O&M AUTÓNOMO PARA ACTIVOS DE GENERACIÓN RENOVABLE

  • 07 ENERGÍA ASEQUIBLE Y NO CONTAMINANTE
  • 11 CIUDADES Y COMUNIDADES SOSTENIBLES
  • 13 ACCIÓN POR EL CLIMA

O&M AUTÓNOMO PARA ACTIVOS DE GENERACIÓN RENOVABLE

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November 30

LANZAMIENTO DE NUEVOS RETOS

¡I’MNOVATION 2022 ya está aquí! Mira los retos abiertos e inscríbete.

February 21

FIN DE INSCRIPCIONES

¿Todavía no has aplicado? ¡Corre! El 21 de febrero se cierra el plazo de inscripciones.

November 7

SELECTION DAY

Las startups finalistas pitchearán ante un comité que decidirá cuál es la ganadora. Esta startup desarrollará un piloto en un entorno real durante 6 meses con nosotros.

December 14

DEMO DAY

Cada equipo presentará los resultados obtenidos al comité de decisión que evaluará la continuidad y el escalado del piloto.

30 Noviembre
21 Febrero
7 Noviembre
14 Diciembre
SOLUCIONES
Energía
DURACIÓN
6 MESES
LOCALIZACIÓN
PRESUPUESTO
50 000 EUR €
PUEDEN PRESENTARSE
Más información
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TIEMPO PARA FINALIZAR LA INSCRIPCIÓN

Las soluciones de O&M tienen un impacto directo en el rendimiento técnico y económico de los activos de generación renovable. Mejoran la disponibilidad de las plantas y aumentan la producción neta de energía anual, reduciendo el coste de la energía (LCOE), lo que impacta positivamente en el retorno de la inversión.

La progresiva penetración de tecnologías avanzadas permitirá avanzar hacia un modelo de gestión de instalaciones con mínima presencia de operarios en planta. La incorporación paulatina de tecnologías que ya están consolidadas en el sector industrial, como la robótica, facilitará que determinadas tareas de mantenimiento que tradicionalmente exigían presencia física de operarios on-site puedan realizarse de forma remota. La combinación con tecnologías de análisis de datos y  machine learning facilitarán la monitorización, supervisión y control automático en tiempo real de todos los activos de generación tanto de forma aislada como agregada. La sofisticación de las tecnologías de análisis de datos, la mejora de los modelos de procesamiento y la incorporación de soluciones de inteligencia artificial permitirá, además, avanzar hacia el diseño de modelos de diagnóstico y prognosis que proporcionen información granular a nivel de activo y de planta y diseñar planes mantenimiento optimizados a medio y largo plazo.

ACCIONA Energía posee un portfolio de 8.589 MW de instalaciones eólicas, 30 grandes plantas fotovoltaicas en propiedad y para clientes que suman más de 1.500 MWp de potencia, 61,5 MWp de huertas fotovoltaicas y 85 subestaciones. ACCIONA es experta en soluciones de operaciones y mantenimiento de activos de energías limpias. Trabaja para desarrollar soluciones propias de O&M bajo un enfoque de prevención, seguridad e innovación que le permita maximizar los volúmenes de producción a lo largo de la vida útil. Para ello, ACCIONA cuenta con su Centro de Control de Energías Renovables (CECOER), desde el que supervisa en tiempo real el funcionamiento de instalaciones de energías renovables, gestionando datos procedentes de más de 400 instalaciones.

El CECOER registra anualmente más de 500.000 incidencias relativas al funcionamiento de las instalaciones controladas, de las cuales se solucionan en remoto el 60%, evitando más de 250.000 operaciones locales. Continuar eficientando la operación y mantenimiento pasa por incrementar el porcentaje de incidencias solventadas en remoto, reducir la probabilidad de ocurrencia las mismas y avanzar hacia su gestión y resolución autónoma.

ACCIONA Energía lanza este desafío para identificar herramientas y soluciones basadas en tecnologías disruptivas que permitan implantar un modelo de gestión de instalaciones con mínima presencia de operarios en planta. Las soluciones propuestas deberán estar alineadas con uno o varios de los alcances propuestos a continuación:

  • Tecnología robótica para la inspección, mantenimiento y reparación autónoma on-site.
  • Soluciones autónomas que permitan realizar un diagnóstico en tiempo real del estado de la planta y los activos que la componen.
  • Modelos avanzados de procesado de datos que permitan definir de planes de mantenimiento a largo y medio plazo basados en modelos de estado de salud y comportamiento de los activos.

En cualquier caso, las soluciones propuestas deberán, como fin último, extender la vida útil de los activos y eficientar el rendimiento técnico y económico de los mismos.

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