Ottimizzazione dei Modelli di Manutenzione Intelligente e Previsione per Migliorare l'Efficienza della Generazione di Energia Eolica

Intelligent Operation and Maintenance and Prediction Model Optimization for Improving Wind Power Generation Efficiency

June 19, 2025

Autori: Xun Liu, Xiaobin Wu, Jiaqi He, Rajan Das Gupta

cs.AI

Abstract

Questo studio esplora l'efficacia dei modelli di manutenzione predittiva e l'ottimizzazione dei sistemi intelligenti di Operazione e Manutenzione (O&M) nel migliorare l'efficienza della generazione di energia eolica. Attraverso una ricerca qualitativa, sono state condotte interviste strutturate con cinque ingegneri e responsabili della manutenzione di parchi eolici, ciascuno con una vasta esperienza nelle operazioni delle turbine. Utilizzando l'analisi tematica, lo studio ha rivelato che, sebbene i modelli di manutenzione predittiva riducano efficacemente i tempi di fermo identificando guasti maggiori, spesso incontrano difficoltà nel rilevare guasti minori e graduali. Le principali sfide identificate includono falsi positivi, malfunzionamenti dei sensori e difficoltà nell'integrazione di nuovi modelli con sistemi di turbine più vecchi. Tecnologie avanzate come i gemelli digitali, i sistemi SCADA e il monitoraggio delle condizioni hanno significativamente migliorato le pratiche di manutenzione delle turbine. Tuttavia, queste tecnologie richiedono ancora miglioramenti, in particolare nel perfezionamento dell'IA e nell'integrazione dei dati in tempo reale. I risultati sottolineano la necessità di uno sviluppo continuo per ottimizzare pienamente le prestazioni delle turbine eoliche e supportare una più ampia adozione delle energie rinnovabili.

English

This study explores the effectiveness of predictive maintenance models and the optimization of intelligent Operation and Maintenance (O&M) systems in improving wind power generation efficiency. Through qualitative research, structured interviews were conducted with five wind farm engineers and maintenance managers, each with extensive experience in turbine operations. Using thematic analysis, the study revealed that while predictive maintenance models effectively reduce downtime by identifying major faults, they often struggle with detecting smaller, gradual failures. Key challenges identified include false positives, sensor malfunctions, and difficulties in integrating new models with older turbine systems. Advanced technologies such as digital twins, SCADA systems, and condition monitoring have significantly enhanced turbine maintenance practices. However, these technologies still require improvements, particularly in AI refinement and real-time data integration. The findings emphasize the need for continuous development to fully optimize wind turbine performance and support the broader adoption of renewable energy.