Sistemas de gestión de la energía: cómo aportan eficacia y fiabilidad a la energía eólica

En un mundo ideal, los sistemas de energía eólica deberían funcionar como un organismo único y unificado, pero en realidad, la mayoría de las veces vemos un monstruo de Frankenstein cosido con piezas que se niegan a ser amigas.

Consideramos la eficiencia y la fiabilidad como problemas a nivel de sistema porque la energía eólica es una red distribuida en la que las dependencias son estrechas, y un cuello de botella en una capa acaba inevitablemente con el rendimiento en otra.

Cuando desglosamos la eficiencia, vemos que se desangra exactamente en los puntos de integración:

• Generación de energía suele presentar un desajuste entre la curva de potencia teórica y la producción real debido a la falta de coordinación entre el control local y las operaciones de la flota regional.
• Pérdidas de transmisión y distribución suelen deberse a la resistencia de las líneas, los transformadores o la congestión de la red, que actúa como un cuello de botella en el ancho de banda, estrangulando la energía incluso antes de que llegue al contador.
• Gestión de la carga se convierte en un juego de adivinanzas sin datos históricos de consumo a su disposición para gestionar las cargas, lo que significa que está volando a ciegas en los picos de demanda.
• Control y optimización es la capa de orquestación en la que un EMS tiene que equilibrar estas entradas, o de lo contrario todo el sistema funcionará de forma subóptima.

La fiabilidad se convierte para nosotros en un problema a nivel de sistema porque:

• Redundancia y tolerancia a fallos convertirse en una pesadilla de dependencia en la que un fallo del inversor puede provocar una reacción en cadena que derribe todo el sector como un efecto dominó.
• Alta latencia de comunicación (transmisión de datos) puede degradar el rendimiento de los sistemas de control de área amplia, lo que afecta potencialmente a los márgenes de estabilidad del sistema.
• Control predictivo se ha convertido en una carrera contrarreloj en la que las anomalías no detectadas en el flujo de datos se intensifican, convirtiendo un error menor en un tiempo de inactividad crítico que bloquea todo el entorno de producción.

¿A qué conduce esto? La optimización de los sistemas energéticos en tiempo real es imposible, y la gestión se desliza hacia un modo reactivo de respuesta a los accidentes.

En otras palabras, las pérdidas de energía debidas a los tiempos de inactividad, las previsiones meteorológicas inexactas, los picos de demanda perdidos (ya que no se han ajustado los algoritmos ML) y el funcionamiento de los equipos en modos subóptimos se comen una gran parte de los beneficios. Esto hace que viejos métodos de gestión como “se ha vuelto a romper, envíen un equipo” carezcan de sentido desde el punto de vista económico.

• Una turbina se dispara debido al sobrecalentamiento de un cojinete, y usted despliega una cuadrilla (perdiendo producción y gastando dinero en el desplazamiento del camión).
• La previsión eólica no coincide con los datos reales porque no se dispone de suficientes datos históricos para entrenar los modelos, y se producen penalizaciones por desequilibrio de la red.
• Incluso pequeños cambios, como tener unos ajustes de paso diferentes de los necesarios para la turbulencia actual, causan alrededor de un 1-2% de disminución de la eficiencia. Aunque pueda parecer una cantidad insignificante, el coste de esa diferencia es de millones de dólares anuales.

Mientras los datos estén fragmentados, no habrá AI en la gestión de la energía, así que para convertir este caos en un sistema, primero hay que implantar una solución arquitectónica adecuada.