INVESTIGAÇÃO DO ERRO DE GUINADA (YAW) EM AEROGERADORES POR MEIO DE ANÁLISE DE DADOS SCADA.
Ponto Zero. Aerogeradores. Sistema de Guinada. Erro de Guinada.Análise de Dados.
O controle de guinada em aerogeradores (também conhecido como controle de yaw)desempenha um papel crucial no aumento da produção de energia e na proteção dessesdispositivos. A medição precisa do ângulo de guinada é fundamental para um controleeficaz do aerogerador. No entanto, a precisão da medição é afetada pela correta mediçãodas informações relativas ao vento (altura da medição, direção, velocidade), as quais sãocomputadas a partir de uma posição padrão utilizada para realizar essas medições, odenominado ponto zero. O deslocamento do ponto zero afeta a medição do ângulo deguinada levando a eventuais perdas de geração de energia. Ao longo dos ciclos de(re)alinhamento de guinada pelo sistema mecânico é comum que haja um deslocamentodo ponto zero. Assim, é muito importante realizar uma avaliação e identificação do errode deslocamento do ponto zero para aprimorar a produção de energia. Neste trabalho, adefinição da falha por deslocamento do ponto zero em sensores de ângulo de guinada éintroduzida como ponto de partida para o diagnóstico do erro. Uma abordagem baseadaem dados, utilizando o Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA), é propostapara detectar essa falha. A identificação é realizada analisando o desempenho dapotência em diferentes ângulos de guinada. Os dados SCADA são analisados somenteem uma faixa de velocidade do vento, a fim de minimizar ao máximo a influência dovento; Por outro lado, o ângulo de guinada é dividido em compartimentos para umaavaliação mais aprofundada do desempenho energético. Uma regressão quadráticagerada a partir dos dados é usada para avaliar o desempenho da potência em cada ângulode guinada, considerando o ângulo em que o vértice da parábola está como o erro demedição. Para a validação da abordagem foram utilizados dados de turbinas quepossuem um sensor ultrassônico (iSpin) por se tratar de uma medição mais precisa eobteve-se um bom resultado com Erro Quadrático Médio de 0.67. Aplicação daabordagem com dados experimentais oriundos de 16 aerogeradores localizadas no RioGrande do Norte indicam o diagnóstico de 7 turbinas com desalinhamento graverequerendo atenção urgente, 3 turbinas com desalinhamento mediano e 6 turbinas bemalinhadas, Assim, a análise mostrou a viabilidade da abordagem para detectar odeslocamento do ponto zero em aerogeradores e, consequentemente, auxiliar na tomadade decisão quanto a necessidade de manutenção dos mesmo.