La tecnología como el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) puede ayudar a las turbinas a operar con mayor eficiencia…
La turbina puede controlar la velocidad de la pala y la generación de energía, una tarea sofisticada que exige numerosos procesadores cooperadores.
El viento proporciona una fuente de energía limpia y renovable, y es relativamente simple: el viento hace girar las palas unidas a una turbina que gira y genera energía.
La tecnología IoT puede monitorear y regular el funcionamiento de las turbinas de energía eólica marina
Los parques eólicos marinos a menudo se muestran como lugares tranquilos que consisten en cientos de turbinas eólicas que giran lentamente con la brisa, si es que lo hacen.
La clave para lograr esto podría estar oculta en los últimos avances en tecnologías de la información y comunicación, como lo es el Internet de las cosas (internet of things).
IoT es una interconexión a través de Internet de dispositivos informáticos integrados en objetos cotidianos, como refrigeradores, sistemas de calefacción y tecnología similar, con la capacidad de enviar y recibir datos.
La tecnología extiende nuestra conectividad a Internet actual más allá de los dispositivos estándar a cualquier gama de dispositivos.
tradicionalmente no habilitados para el uso de Internet para permitirles comunicarse e interactuar; también les permite ser monitoreados y controlados de forma remota.
El objetivo del proyecto ROMEO: optimizar el rendimiento de los parques eólicos marinos
Uno de esos proyectos con la intención de aprovechar estos avances tecnológicos recientes es el proyecto ROMEO
operaciones confiables, herramientas de decisión de mantenimiento y estrategias para la reducción del alto costo nivelado de electricidad / energía (LCOE) en la energía eólica marina.
El objetivo principal del proyecto de cinco años es desarrollar una plataforma para el análisis y la gestión de los datos recopilados de las plantas de generación.
La esperanza es que el ensamblaje de la nube, el IoT y el aprendizaje automático (machine learning) puedan hacer una transición del mantenimiento de la turbina eólica.
De una agenda de mantenimiento correctivo basada en calendario a un programa de acondicionamiento mediante el análisis del comportamiento en tiempo real de las turbinas.
Fuente: World Energy Trade
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