Windiag

Modelos predictivos de fallos en aerogeneradores mediante técnicas de aprendizaje automático basadas en Inteligencia Artificial

El objetivo del proyecto WinDiag es proporcionar a los administradores de parques eólicos a gran escala («escala de servicios públicos») una nueva generación de herramientas que permitan a las turbinas eólicas anticipar y evitar interrupciones, reducir el tiempo de inactividad por mantenimiento y extender su vida útil, sin realizar inversiones adicionales para la detección y predicción de dichas fallas.

Para ello, se incorporan funciones basadas en Deep Learning que permiten el aprendizaje del operador y la retroalimentación en la toma de decisiones. La línea de investigación propuesta es la del aprendizaje por refuerzo, en el que, en forma de «recompensas» o «castigos» con la retroalimentación del usuario del sistema («operador»), permite la capacitación para un diagnóstico preciso. El uso del aprendizaje automático es fundamental para la generación de datos de entrenamiento, dada la dificultad de tenerlos para el mismo parque eólico; la idea es utilizar técnicas avanzadas de redes neuronales generativas adversarias (GAN), para esta generación.

El resultado es una infraestructura de análisis y un conjunto de algoritmos que, basándose en los datos de los sistemas SCADA para monitorear y controlar los aerogeneradores, y tras un proceso de configuración, limpieza de datos y entrenamiento, son capaces de detectar situaciones que están fuera de lo normal, realizar un diagnóstico basado en los posibles modos de falla de los componentes críticos de los aerogeneradores y proporcionar una recomendación de acción para los equipos de O&M basada en el aprendizaje.

Participantes: ISOTROL

Periodo de ejecución: 2022 — 2024

Financiación: Proyecto financiado por la entidad pública empresarial Red.es, adscrita al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, con cargo a fondos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia dentro del Instrumento Europeo de Recuperación («Next Generation EU»), de conformidad con el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia

Convocatoria: Becas de 2021 dirigidas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor. /21-ED

Presupuesto: 535.948€