Predictive maintenance framework applied to wind turbines sensor data
Visualitza/Obre
memoria.pdf (813,6Kb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/26282
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2015-05
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Maintenance costs have an important impact in wind energy profits. The main goal of this project is to implement a predictive maintenance framework as an added routine for controlling wind turbines status. Based on an statistical approach, this framework has a relevant impact in increase production and saving operational costs. Predictive maintenance methodology is based on an early warning system to detect failures (work orders emitted from the control system) before they occur. Two approaches are developed. Latent environmental and internal factors might be detected with power curve study, where individual power curve in a normal performance status is compared against individual empirical power curves in different states. On the other hand, specific part failures are more suitable to be found using normal models from sensors and then comparing with individual signals. Both ways end up with an on go failure detection system. Condition monitored data is extracted from turbines through SCADA, a system that provides sensor signals from different parts of the system. Failure data is processed from a the register of work order per machine.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA (Pla 2013)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria.pdf | 813,6Kb | Accés restringit |