Con la neutralidad climática en el punto de mira, las energías limpias están adoptando un papel más protagonista entre las compañías. Una de ellas, la eólica, ha crecido significativamente: solo en 2022, esta energía aumentó un 14 % con respecto al año anterior, siendo superada únicamente por la solar. Por tanto, una vez extendida la implementación, este crecimiento obliga a desviar la atención hacia nuevos horizontes:

¿Cuáles son los siguientes retos?

• Producir energía que compita con otras soluciones más baratas aún hoy en día (ejemplo: combustibles fósiles).
• Asegurar una alta disponibilidad aunque las condiciones meteorológicas sean adversas y entorpezcan la generación.
• Garantizar un servicio que requiera del menor soporte técnico (normalmente, los parques se ubican en lugares remotos).

Alta disponibilidad hasta para cuando parece imposible

Si la intención es alejarse de los combustibles tradicionales, pero estos siguen siendo más baratos, cualquier fallo o parada que entorpezca la producción de energías verdes puede significar un punto en contra para sus generadores. Además, al depender de fuentes naturales, la producción de energías renovables varía en función de las condiciones meteorológicas (más/menos sol, poco/demasiado viento, etcétera).

Soluciones como Stratus ztC Edge permiten procesar y analizar los datos de cada generador, sin necesitar una conexión constante con el cloud o un centro de datos. Son equipos preparados para estar in situ con capacidad de procesamiento y redundancia, autoprotección y autosupervisión que reducen drásticamente el tiempo de inactividad y garantizan la disponibilidad continua.

Ha quedado claro que la tecnología Edge favorece que haya una alta disponibilidad de los generadores. ¿Pero cómo lo hace para reducir, además, las bajadas de producción derivadas de averías o bajos rendimientos? Si cualquier stopper para la producción de energía es perjudicial para las compañías, la posición es clara: hay que llegar antes que las paradas. En este caso, una correcta gestión de activos es indispensable.

El software AVEVA Predictive Analytics permite implantar estrategias de mantenimiento predictivo gracias al Machine Learning y la IA. La anticipación a los problemas reduce la probabilidad de sufrir averías más críticas en los activos de producción y distribución. Los operadores pueden programar las tareas de mantenimiento de manera proactiva, calculando el momento más óptimo para estas y de menor impacto para la producción, y anticipándose a un fallo crítico.

A partir de la información recopilada, el software de gestión de activos IFS Ultimo permite gestionar y optimizar el ciclo de vida de los activos. Brindando un mayor control, conocimiento y vida útil de los activos, el EAM reduce el tiempo de paradas y mejora, por ende, los servicios. Además, con toda la información de los activos centralizada en el sistema, facilita la optimización de las futuras inversiones en activos. Más puntos a favor de la disponibilidad de recursos que allanan el camino a las empresas productoras.