Con torres de hasta 120 metros de altura y palas de rotor que abarcan la dimensión de un edificio de 22 pisos, las turbinas eólicas industriales son un auténtico desafío a nivel de inspección y mantenimiento.
Tradicionalmente, la revisión de las palas de los aerogeneradores requería que los técnicos bajaran en rápel por las turbinas ancladas en áreas remotas -a veces en el mar- para tomar fotografías de las fisuras o daños en las aspas los aerogeneradores. Para ello, era preciso involucrar a alguien en tierra haciendo fotos con un telescopio y una cámara, por lo que el trabajo requería mucho tiempo y se convertía en todo un reto.
Pero hace un año y medio, Siemens Gamesa Renewable Energy, líder mundial en el sector eólico, transformó este proceso con drones autónomos y una solución digital llamada Hermes. Mediante esta propuesta, el dispositivo aéreo captura imágenes de alta resolución rápidamente, mientras que la solución analiza las fotos para detectar posibles daños a la pala, una combinación que da como resultado inspecciones más seguras, rápidas y precisas.
La empresa, que tiene sede en España, está mejorando aún más este proyecto con la migración a Microsoft Azure y la incorporación de Azure AI para procesar el reconocimiento de imágenes. Estos avances digitales permitirán a Siemens Gamesa agilizar aún más las inspecciones de las palas, en su misión de hacer que las energías renovables sean más asequibles y el futuro más sostenible.
«Hermes ha dado un gran paso adelante con la colaboración con Microsoft«, señala Christian Sonderstrup, director de Servicios Digitales de Siemens Gamesa, que ha instalado tecnologías de energía eólica en 90 países. «La IA, la nube y los grandes datos nos permiten dar un salto cualitativo en términos de innovación y de reducción del coste normalizado de las energías renovables»*.
Los drones, que inspeccionarán 1.700 turbinas este año, son fotógrafos rápidos y precisos que capturan alrededor de 400 imágenes de las tres palas de una turbina en 20 minutos. Las imágenes tienen capacidad para formar una visión general del estado de las aspas y de las reparaciones necesarias, pero la necesidad de clasificarlas y unirlas manualmente ha sido un reto. La laboriosa tarea se puso de manifiesto recientemente en un gran proyecto de inspección con 100.000 fotografías.
«Tuvimos a una persona dedicada a analizar cada una de las fotos realizadas, y luego cada fallo severo necesitaba ser evaluado nuevamente por un ingeniero”, añade Anne Katrine Karner-Gotfredsen, gerente de Integridad de Producto y Gestión de Garantías de Siemens Gamesa en el programa de palas de la compañía.
La integración de los servicios Azure AI acelerará enormemente el proceso, gracias al reconocimiento de imágenes, que puede unir fotos en un modelo preciso de todo un rotor en 34 segundos. El mismo trabajo realizado de forma manual llevaría de cuatro a seis horas y podría conducir a errores.
Las herramientas de IA pueden diferenciar las aspas del agua, el cielo y otros elementos irrelevantes; distinguir grietas y defectos de, por ejemplo, excrementos de aves. También pueden integrar la ubicación de los drones y los datos de zoom de la cámara para una unión precisa, así como clasificar los fallos por tipo y gravedad.
«Revisar todas las fotos es una tarea enorme«, indica Karner-Gotfredsen. «Antes de Hermes, era muy complicado categorizar y almacenar todos los datos en un lugar al que todos pudiéramos acceder. Cuanto más logremos automatizar el proceso, más fácil nos resultará trabajar con los datos». Las inspecciones más rápidas y precisas suponen menos tiempo de inactividad de las turbinas, detección más temprana de fallos, mejor mantenimiento predictivo y menos reparaciones costosas, que contribuye a una energía eólica más asequible.
Para Karner-Gotfredsen, la nube también ayudará a optimizar proyectos como el que gestionó el año pasado, que incluye la inspección de varios parques eólicos por parte de un cliente. Los datos eran difíciles de compartir entre Siemens Gamesa, el cliente y un revisor externo, lo que obligaba a Karner-Gotfredsen a enviarlos y recibirlos en un disco duro varias veces, junto con hojas de cálculo engorrosas en el correo electrónico.
«El hecho de que ahora podamos tener los datos ordenados y consolidados automáticamente en Hermes a través de la nube, nos ahorra muchas horas de trabajo al no tener que gestionar discos duros«, dice Karner-Gotfredsen. «La Inteligencia Artificial está aumentando la productividad de nuestros empleados, permitiéndoles concentrarse en sus competencias principales”.
Los análisis de palas alimentados por IA también forman parte del objetivo de Siemens Gamesa de proporcionar una cobertura de 360 grados en las turbinas de sus clientes. Además, se incluyen dentro de una estrategia digital centrada en la productividad, las extensiones digitales de las ofertas comerciales actuales y los nuevos negocios digitales. A medida que Siemens Gamesa avanza en su estrategia, utiliza Microsoft 365 y Azure como base de TI para desarrollar nuevas innovaciones escalables, robustas e inteligentes.
«Queremos ser el líder digital en energía renovable», comenta Sonderstrup. «Inteligencia Artificial, cloud y Big Data serán los facilitadores de ese viaje.»
*El coste normalizado de la energía es el coste de por vida de un activo dividido entre la cantidad de electricidad producida.
