Engie - LinkLab ACATE

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A ENGIE é a maior produtora privada de energia elétrica do Brasil, com 10.211 MW em operação em 61 usinas, sendo 90% dessa capacidade proveniente de fontes limpas, renováveis e com baixas emissões de gases de efeito estufa.”. Também atua na comercialização de energia no mercado livre e está entre as maiores empresas em geração fotovoltaica distribuída, além de possuir um portfólio completo em soluções integradas para reduzir custos e melhorar infraestruturas para empresas e cidades.

A Engie por meio do LinkLab - programa de inovação aberta da Associação Catarinense de Tecnologia (ACATE), está buscando startups para ajudar na resolução de seus desafios, a partir de projetos de inovação aberta.

Como funciona

Você conhece nessa página os desafios e oportunidades que estão abertos, confere quais fazem sentido para o negócio da sua empresa, e então inscreve a sua startup para resolvê-lo!

Inscrição

da startup/solução no LinkLab ACATE

Seleção

das startups aderentes aos desafios

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da solução - Presencial ou remota

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com a corporate e novas oportunidades

Desafios abertos

Identificar subsistema com problema que ocasionou a parada da turbina eólica

Quero resolver!

A área de Pós-Operação de Energias Renováveis e Transmissão tem como objetivo impulsionar a eficiência, a confiabilidade e a sustentabilidade dos sistemas de energia renovável, tais como sistemas de geração eólica. Atualmente, a Engie conta com cerca de 600 turbinas eólicas em sua rede, localizadas, principalmente, no nordeste do país.

Os dois principais indicadores relacionados à eficiência são a quantidade de energia gerada e a disponibilidade desses geradores. A disponibilidade é afetada tanto por fenômenos naturais (por exemplo, a falta de vento) como também devido a falhas e paradas para manutenção. Atualmente, há três status possíveis para identificar a disponibilidade de uma turbina eólica: “gerando energia”, “gerando parcial” ou “parada”. Por exemplo, no maior complexo eólico da Engie (437 turbinas, localizado na Bahia), são mais de 3000 mudanças de status por mês.

Para o realizar o monitoramento, há diversos sensores e alertas que informam sobre anormalidades (por exemplo, falta de lubrificação) ou quando ocorre alguma falha que ocasionou a parada do gerador. Hoje, os dados são coletados em tempo real, diretamente no equipamento ou via API dos fabricantes e, então, armazenados em um data lake da Engie.

Com base nesses dados e em sensores que detectam a velocidade do vento, temperatura, entre outras variáveis, a Engie utiliza o sistema PI System para tentar identificar qual dos 10 subsistemas (a partir de uma classificação interna) do gerador apresentou problema e causou a parada.

Porém, antes de uma turbina parar, são emitidos diversos alertas de erros e, hoje, o PI System se baseia apenas no primeiro erro informado, o que muitas vezes gera uma classificação incorreta de qual subsistema é o culpado. Após a classificação da parada, a informação é registrada no SIGO (sistema de gestão de ativos).

Para corrigir esses erros de classificação, em cada parque eólico há um operador por turno editando os registros no SIGO. Para fazer essa correção, os operadores se baseiam principalmente nas ordens de serviço e relatórios de manutenção (PDF) que são encaminhados pelas empresas fabricantes das turbinas, as quais responsáveis pelo reparo (por exemplo, conferindo qual o subsistema de um componente que foi trocado).

A principal problemática hoje é que a classificação do PI System muitas vezes não é precisa e, em quase metade dos casos, é necessário um operador reclassificando a parada no SIGO. O principal impacto, do lado da usina, são as horas dos operadores que poderiam estar em outras atividades, por exemplo, monitoramento da manutenção das fabricantes. Além disso, a correta classificação ajudaria na cobrança por melhorias de projeto nos subsistemas que mais apresentam falhas.

Necessidade: Buscamos uma solução para que, com base nos dados de telemetria, identifique de forma precisa qual subsistema apresentou problema e ocasionou a parada da turbina eólica. Para melhorar a classificação, é possível que a solução utilize os relatórios de manutenção para aprimorar a solução.

Prazo de inscrição: 24/09/2023

Áreas relacionadas: Classificação de falhas em aerogeradores, Diagnóstico e detecção de falhas, Gestão do desempenho de ativos, Manutenção 4.0, Indústria 4.0.