Resumen

Este estudio presenta un modelo de toma de decisiones de mantenimiento, donde se aplica el monitoreo de condición a componentes rotativos de aerogeneradores de eje horizontal instalados en Costa Rica, reduciendo la incidencia de fallas inesperadas, lo cual es consecuencia de la política de dejar fallar o apegarse a las recomendaciones del fabricante sin tomar en cuenta el entorno operativo, prácticas comunes en la industria eólica del país.

Se ofrece un modelo donde se definen dos valores umbrales de probabilidad de falla, los cuales se utilizan en la toma de decisiones de reemplazo de componentes, con el fin de optimizar los costos de operación y mantenimiento. Además, se brindan las pautas iniciales para ejecutar esta estrategia de mantenimiento en un proyecto eólico.

Las predicciones de los porcentajes de vida requeridas por el modelo ofrecido, se obtienen utilizando redes neuronales artificiales, las cuales tienen como entradas variables de condición representativas para cada componente en estudio (rotor, rodamiento principal, caja multiplicadora y generador eléctrico).

Palabras clave: Confiabilidad; Turbinas Eólicas; Redes Neuronales Artificiales; Optimización de Costos