23 de marzo de 2018
Resumen:
Debido al creciente número de sensores instalados en subconjuntos de componentes
industriales, la cantidad de datos recogidos está aumentando rápidamente. Estos datos
contienen información en áreas como la operación del sistema y la evolución del estado
de salud de los componentes. Por tanto, extraer el conocimiento de los datos puede
conllevar mejoras significativas en las áreas mencionadas.
Esta tesis proporciona un camino para alcanzar tal objetivo. Se comienza analizando
los datos en el nivel del subconjunto de los componentes y se crean cuatro marcos para
el análisis de la operación y mantenimiento (O&M) para horizontes pasados, presentes
y futuros a nivel de componente. Estos marcos permiten mejorar la operación, la
planificación de mantenimiento, la reducción de costes, la eficiencia y el rendimiento
de los componentes industriales. A continuación, la tesis evalúa si dichos modelos pueden
enlazarse con el análisis a nivel de sistema y cómo proporcionar tal enlace podría
proporcionar mejoras adicionales para los operadores del sistema. Finalmente, se revisa
y actualiza el mantenimiento preventivo (PM) en la programación del mantenimiento
de generación (GMS) en sistemas de energía eléctrica con avances recientes como la
conexión al mercado eléctrico y la implementación detallada de indicadores del estado
de salud en los modelos de mantenimiento. En particular, se investiga la programación
de mantenimiento a través de la teoría de juegos en un sistema de energía desregulado,
en un parque eólico offshore (OWF) y una Microgrid aislada (MG).
Los resultados demuestran mejoras en la reducción de costes y el aumento de beneficios
para los agentes del mercado y operadores de sistemas, así como los propietarios de
activos. Además, los modelos también ofrecen una visión de cómo la integración directa
de los datos de la operación recopilada a través de los modelos desarrollados a nivel de
componentes puede ayudar a mejorar el funcionamiento y la gestión del mantenimiento.
Descriptores: Análisis de Datos
Palabras clave: Detección de Anomalías, Supervisión de Estado, Gestión de Mantenimiento, Evaluación de Rendimiento, Modelado Matemático, Optimización
Cita:
P. Mazidi (2018), From condition monitoring to maintenance management in electric power system generation with focus on wind turbines. Madrid (España).
