Sintesi del progetto
WTM sviluppa strumenti di modellazione e analisi dati per migliorare l’efficienza operativa dei parchi eolici, riducendo i costi di manutenzione e aumentando l’affidabilità della produzione energetica. Il progetto combina simulazioni ad alta precisione, machine learning e dati raccolti in tempo reale (SCADA) per comprendere meglio fenomeni critici come l’erosione delle pale, l’accuratezza delle previsioni di potenza e le strategie di manutenzione predittiva.
Obiettivi
L’obiettivo è creare un insieme di workflow scientifici e industriali in grado di supportare le attività di Operation & Maintenance (O&M) delle wind farm. W intende: stimare l’impatto dell’erosione delle pale sulla produzione energetica, migliorare le previsioni di potenza combinando modelli meteorologici e dati SCADA e sviluppare strumenti avanzati per la manutenzione predittiva basati su tecniche di machine learning. Il progetto funge da ponte tra attività di ricerca e applicazioni industriali reali.
Problemi e necessità
L’energia eolica affronta sfide tecniche che incidono sui costi operativi: l’erosione delle pale riduce significativamente l’efficienza aerodinamica, le previsioni di potenza sono spesso incerte e la manutenzione reattiva comporta costi elevati. Inoltre, i dati industriali utili per lo sviluppo di nuovi modelli non sempre sono facilmente accessibili per la ricerca. WTM affronta questi nodi fornendo strumenti affidabili e basati sui dati per valutare danni, prevedere criticità e pianificare interventi mirati.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha validato un workflow unico sviluppato per stimare l’impatto dell’erosione, testandolo con dati industriali reali e simulazioni di fluidodinamica computazionale (CFD) ad alte prestazioni. Parallelamente, sono state create nuove pipeline di machine learning per migliorare le previsioni di potenza e analizzare i segnali SCADA ai fini della manutenzione predittiva. Le attività hanno favorito la condivisione di dati e competenze tra industria e ricerca, elemento chiave per sviluppare modelli realmente applicabili.
Impatti
Migliorare la sostenibilità economica della produzione eolica contribuisce direttamente al raggiungimento degli obiettivi climatici di lungo periodo. Workflow più accurati consentono di ridurre costi di manutenzione, aumentare l’affidabilità degli impianti e migliorare la redditività dei progetti eolici, con benefici sia per le aziende che per i consumatori. Una produzione più efficiente supporta inoltre la transizione energetica verso fonti rinnovabili.
Settori di applicazione
Le metodologie sviluppate sono replicabili in ambiti che richiedono modellazione fisica avanzata, manutenzione predittiva o analisi su larga scala di dati sensoriali: Energia, Ingegneria Industriale, Impianti Complessi e Infrastrutture Critiche. Anche università e centri di ricerca possono utilizzare i workflow per studiare fenomeni aerodinamici, ottimizzare modelli predittivi o rafforzare collaborazioni con l’industria.
