Negli ultimi anni, l’energia eolica ha raggiunto una posizione di rilievo tra le fonti rinnovabili, con un incremento globale di capacità installata che, già nel 2022, ha superato i 906 GW. www.mdpi.com

Questo rapido sviluppo, unito al deterioramento graduale delle prestazioni e dei componenti dovuto a fattori ambientali, operativi e meccanici, ha posto nuove sfide, soprattutto in ambito di Operation & Maintenance (O&M), per garantire l’affidabilità e la disponibilità delle turbine e sostenere la produzione continua di energia verde.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale (AI) si sta via via affermando come uno strumento straordinario, per migliorare le operazioni di manutenzione sia nelle grandi aziende sia nelle realtà locali che operano attraverso team a diretto contatto con le turbine nei parchi eolici.

L’analisi dei dati è la chiave per ottimizzare le operazioni di O&M. Nel settore eolico, grazie ai sistemi SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), i team sul campo raccolgono una vasta quantità di dati su ogni singola turbina, come il funzionamento dei componenti, i livelli di usura e i log degli eventi. Tuttavia, i dati grezzi da soli non forniscono informazioni sufficienti; soltanto attraverso il loro corretto utilizzo e interpretazione è possibile produrre insight utili a guidare le decisioni operative.

Tramite l’utilizzo di strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale, algoritmi di machine learning e modelli predittivi possono essere implementati, con buoni risultati, anche in contesti privi di competenze e risorse tecniche altamente specializzate.

Anche i piccoli team che lavorano nei parchi eolici possono trarre vantaggio da analisi complesse, identificando pattern nascosti che indicano futuri guasti, prevenendo i problemi prima che diventino critici.

Grazie alla capacità di correlare i dati raccolti dai sistemi SCADA con altre fonti di informazione, l’IA facilita l’adozione di strategie di manutenzione predittiva. Ciò significa che i team possono prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo così i tempi di fermo delle turbine e i costi associati alle riparazioni. Secondo alcune stime, l’uso della manutenzione predittiva può ridurre i costi di manutenzione fino al 25% www.arxiv.org.

Anche l’adozione di strategie quali la “lean maintenance”, che mira a ridurre gli sprechi ottimizzando le risorse disponibili, può essere supportata e facilitata dalle tecnologie basate sull’AI. Infatti, grazie alla formulazione di strategie in grado di migliorare la gestione delle attività manutentive, è possibile pianificare gli interventi solo quando realmente necessario o strategicamente opportuno, sfruttando al massimo sia il rendimento sia la vita utile dei componenti.

L’implementazione di tecnologie basate sull’AI non solo riduce i costi operativi, ma può migliorare il ritorno sugli investimenti (ROI) dei parchi eolici. Meno fermi imprevisti significano una maggiore continuità nella produzione di energia, che si traduce in un incremento della produttività. Studi dimostrano che mantenere una turbina eolica in perfette condizioni operative può estendere significativamente la sua vita utile, generando maggiori profitti per l’investitore www.mdpi.com.

Non meno importante è l’impatto ambientale. Evitare guasti critici riduce il rischio di sversamenti di oli minerali, la rottura di componenti e il rilascio di materiali pericolosi nell’ambiente. Inoltre, una maggiore efficienza operativa delle turbine si traduce in maggiore energia rinnovabile prodotta, contribuendo a ridurre la dipendenza dai combustibili fossili.

Un altro aspetto rilevante dell’AI è la capacità di consentire, in modo totalmente democratico, l’accesso a strumenti avanzati di analisi, rendendo trasversalmente disponibili tecnologie che prima erano riservate solo a grandi aziende con risorse e competenze specifiche. Anche i team di manutenzione locali che operano in prossimità dei parchi eolici possono ora utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare le loro operazioni, aumentando l’efficienza senza dover investire in infrastrutture complesse www.arxiv.org.

Tecnologie come il machine learning e l’analisi dei dati in cloud permettono di sfruttare le informazioni raccolte in tempo reale per prevedere eventuali problemi e ottimizzare le risorse in modo efficiente www.mdpi.com.

L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore dell’O&M nel campo dell’energia eolica, fornendo ai team strumenti essenziali per migliorare la gestione e la manutenzione degli impianti. Grazie all’accessibilità dei dati e all’analisi avanzata, è possibile ottimizzare la pianificazione degli interventi, ridurre i tempi e i costi operativi, aumentare la sostenibilità ambientale e la razionalizzazione delle risorse.

Nel prossimo futuro, si può essere certi che l’adozione di queste tecnologie continuerà a crescere in modo esponenziale, rendendo le operazioni di manutenzione sempre più efficienti e sostenibili, aumentando il livello di performance di tutto il comparto O&M che alimenta e sostiene la produzione di energia eolica www.mdpi.com www.arxiv.org

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