Optimisation of data acquisition in wind turbines with data-driven conversion functions for sensor measurements
Colone, L. ; Reder, M. ; Tautz-Weinert, J. ; Melero, J.J. (Universidad de Zaragoza) ; Natarajan, A. ; Watson, S.J.
Resumen: Operation and Maintenance (O&M;) is an important cost driver of modern wind turbines. Condition monitoring (CM) allows the implementation of predictive O&M; strategies helping to reduce costs. In this work a novel approach for wind turbine condition monitoring is proposed focusing on synergistic effects of coexisting sensing technologies. The main objective is to understand the predictability of signals using information from other measurements recorded at different locations of the turbine. The approach is based on a multi-step procedure to pre-process data, train a set of conversion functions and evaluate their performance. A subsequent sensitivity analysis measuring the impact of the input variables on the predicted response reveals hidden relationships between signals. The concept feasibility is tested in a case study using Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) data from an offshore turbine.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.egypro.2017.10.386
Año: 2017
Publicado en: Energy procedia 137 (2017), 571-578
ISSN: 1876-6102
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/642108/EU/Advanced Wind Energy Systems Operation and Maintenance Expertise/AWESOME
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Ingeniería Eléctrica (Dpto. Ingeniería Eléctrica)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Exportado de SIDERAL (2019-04-26-09:27:31)
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DOI: 10.1016/j.egypro.2017.10.386
Año: 2017
Publicado en: Energy procedia 137 (2017), 571-578
ISSN: 1876-6102
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/642108/EU/Advanced Wind Energy Systems Operation and Maintenance Expertise/AWESOME
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Ingeniería Eléctrica (Dpto. Ingeniería Eléctrica)
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Registro creado el 2017-12-22, última modificación el 2019-04-26