ES2947817T3 - Método y sistema de supervisión del estado de un aerogenerador - Google Patents

Método y sistema de supervisión del estado de un aerogenerador Download PDF

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Abstract

Un método y sistema de monitoreo de la condición de una turbina eólica. El método comprende los siguientes pasos: adquirir datos SCADA históricos e informes de turbinas eólicas correspondientes a los datos SCADA históricos, en los que los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento de la turbina eólica, y en los que los informes de la turbina eólica cubren: el estado de salud de la turbina eólica diagnosticada como estado normal o defectuoso, y componente defectuoso con los detalles correspondientes de la falla si la condición de salud de la turbina eólica se diagnostica como estado defectuoso; paso de entrenamiento del modelo: entrenamiento de un modelo general para el diagnóstico general de la turbina eólica, y entrenamiento de diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes de la turbina eólica en función de los datos históricos de SCADA y el informe correspondiente de la turbina eólica, estableciendo la relación entre los datos históricos SCADA y el informe del aerogenerador; paso de diagnóstico general: adquirir datos SCADA en tiempo real, ingresar los datos SCADA en tiempo real en el modelo general entrenado, obtener el estado de salud de la turbina eólica a partir del modelo general entrenado y realizar un paso de diagnóstico individual si el modelo general entrenado determina que la turbina eólica es estado defectuoso; paso de diagnóstico individual: ingreso de datos SCADA en tiempo real al modelo individual capacitado correspondiente al componente defectuoso, y obtención de los detalles de la falla del componente defectuoso del modelo individual capacitado correspondiente al componente defectuoso. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Método y sistema de supervisión del estado de un aerogenerador
Campo técnico
La presente solicitud hace referencia a un método y a un sistema de supervisión del estado de un aerogenerador.
Técnica anterior
La energía eólica se ha convertido en la energía renovable más popular que promete desplazar a la generación de energía térmica contaminante tradicional debido a sus ricos recursos, tecnología madura y cero emisiones. La instalación mundial de aerogeneradores alcanzó los 318 GW a finales de 2013. Con el rápido aumento de la instalación de parques eólicos, los caros costes de operación y mantenimiento y la pérdida de ventas de electricidad durante los periodos de inactividad se convierten en problemas cada vez más acuciantes. Tomando como ejemplo un aerogenerador de 2 MW, según la evaluación de la tesis de máster de KTH, el coste anual asciende a 248,4 kUSD, incluidos 242,7 kUSD en costes de operación y mantenimiento y 5,7 kUSD en pérdidas por venta de electricidad.
En un entorno de este tipo, el mercado desea desarrollar un tipo de producto de sistema de supervisión de estado (SME) que sea capaz de detectar en tiempo real los defectos del aerogenerador, analizar el tipo de fallo e identificar la pieza defectuosa antes de que el aerogenerador evolucione hacia un fallo real. En la actualidad, todos los productos disponibles en el mercado con dicha funcionalidad se basan en sensores adicionales, por ejemplo, de vibración, acústicos, etc. Estos sensores intrusivos no sólo aumentan en gran medida el coste de capital, sino que también provocan la recertificación de los aerogeneradores, ambas cosas indeseables para los operadores de parques eólicos.
El documento US 2011/0313726 describe un sistema de mantenimiento basado en el estado que dispone de instrumentación para recopilar datos de uno o más aerogeneradores y de un supervisor de rendimiento para analizar los datos. Además, el sistema puede tener un detector de anomalías del aerogenerador. La información del supervisor de rendimiento y del detector de anomalías se puede utilizar para indicar los estados de uno o más aerogeneradores. Estos estados pueden servir de base para determinar el mantenimiento recomendado para cualquiera de los aerogeneradores.
Sumario
En consecuencia, un aspecto de la presente invención proporciona un método de supervisión del estado de un aerogenerador, que comprende las siguientes etapas:
etapa de adquisición datos históricos: adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
etapa de entrenamiento del modelo: entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo una relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
etapa de diagnóstico global: adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global, en donde el estado de salud del aerogenerador identifica si el aerogenerador está en estado normal o defectuoso y, en caso de estado defectuoso, qué componente está defectuoso, y llevar a cabo la etapa de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso;
etapa de diagnóstico individual: introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtención de los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, en donde los detalles de fallo del componente defectuoso indican una razón de fallo específica del componente defectuoso.
Preferiblemente, la etapa de adquisición datos históricos comprende:
adquirir datos SCADA históricos, y los informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
verificar el informe del aerogenerador para identificar qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado normal y qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado defectuoso.
Preferiblemente, la etapa de entrenamiento del modelo comprende:
seleccionar el del algoritmo de exploración de datos global;
entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador con el algoritmo de exploración de datos global para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo global, la entrada del modelo global son los datos SCADA históricos, la salida del modelo entrenado global es el estado de salud del aerogenerador que incluye los estados normal y defectuoso, y el componente defectuoso si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
seleccionar los algoritmos de exploración de datos individuales para distintos componentes del aerogenerador; entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador con los correspondientes algoritmos de exploración de datos individuales para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo individual, la entrada de cada modelo individual son los datos SCADA históricos, la salida de cada modelo individual son los detalles de fallo del componente individual correspondiente al modelo individual si el componente individual correspondiente al modelo individual es un componente defectuoso.
De forma oportuna, la etapa de entrenamiento del modelo comprende:
verificar la eficacia del modelo global y de los modelos individuales utilizando los datos SCADA históricos.
De forma oportuna, la etapa de diagnóstico global comprende: adquirir datos SCADA en tiempo real;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global;
ejecutar el modelo entrenado global para implementar el algoritmo de exploración de datos global;
obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global;
llevar a cabo la etapa de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso.
De forma oportuna, la etapa de diagnóstico individual comprende:
seleccionar el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso como el modelo entrenado defectuoso;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado defectuoso;
ejecutar el modelo entrenado defectuoso para implementar el algoritmo de exploración de datos individual correspondiente;
obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado defectuoso.
Otro aspecto de la presente invención proporciona un programa informático que comprende código de programa informático adaptado para llevar a cabo todas las etapas de una cualquiera de las anteriores cuando se ejecuta en un ordenador.
Un aspecto adicional de la presente invención proporciona un programa informático de acuerdo con lo anterior, incorporado en un medio legible por ordenador.
Otro aspecto de la presente invención proporciona un sistema de supervisión del estado del aerogenerador, que comprende los siguientes módulos:
módulo de adquisición de datos históricos, utilizado para adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo de entrenamiento del modelo, utilizado para entrenar un modelo global para diagnosticar globalmente el aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo una relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
módulo de diagnóstico global, utilizado para adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global y llevar a cabo el módulo de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso;
módulo de diagnóstico individual, utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso.
Preferiblemente, el módulo de adquisición de datos históricos comprende:
módulo utilizado para adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo utilizado para verificar el informe del aerogenerador con el fin de identificar qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado normal y qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado defectuoso.
Preferiblemente, el módulo de entrenamiento del modelo comprende:
módulo utilizado para seleccionar el algoritmo de exploración de datos global;
módulo utilizado para entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador con el algoritmo de exploración de datos global para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo global, la entrada del modelo global son los datos SCADA históricos, la salida del modelo entrenado global es el estado de salud del aerogenerador que incluye los estados normal y defectuoso, y el componente defectuoso si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo utilizado para seleccionar algoritmos de exploración de datos individuales para diferentes componentes del aerogenerador;
módulo utilizado para entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador con los correspondientes algoritmos de exploración de datos individuales para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo individual, la entrada de cada modelo individual son los datos SCADA históricos, la salida de cada modelo individual son los detalles de fallo del componente individual correspondiente al modelo individual si el componente individual correspondiente al modelo individual es un componente defectuoso.
De forma oportuna, el módulo de entrenamiento del modelo comprende:
módulo utilizado para verificar la eficacia del modelo global y de los modelos individuales a partir de los datos SCADA históricos.
De forma oportuna, el módulo de diagnóstico global comprende:
módulo utilizado para adquirir datos SCADA en tiempo real;
módulo utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global;
módulo utilizado para ejecutar el modelo entrenado global para implementar el algoritmo de exploración de datos global;
módulo utilizado para obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global;
módulo utilizado para llevar a cabo el módulo de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso.
De forma oportuna, el módulo de diagnóstico individual comprende:
módulo utilizado para seleccionar el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso como el modelo entrenado defectuoso;
módulo utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado defectuoso;
módulo utilizado para ejecutar el modelo entrenado defectuoso para implementar el algoritmo de exploración de datos individual correspondiente;
módulo utilizado para obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado defectuoso.
La presente invención ha entrenado el modelo global y los modelos individuales con los datos SCADA históricos y la correspondiente información de fallo del aerogenerador, y ha introducido los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global para el diagnóstico y en los modelos individuales entrenados para el análisis. La presente invención propone un tipo de método y sistema de supervisión del estado del aerogenerador a nivel remoto, jerárquico y rentable, basado en datos SCADA. Con esta solución, el operador del aerogenerador puede supervisar en tiempo real el estado del equipo, detectar fallos tempranos y organizar con antelación actividades de mantenimiento predictivo adecuadas. En comparación con la tecnología tradicional basada en sensores intrusivos, la presente invención puede beneficiar al cliente final (operador del aerogenerador) en términos de ahorro de instalación de sensores de supervisión adicionales debido a la tecnología puramente basada en datos SCADA y la aceleración de la eficiencia de ejecución del algoritmo debido a la estructura de concepto jerárquico.
Breve descripción de los dibujos
La Fig. 1 muestra un diagrama de flujo que ilustra un método de supervisión del estado de un aerogenerador de acuerdo con la presente invención;
La Fig. 2 muestra un diagrama de flujo que ilustra la forma de realización preferida de la presente invención;
La Fig.3 muestra el dibujo de un módulo estructural de un sistema de supervisión del estado de un aerogenerador.
Descripción detallada de las formas de realización
En lo sucesivo en la presente memoria, la presente invención se presenta más en detalle mediante las formas de realización particulares en combinación con las figuras.
La Fig. 1 muestra un diagrama de flujo de proceso que ilustra un método de supervisión del estado de un aerogenerador de acuerdo con la presente invención, que incluye las siguientes etapas:
etapa 101: adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
etapa 102: entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo una relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
etapa 103: adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global, y llevar a cabo una etapa de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso;
etapa 104: introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso.
Los datos SCADA se recopilan del sistema de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA). El sistema SCADA es un sistema de supervisión de automatización de la energía. Lleva a cabo la recopilación de datos, el control de la supervisión y el control de procesos del sistema eléctrico.
La presente invención entrena respectivamente el modelo global y los modelos individuales en la etapa 102 con los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador adquiridos en la etapa 101. Después del entrenamiento, los modelos establecen la relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador. El modelo global y el modelo individual pueden tener un buen rendimiento de entrenamiento con los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador. Como los datos SCADA incluyen los datos de funcionamiento, los datos SCADA históricos pueden reflejar una variedad de condiciones históricas de los aerogeneradores. Y el informe del aerogenerador incluye el estado de salud del aerogenerador, el componente defectuoso y los detalles de fallo correspondiente. El estado de salud incluye el estado normal y el estado defectuoso. El componente defectuoso y los detalles de fallo correspondientes sólo se incluyen en el informe del aerogenerador cuando el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso. En las etapas 103 y 104, los datos SCADA en tiempo real se introducen en el modelo entrenado global y en los modelos individuales. El modelo entrenado global y el modelo individual pueden obtener detalles precisos sobre el estado de salud y los fallos a partir de los datos SCADA en tiempo real, ya que los modelos han sido entrenados con los datos SCADA históricos y el correspondiente informe del aerogenerador y pueden identificar el estado normal y el estado defectuoso basándose en los datos SCADA. La presente invención utiliza los datos SCADA y el modelo de entrenamiento para supervisar el estado de los aerogeneradores, por lo que ya no es necesario instalar sensores adicionales en los aerogeneradores. Además, la estructura de concepto jerárquico puede acelerar la eficiencia de procesamiento del controlador de los aerogeneradores.
En una forma de realización, la etapa 101 comprende:
adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
verificar el informe del aerogenerador para identificar qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado normal y qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado defectuoso.
Dividir los datos SCADA históricos en sección de estado normal y sección de estado defectuoso para facilitar que el modelo global y los modelos individuales realicen un estado de salud y unos detalles de fallo correctos.
En una forma de realización, la etapa 102 comprende: seleccionar el algoritmo de exploración de datos global; entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador con el algoritmo de exploración de datos global para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo global, la entrada del modelo global son los datos SCADA históricos, la salida del modelo entrenado global es el estado de salud del aerogenerador que incluye los estados normal y defectuoso, y el componente defectuoso si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
seleccionar los algoritmos de exploración de datos individuales para distintos componentes del aerogenerador; entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador con los correspondientes algoritmos de exploración de datos individuales para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo individual, la entrada de cada modelo individual son los datos SCADA históricos, la salida de cada modelo individual son los detalles de fallo del componente individual correspondiente al modelo individual si el componente individual correspondiente al modelo individual es un componente defectuoso.
El algoritmo de exploración de datos global puede ser igual o diferente de los algoritmos de exploración de datos individuales. Los algoritmos incluyen redes neuronales, máquinas de vectores soporte, análisis de componentes principales, etc.
Durante la selección del algoritmo se deben tener en cuenta tanto las características de cada algoritmo como las de los datos recopilados (por ejemplo, la riqueza de los datos). El algoritmo seleccionado puede variar para los diferentes casos.
Basándose en los datos SCADA históricos y en el correspondiente informe del aerogenerador introducido como muestra, entrenar el modelo global con el algoritmo adecuado, el modelo puede establecer la relación entre los datos del SCADA y el informe del aerogenerador. Una vez establecida la relación en el modelo, la introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo global permite obtener el estado de salud como la salida. Y también, como el informe del aerogenerador incluye el componente defectuoso, la introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo global puede obtener el componente defectuoso si el estado de salud se diagnostica como estado defectuoso.
Al generalizar el informe del aerogenerador con los datos SCADA históricos del componente defectuoso, el modelo individual distingue los detalles de fallo específicos del componente defectuoso, incluidos el tipo de fallo, la ubicación del fallo y la gravedad del fallo. El modelo individual se entrena para establecer finalmente la relación entre los datos SCADA y los detalles de fallo del componente defectuoso.
En una forma de realización, la etapa 102 comprende:
verificar la eficacia del modelo global y de los modelos individuales utilizando los datos SCADA históricos.
La eficacia puede ser el coeficiente de detección. El modelo se puede optimizar aún más verificando la eficacia. En una forma de realización, la etapa 103 comprende:
adquirir datos SCADA en tiempo real;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global;
ejecutar el modelo entrenado global para implementar el algoritmo de exploración de datos global;
obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global;
llevar a cabo una etapa de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso.
El algoritmo de exploración de datos global implementado en la etapa 103 puede ser el mismo algoritmo seleccionado en la etapa 102 para asegurar la fiabilidad del modelo.
En una forma de realización, la etapa 104 comprende:
seleccionar el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso como el modelo entrenado defectuoso;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado defectuoso;
ejecutar el modelo entrenado defectuoso para implementar el algoritmo de exploración de datos individual correspondiente;
obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado defectuoso.
Al igual que en la etapa 103, el algoritmo de exploración de datos individual implementado en la etapa 104 puede ser el mismo algoritmo seleccionado en la etapa 102 para el componente defectuoso.
La Fig. 2 muestra un diagrama de flujo de proceso que ilustra la forma de realización preferida de la presente invención. La Fig. 2 consta de dos partes. El bloque de la izquierda representa el diagnóstico/pronóstico en tiempo real; el bloque de la derecha representa el proceso de entrenamiento del modelo a partir de datos SCADA. Más concretamente, todo el concepto se puede implementar mediante las siguientes etapas:
Etapa 201: Recopilar datos SCADA y el informe del aerogenerador de la base de datos de funcionamiento de parques eólicos reales incluyendo.
• Datos SCADA que cubren los datos de funcionamiento y el informe del aerogenerador que cubre el estado (tanto normal como defectuoso) de aerogeneradores típicos en parques eólicos típicos.
• Informe verificado del aerogenerador correspondiente a los datos SCADA anteriores especificando qué sección de datos es de estado normal y cuál es de estado defectuoso.
• Organizar los datos y la información sobre fallos en una formato adecuado y compatible para el siguiente proceso de datos.
• Téngase en cuenta que esta etapa se debe realizar fuera de línea en lugar de en línea.
Etapa 202: Modelar utilizando algoritmo de exploración de datos particular basado en los datos históricos recopilados.
• Selección del algoritmo de exploración de datos adecuado para el entrenamiento del modelo, por ejemplo, red neuronal, máquina de vectores soporte, análisis de componentes principales, etc. La selección del algoritmo debe tener en cuenta tanto las características del algoritmo individual como las de los datos recopilados (por ejemplo, la riqueza de los datos). El algoritmo seleccionado puede variar para los diferentes casos.
• Utilizar el algoritmo de exploración de datos seleccionado (por ejemplo, una red neuronal) para entrenar un modelo global aplicable al diagnóstico y pronóstico a nivel de aerogenerador. La entrada del modelo global son los nuevos datos SCADA históricos, y la salida es el estado de salud del aerogenerador objetivo y qué componente está defectuoso (si el aerogenerador se diagnostica como defectuoso).
• Utilizar el mismo algoritmo de exploración de datos u otro para entrenar diferentes modelos individuales aplicables al diagnóstico y pronóstico de diferentes componentes del aerogenerador. La entrada del modelo único son los nuevos datos SCADA históricos, y la salida son los detalles de fallo específicos del componente defectuoso, incluidos el tipo de fallo, la ubicación del fallo y la gravedad del fallo.
• Verificar la eficacia (por ejemplo, la tasa de detección) de los modelos entrenados (tanto el modelo global como los modelos individuales) utilizando los datos históricos recopilados.
• Téngase en cuenta que esta etapa se debe realizar fuera de línea en lugar de en línea.
Etapa 203: Utilizar el modelo entrenado global (aplicable al aerogenerador) para implementar la diagnosis/prognosis a nivel del aerogenerador.
• Introducir los nuevos datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado.
• Ejecutar el modelo global para implementar el algoritmo integrado seleccionado para el modelo global.
• Emitir el índice de salud del aerogenerador detectado con información que incluya si el aerogenerador es normal o defectuoso y, en caso de ser defectuoso, qué componente(s) es(son) defectuoso(s).
• Téngase en cuenta que esta etapa se debe realizar en línea.
Etapa 204: Utilizar el modelo único entrenado correspondiente (aplicable para el componente correspondiente) para analizar detalles de fallo específicos del componente defectuoso.
• Selección del modelo único entrenado de entre los preparados en la etapa 2 correspondiente al componente defectuoso identificado en la etapa 3.
• Introducir los nuevos datos SCADA en tiempo real en el modelo único entrenado correspondiente.
• Ejecutar el modelo único para implementar el algoritmo integrado seleccionado para el modelo único correspondiente.
• Emitir los detalles de fallo específicos del componente defectuoso con información que incluya la ubicación, el tipo y la gravedad del fallo.
• Téngase en cuenta que esta etapa se debe realizar en línea.
El término "en línea" hace referencia a la supervisión en línea en tiempo real. El término "fuera de línea" hace referencia al entrenar modelos fuera de línea.
La Fig. 3 muestra un dibujo de un módulo estructural de un sistema de supervisión del estado de un aerogenerador, que comprende los siguientes módulos:
módulo de adquisición de datos históricos 301, utilizado para adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo de entrenamiento del modelo 302, utilizado para entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y en el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo una relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
módulo de diagnóstico global 303, utilizado para adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global y llevar a cabo el módulo de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso;
módulo de diagnóstico individual 304, utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso.
Las formas de realización indicadas anteriormente se utilizan únicamente para representar varios ejemplos de la presente invención, que se ilustran en detalle, pero no se entenderá que limitan el alcance de protección de la presente patente. Se debe tener en cuenta que los expertos en la técnica pueden realizar varias modificaciones y/o mejoras, sin ir más allá del concepto técnico de la presente invención. Por consiguiente, el ámbito de protección de la presente invención queda definido por las reivindicaciones adjuntas.

Claims (14)

REIVINDICACIONES
1. Un método de supervisión del estado de un aerogenerador, que comprende las siguientes etapas:
etapa de adquisición de datos históricos (101): adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
etapa de entrenamiento del modelo (102): entrenar un modelo global para diagnosticar globalmente el aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y en el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo una relación entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
etapa de diagnóstico global (103): adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global, en donde el estado de salud del aerogenerador identifica si el aerogenerador está en estado normal o defectuoso y, en caso de estado defectuoso, qué componente está defectuoso, y llevar a cabo la etapa de diagnóstico individual (104) sólo si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso; y
etapa de diagnóstico individual (104): introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, en donde los detalles de fallo del componente defectuoso indican una razón de fallo específica del componente defectuoso.
2. El método de acuerdo con la reivindicación 1, en donde la etapa de adquisición datos históricos (101) comprende:
adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso; y
verificar el informe del aerogenerador para identificar qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado normal y qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado defectuoso.
3. El método de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, en donde la etapa de entrenamiento del modelo (102) comprende:
seleccionar el del algoritmo de exploración de datos global;
entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador con el algoritmo de exploración de datos global para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo global, la entrada del modelo global son los datos SCADA históricos, la salida del modelo entrenado global es el estado de salud del aerogenerador que incluye los estados normal y defectuoso, y el componente defectuoso si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
seleccionar algoritmos de exploración de datos individuales para diferentes componentes del aerogenerador; y
entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador con los correspondientes algoritmos de exploración de datos individuales para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo individual, la entrada de cada modelo individual son los datos SCADA históricos, la salida de cada modelo individual son los detalles de fallo del componente individual correspondiente al modelo individual si el componente individual correspondiente al modelo individual es un componente defectuoso.
4. El método de acuerdo con la reivindicación 3, en donde la etapa de entrenamiento del modelo (102) comprende:
verificar la eficacia del modelo global y de los modelos individuales utilizando los datos SCADA históricos.
5. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, en donde la etapa de diagnóstico global (103) comprende:
adquirir datos SCADA en tiempo real;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global;
ejecutar el modelo entrenado global para implementar el algoritmo de exploración de datos global;
obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global; y
llevar a cabo una etapa de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso.
6. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en donde la etapa de diagnóstico individual (104) comprende:
seleccionar el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso como el modelo entrenado defectuoso;
introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado defectuoso;
ejecutar el modelo entrenado defectuoso para implementar el algoritmo de exploración de datos individual correspondiente; y
obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado defectuoso.
7. Un sistema, que comprende un procesador y una memoria con un programa informático que comprende códigos de programa informático almacenados en el mismo, que están adaptados para llevar a cabo todas las etapas de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores cuando se ejecutan en el procesador.
8. Un sistema de acuerdo con la reivindicación 7, en donde el programa informático está incorporado en un medio legible por ordenador.
9. Un sistema de supervisión del estado de los aerogeneradores, que comprende los siguientes módulos:
módulo de adquisición de datos históricos (301), configurado para adquirir datos SCADA históricos, y los informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo de entrenamiento del modelo (302), configurado para entrenar un modelo global para diagnosticar globalmente el aerogenerador, y entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador basándose en los datos SCADA históricos y en el correspondiente informe del aerogenerador, estableciendo relaciones entre los datos SCADA históricos y el informe del aerogenerador;
módulo de diagnóstico global (303), configurado para adquirir datos SCADA en tiempo real, introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global, obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global, en donde el estado de salud del aerogenerador identifica si el aerogenerador está en estado normal o defectuoso y, en caso de estado defectuoso, qué componente está defectuoso, y llevar a cabo el módulo de diagnóstico individual (304) sólo si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso; y
módulo de diagnóstico individual (304), configurado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, y obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso, en donde los detalles de fallo del componente defectuoso indican una razón de fallo específica del componente defectuoso.
10. El sistema de acuerdo con la reivindicación 9, en donde el módulo de adquisición de datos históricos (301) comprende:
módulo utilizado para adquirir datos SCADA históricos, e informes del aerogenerador correspondientes a los datos SCADA históricos, en donde los datos SCADA históricos cubren los datos de funcionamiento del aerogenerador, y en donde los informes del aerogenerador cubren: el estado de salud del aerogenerador diagnosticado como normal o defectuoso, y el componente defectuoso con los detalles de fallo correspondientes si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso; y
módulo utilizado para verificar el informe del aerogenerador con el fin de identificar qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado normal y qué sección de datos de los datos SCADA históricos es de estado defectuoso.
11. El sistema de acuerdo con la reivindicación 9 o 10, en donde el módulo de entrenamiento del modelo (302) comprende:
módulo utilizado para seleccionar el algoritmo de exploración de datos global;
módulo utilizado para entrenar un modelo global para el diagnóstico global del aerogenerador con el algoritmo de exploración de datos global para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo global, la entrada del modelo global son los datos SCADA históricos, la salida del modelo entrenado global es el estado de salud del aerogenerador, que incluye los estados normal y defectuoso, y el componente defectuoso si el estado de salud del aerogenerador se diagnostica como estado defectuoso;
módulo utilizado para seleccionar algoritmos de exploración de datos individuales para diferentes componentes del aerogenerador; y
módulo utilizado para entrenar diferentes modelos individuales para analizar diferentes componentes del aerogenerador con los correspondientes algoritmos de exploración de datos individuales para establecer la relación entre la entrada y la salida del modelo individual, la entrada de cada modelo individual son los datos SCADA históricos, la salida de cada modelo individual son los detalles de fallo del componente individual correspondiente al modelo individual si el componente individual correspondiente al modelo individual es un componente defectuoso.
12. El sistema de acuerdo con la reivindicación 11, en donde el módulo de entrenamiento del modelo (302) comprende: módulo utilizado para verificar la eficacia del modelo global y de los modelos individuales a partir de los datos SCADA históricos.
13. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 9 a 12, en donde el módulo de diagnóstico global (303) comprende:
módulo utilizado para adquirir datos SCADA en tiempo real;
módulo utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado global;
módulo utilizado para ejecutar el modelo entrenado global para implementar el algoritmo de exploración de datos global;
módulo utilizado para obtener el estado de salud del aerogenerador a partir del modelo entrenado global; módulo utilizado para llevar a cabo el módulo de diagnóstico individual si el modelo entrenado global determina que el aerogenerador presenta un estado defectuoso.
14. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 9 a 13, en donde el módulo de diagnóstico individual (304) comprende:
módulo utilizado para seleccionar el modelo entrenado individual correspondiente al componente defectuoso como el modelo entrenado defectuoso;
módulo utilizado para introducir los datos SCADA en tiempo real en el modelo entrenado defectuoso;
módulo utilizado para ejecutar el modelo entrenado defectuoso para implementar el algoritmo de exploración de datos individual correspondiente;
módulo utilizado para obtener los detalles de fallo del componente defectuoso a partir del modelo entrenado defectuoso.
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