Manutenção Preditiva reduz custos de usinas eólicas
No Brasil, a energia eólica representa 12% da matriz elétrica, com mais de 800 parques eólicos em 12 estados e mais de 9.200 aerogeradores em operação. Apenas para efeitos de comparação, em 2020, eram aproximadamente 7.540 aerogeradores espalhados em cerca de 620 parques eólicos.
Só em julho deste ano, o setor atingiu 22 gigawatts (GW) de capacidade instalada, montante suficiente para abastecer quase 30 milhões de residências todos os meses. Projeções da ABEEólica mostram que, até 2026, devemos alcançar 37,09 GW de capacidade eólica instalada.
No gráfico abaixo, podemos ver a situação atual da matriz elétrica do Brasil. Os números reforçam nossa posição como um país que já possui mais de 85% da matriz elétrica composta por energias renováveis, enquanto a média mundial é de 30%.
Os parques eólicos são um excelente exemplo de máquinas conectadas que podem operar de forma independente, ao menos até que algo de errado interrompa o andamento dos processos. E é justamente aí que entra a Internet das Coisas.
Os sistemas mais avançados de IoT permitem o aumento contínuo da eficiência das usinas eólicas, ao mesmo tempo em que preveem com elevada confiabilidade o melhor momento para a manutenção dos ativos, evitando custos desnecessários.
Manutenção Preditiva Inteligente diminui custos
Ao redor do mundo, as fazendas eólicas estão travando importantes batalhas para manter a eficiência dos sistemas. Intempéries climáticas — como chuvas excessivas, tempestades de areia, fortes vendavais, oscilações térmicas e movimento das marés — diminuem o intervalo de tempo necessário entre as manutenções, aumentando os custos.
Há poucos anos, a região do Mar do Norte — conhecida pela agressividade dos ventos — sofreu importantes perdas devido a problemas com o mapeamento de manutenção. Engenheiros tiveram que examinar e reformar 206 torres às pressas, após danos não previstos.
Na Alemanha, uma outra fazenda eólica sofreu com o colapso de vários aerogeradores muito antes do esperado. Acreditava-se que os ativos trabalhariam sem problemas por pelo menos 15 meses quando, na verdade, eles aguentaram apenas 15 semanas de funcionamento.
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Diante disso, e visando evitar novas surpresas desagradáveis, as engenharias de projetos passaram a se apoiar nas novas tecnologias de IoT para garantir a total eficiência das usinas eólicas. Fez-se necessário o acompanhamento automático e em tempo real dos parques para evitar o colapso dos sistemas e os altos custos com reparos e substituição de peças.
Essas tecnologias tornam-se ainda mais necessárias toda vez que uma fazenda decide adicionar megawatts ao esquema geral do sistema, o que eleva a importância fundamental da manutenção preditiva.
Sensores de alta capacidade associados a plataformas de IoT robustas e inteligentes permitem mapear e monitorar, em detalhes, o cisalhamento e a velocidade do vento, a temperatura atmosférica e do mar, o torque, a vibração dos sistemas, entre muitas outras variáveis. Todas elas, juntas, fornecem informações que levam à tomada de decisão segura e no tempo certo.

A partir dessa coleta de dados, as plataformas de Internet das Coisas geram respostas instantâneas a todo e qualquer problema que possa aparecer, corrigindo-os no menor intervalo de tempo possível. Mais do que isso, a inteligência dos softwares garante que a operação se antecipe às falhas, disparando avisos que permitem alterações processuais, antes mesmo que o dano torne-se realidade.
Tudo isso em conjunto, claro, diminui os custos operacionais.
Plataformas de IoT elevam a eficiência das usinas eólicas
Redes industriais conectadas a estruturas remotas, como as fazendas eólicas, precisam de sistemas redundantes. Os projetos de turbinas devem ser compostos por alertas ativos e antecipados, além de respostas automáticas de segurança (shutout / shutoff). Desse modo, é possível se adiantar na resolução de problemas, sem interrupções desnecessárias que geram perdas financeiras.
E, nesse processo, as plataformas de IoT são peça-fundamental. Com capacidade de trabalhar uma quantidade enorme de dados por segundo, elas diminuem o tempo de resposta dos sistemas, enquanto elevam a inteligência do mecanismo como um todo: quanto mais dados e respostas automáticas, mais a plataforma adquire capacidade preditiva com elevada acuracidade.
Esse padrão de rede para ambientes externos funciona em sentido duplo. De um lado vai o dado transmitido do sensor até a placa de emergência; do outro, volta o comando com a ação a ser tomada. Como exemplo, quando se recebe o dado de superaquecimento, tem-se como resposta imediata o desligamento dos equipamentos.
Esse vaivém de dados e respostas eleva o refinamento do sistema, de tal forma que as escolhas ficam ainda mais eficientes. Quando os aspectos de aprendizagem das redes se combinam com sistemas redundantes e mais robustos, eles passam a trabalhar juntos, tornando o aprendizado ainda mais rápido, numa espécie de ciclo virtuoso. Voltando ao exemplo anterior, em vez de uma resposta para desligar por completo o sistema, poderia ocorrer apenas a ordem de desaceleração, ou mesmo o desligamento de apenas uma única turbina.
V2COM: aliada estratégica do mercado de energia
A V2COM consolidou-se no mercado nacional e internacional por ser um dos poucos fornecedores de soluções de IoT ponta à ponta. Com isso, garante um elevado grau de customização dos projetos, que se adequam perfeitamente às mais diferentes necessidades dos clientes.
Por desenvolver integralmente tanto hardware quanto software, a V2COM alcançou um padrão de tecnologia plenamente compatível com as inovações, integrando-se perfeitamente a diferentes realidades de forma bastante ágil e flexível.