un sistema de aerogeneración instalado en Costa Rica es la utilización de redes neuronales artificiales (ANN), modelos matemáticos inspirados en el comportamiento de las neuronas humanas. El presente proyecto ofrece un amplio marco conceptual con definiciones claves para el establecimiento del modelo, teoría de turbinas eólicas donde se describen las características esenciales de cada uno de sus componentes, el estudio del panorama para una eventual implementación donde se evalúa cuál es el sistema de aerogeneración más representativo de Costa Rica, una descripción completa del modelo seleccionado, la configuración requerida para ejecutar esta nueva estrategia de mantenimiento a un proyecto eólico del país, así como los aspectos económicos relacionados con una posible implementación de este modelo.