Las palas de los aerogeneradores soportan condiciones extremas cada día. Sin embargo, hasta hace poco, la monitorización de estos componentes dependía en gran medida de inspecciones visuales anuales. Una nueva colaboración entre Turbit y Weidmüller Monitoring Systems demuestra cómo la monitorización continua de palas puede influir en la operación de los parques eólicos y abrir nuevas posibilidades en la gestión de riesgos.
Las limitaciones de la monitorización tradicional de palas
Daniel Schingnitz, Director de Ventas y Marketing de Weidmüller Monitoring Systems, describe el cambio que vive el sector: «Al principio, los clientes se centraban únicamente en la detección de hielo por exigencias regulatorias. Sin embargo, en los últimos cinco o seis años hemos observado un interés creciente en los sistemas de monitorización de estado, a medida que los costes de reparación de palas aumentan significativamente y los plazos de entrega se alargan.»
Los enfoques tradicionales presentan limitaciones evidentes:
- Las inspecciones manuales ofrecen solo una instantánea, sin capturar la evolución del daño
- Las inspecciones con dron aportan mayor cobertura, pero siguen recogiendo momentos discretos en el tiempo
- Las evaluaciones visuales pueden pasar por alto problemas estructurales internos que se desarrollan de forma gradual
«Es solo una visión parcial del estado de la pala», explica Schingnitz. «Compruebas el estado durante un período breve. No es una monitorización continua en la que puedas ver la evolución del daño a lo largo de semanas o días.»
Monitorización continua de palas con IA
La colaboración entre Turbit y Weidmüller aborda estas carencias mediante la monitorización continua a través de acelerómetros piezoeléctricos instalados en el interior de las palas. Estos sensores, ubicados aproximadamente a un tercio de la longitud de la pala, capturan vibraciones en las direcciones de flapwise y edgewise a alta frecuencia.
El Dr. Richard Kunert, Director de Ciencia de Datos de Turbit, explica su innovador enfoque: «Nos inspiramos en los modelos modernos de procesamiento del lenguaje natural, la arquitectura transformer utilizada en sistemas como ChatGPT. Esta tecnología destaca en problemas de frecuencia y series temporales, lo que la hace sorprendentemente eficaz para analizar datos de vibración de palas.»
El sistema aprende los patrones de comportamiento normal de las palas en buen estado y, a continuación, compara los datos en tiempo real con estas líneas base. Cuando aparecen anomalías, los operadores reciben alertas inmediatas en lugar de esperar a las inspecciones programadas.
Detección de problemas más amplios en el aerogenerador
Durante el programa piloto con 30 aerogeneradores surgió un hallazgo inesperado: los sensores de palas pueden detectar problemas más allá de las propias palas.
«El comportamiento vibratorio de la pala está influenciado por parámetros externos completamente distintos», señala Schingnitz. «Se pueden observar desviaciones generadas por el tren de transmisión en rangos de frecuencia específicos en las tres palas. Somos capaces de analizar desviaciones procedentes de los componentes del tren de transmisión. No sustituye a la monitorización dedicada del tren de transmisión, pero proporciona información adicional.»
Esta capacidad de detección más amplia ofrece a los operadores visibilidad sobre:
- Problemas en el rodamiento principal
- Irregularidades en el tren de transmisión
- Problemas en el rodamiento de pala
- Anomalías estructurales
El programa piloto identificó al menos dos incidencias significativas en la flota de prueba de 30 aerogeneradores, validando la eficacia del sistema incluso en carteras relativamente pequeñas.
De la reactividad a la prevención
El argumento de negocio para la monitorización continua de palas va más allá de la detección de daños. Schingnitz estima que los operadores se enfrentan habitualmente a problemas significativos relacionados con las palas en dos ocasiones durante la vida útil de un aerogenerador, lo que hace que los sistemas de monitorización sean rentables ya solo gracias a la intervención temprana.
Sin embargo, los beneficios económicos van más lejos:
Integración con seguros: Las alianzas con aseguradoras como HDI Global están creando nuevos modelos de cobertura. La monitorización continua puede reducir las evaluaciones de riesgo, mejorando potencialmente las condiciones del seguro o posibilitando cobertura para escenarios anteriormente no asegurables.
Optimización de inspecciones: Los requisitos tradicionales de inspecciones visuales anuales —costosas y peligrosas para los técnicos— pueden reducirse o eliminarse cuando la monitorización continua ofrece una visibilidad superior.
Planificación del mantenimiento: La detección temprana permite realizar reparaciones específicas durante las ventanas de mantenimiento planificado, en lugar de recurrir a paradas de emergencia.
Mirando al futuro: gestión integral de riesgos
La colaboración sigue evolucionando hacia una monitorización más completa. Weidmüller tiene previsto incorporar dos posiciones de sensor por pala y sensores MEMS tridimensionales para mejorar la precisión en la localización de daños.
Desde la perspectiva de Turbit, la monitorización de palas representa una fuente de datos más que alimenta su visión más amplia de inteligencia integral del aerogenerador. «Queremos que la inteligencia artificial combine información de diferentes fuentes para crear una visión holística de la salud del aerogenerador», explica el Dr. Kunert.
Este enfoque integrador va más allá de los sistemas de monitorización aislados, avanzando hacia una infraestructura de riesgo integral en la que los operadores puedan apoyarse para tomar decisiones críticas.
Consideraciones clave para los operadores de parques eólicos
Para los operadores que evalúan soluciones de monitorización de palas, varios factores merecen atención:
Calidad de los datos: La eficacia de la monitorización con IA depende en gran medida de la fiabilidad de los sensores y la consistencia de los datos.
Capacidad de integración: Las soluciones que combinan múltiples fuentes de datos (SCADA, sensores de vibración, registros de mantenimiento) ofrecen información más completa que los sistemas independientes.
Escalabilidad: Los enfoques de IA que aprenden los patrones de comportamiento individuales de cada aerogenerador escalan con mayor eficacia que aquellos que requieren experiencia manual para cada instalación.
Justificación económica: Más allá de la detección de daños, ten en cuenta los beneficios en seguros, el ahorro en costes de inspección y la optimización del mantenimiento al calcular el retorno de la inversión.
Construyendo el futuro de las operaciones en energía eólica
La combinación de tecnología de sensores probada con análisis avanzado de IA crea nuevas posibilidades para la operación de parques eólicos. A medida que los aerogeneradores crecen en tamaño y operan en condiciones cada vez más exigentes, la monitorización continua se convierte en infraestructura esencial y no en un beneficio adicional.
«Ambas empresas se unieron para impulsar hacia adelante el sector eólico», reflexiona el Dr. Kunert. «Hemos creado un nuevo producto que puede marcar una verdadera diferencia en el mercado.»
Esta colaboración representa una tendencia más amplia hacia la gestión integral de riesgos en la energía eólica, pasando del mantenimiento reactivo hacia operaciones predictivas que maximizan el valor de los activos al tiempo que minimizan los fallos inesperados. A medida que el sector sigue escalando hacia el 100 % de energía renovable, innovaciones como la monitorización de palas se convertirán en pilares fundamentales para unas operaciones de parques eólicos fiables y eficientes.
¿Quieres saber más sobre cómo la monitorización de palas puede beneficiar las operaciones de tu parque eólico? Escucha el episodio completo del podcast en el que nuestro CEO Michael Tegtmeier habla con el Dr. Richard Kunert y Daniel Schingnitz, y profundiza en los detalles técnicos y las aplicaciones reales de la monitorización de palas.
