Endesa 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.

El sistema de análisis, que se efectúa desde la Monitoring&Diagnostic Room de Enel Green Power España, supervisa en remoto desde Madrid, mediante el análisis de vibraciones de las máquinas, el estado de más de 1.400 aerogeneradores; 600 de ellos 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.

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.  En particular, el “machine learning” ha supuesto un importante avance, ya que, al ser los datos de vibraciones de alta frecuencia, (100.000  registros por segundo), se requiere automatizar la supervisión lo máximo posible con alarmas fiables.

El sistema de análisis predictivo permite ahorros que oscilan entre un 15% y un 95% del coste de las reparaciones de los principales componentes a lo largo de la vida de la turbina. El ahorro que se puede obtener en una sola detección puede llegar a superar los 100.000 euros por máquina.