En el Laboratorio Nacional de Energías Renovables de Estados Unidos, un grupo de expertos se ha unido para estudiar los problemas que presentan los aerogeneradores.

Industria

Resulta que el viento, al menos en parte, es una la solución para los problemas energéticos del mundo.

Muchos expertos creen que, en algunas partes del mundo, se podrá utilizar el viento para generar hasta la mitad de la electricidad que necesitan. Se proyecta que Europa cubra el 50 por ciento de sus necesidades energéticas para 2050, y en Estados Unidos se contempla conseguir el 20 por ciento para 2030.

Sin embargo, a pesar del potencial que ofrece el viento, el proceso de convertirlo en energía mecánica y de allí en energía eléctrica plantea desafíos importantes.

El aerogenerador, la principal herramienta para transformar el viento en electricidad, es una máquina extraordinariamente compleja. Un problema persistente es la poca fiabilidad de las cajas multiplicadoras; algunas fallan al cabo de tan sólo tres años.

«Hoy por hoy, las cajas multiplicadoras de los aerogeneradores no cumplen su vida teórica de 20 años», dice Jeroen van Dam, ingeniero de pruebas del Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL), el laboratorio federal estadounidense que investiga, desarrolla, comercializa y distribuye tecnología para energías renovables.

De hecho, dice, el fallo de las cajas multiplicadoras se está convirtiendo en un serio problema económico. La caja multiplicadora es de por sí una de las piezas más caras del aerogenerador; los fallos prematuros sólo elevan los costes por paradas de las turbinas, servicios de mantenimiento y reparación imprevistos y caros, reconstrucción y asignación de fondos para cubrir garantías.

Según van Dam, parece que el problema afecta a todo el sector y no se limita a un fabricante o un proceso de fabricación concreto. «Debe de haber algo que se nos está escapando durante el proceso de diseño del multiplicador», dice.

En un esfuerzo por mejorar la fiabilidad de los aerogeneradores, en 2007 el NREL creó la Gearbox Reliability Collaborative, una iniciativa en la que participan investigadores, universidades, propietarios y operadores de aerogeneradores, consultores y fabricantes de rodamientos, incluyendo SKF. El Departamento de Energía de los Estados Unidos ha asignado recursos al grupo, incluyendo un centro de pruebas de 700 metros cuadrados equipado con un dinamómetro de 2,5 MW.

McNiff Light Industries, una consultora de ingeniería especializada en sistemas eólicos, colabora con el grupo. Brian McNiff, presidente de la empresa, también participó en el proyecto para convencer a la Asociación Estadounidense de Energía Eólica de que redacte el plan para obtener el 20% del suministro energético de la energía eólica.

«Mi empresa es unipersonal y cuesta mucho dinero participar en la asociación, pero con un par de personas más conseguimos que la asociación lo hiciera», dice McNiff.

Van Dam explica que el grupo ha construido dos cajas multiplicadoras idénticas y las está sometiendo a pruebas extensas para comprender los fundamentos físicos de los fallos.

Las pruebas dinamométricas examinan el par motor puro, cargas y torsión mientras las pruebas de campo examinan aspectos relacionados con las turbulencias.

«Hemos recogido datos tanto del dinamómetro, bajo condiciones controladas, como en el campo con un aerogenerador», dice van Dam. «Ahora utilizamos los datos para validar y perfeccionar los modelos y hemos elaborado una base de datos de fallos que los propietarios o los talleres de reparación pueden utilizar para documentar los fallos de las cajas multiplicadoras».

Van Dam añade que, aunque los investigadores no han descubierto ninguna razón por la que las cajas multiplicadoras no cumplen su vida teórica, el proyecto sí ha generado «mucho entendimiento y muchos datos» que se están usando para mejorar nuestros conocimientos sobre lo que pasa en el interior de una caja multiplicadora. Esta información ha mejorado la capacidad del grupo para reproducir correctamente su comportamiento.

En total, dice van Dam, se han recogido más de 130 canales de datos, incluyendo datos sobre la presión dentro de los rodamientos planetarios, la tensión en los dientes de los engranajes, y la flexión del eje.

De cara al futuro, dice van Dam, el grupo se centrará en asimilar todos los datos recogidos hasta ahora y definirá la próxima fase de pruebas de campo y en el dinamómetro.

«Esto podría suponer algunas pequeñas modificaciones en las cajas multiplicadoras para estudiar qué efecto producen», dice, «o podría suponer alguna instrumentación adicional o distintas condiciones de carga. Las lecciones aprendidas probablemente se traducirán en normas internacionales para el diseño y las pruebas de cajas multiplicadoras».

BEAST y Orpheus echan una mano

SKF desempeña un papel vital para ayudar a los investigadores a crear mejores cajas multiplicadoras para los aerogeneradores. Como colaborador de la Gearbox Reliability Collaborative del Laboratorio Nacional de Energías Renovables, SKF ha prestado al grupo BEAST y Orpheus, dos herramientas básicas de simulación virtual patentadas.

Greg Zimmerman, de Desarrollo y Prueba de Productos, SKF Aeroengine North America, explica que ambas herramientas permiten a los ingenieros evaluar una aplicación de caja multiplicadora a nivel macro y micro, incluyendo el comportamiento de los rodamientos de rodillos y su interacción con los engranajes.

«Aunque muchos paquetes de software de ingeniería ya incluyen la simulación de rodamientos, la mayoría ofrecen una representación del rodamiento, dejando en un segundo plano la jaula o describiendo el rodamiento con modelos simplificados», dice Zimmerman. «BEAST capta la complejidad de los rodamientos modernos, que forman un puente entre las piezas giratorias y las estáticas, y muchas veces constituyen un elemento determinante del comportamiento de la aplicación completa».

Zimmerman añade que SKF utiliza Diseño para Six Sigma (DfSS) en el proceso de maquetación, que introduce un marco para la evaluación optimizada de sistemas de las disposiciones de rodamientos seleccionadas. «El uso de DfSS aporta un enfoque estructurado y una serie de herramientas para identificar parámetros operativos críticos para el rendimiento», dice.

Las herramientas de SKF se compararán con datos de pruebas y otras herramientas que utiliza el sector. Los datos generados por el sistema ayudarán al sector a comprender las ventajas y las limitaciones de determinadas condiciones en el tren de fuerza.