Metodología InCycle. La empresa CADE, integrada en el PCTCLM, explica en esta noticia publicada en su web qué es la metodología InCycle para la optimización global de centrales de generación renovable con ciclo de vapor.
Uno de los problemas habituales a los que se enfrentan propietarios y operadores de centrales de generación renovable con ciclo de vapor (termosolar, biomasa, etc.), es la existencia de equipos con un dilatado tiempo de operación, condicionados por reparaciones previas, pérdidas de rendimiento y desviaciones entre condiciones de diseño iniciales y condiciones de operación real.
Además de estos problemas, la singular operación de los ciclos de las plantas termosolares, implicando arranques y paradas diarias, condiciona mecánicamente y favorece el ensuciamiento y la corrosión de los equipos principales. Estas particulares condiciones hacen necesario un nuevo enfoque para la operación y el mantenimiento de ciclos de potencia.
La metodología de análisis “InCycle” permite abordar de una manera sistemática y específica los condicionantes propios de las plantas termosolares, con vistas a la mejora de su rentabilidad, aumento de vida útil, y la reducción de fallos y paradas por mantenimiento.
Para ello, se realizan cuatro pasos: adquisición de datos, caracterización de equipos, modelos de simulación y resultados.
Aspectos claves de la metodología InCycle para el análisis de ciclos de potencia en plantas termosolares
- Aumento del rendimiento del ciclo, con el consiguiente aumento de la rentabilidad.
- Reducción del coste de generación de la energía.
- Aumento de la vida útil de los equipos.
- Reducción de paradas por mantenimiento. Mantenimiento Predictivo.
- Mejora del sistema actual de monitorización: obtención de datos más fiables para toma de decisiones.
Valor para propietarios y operadores
- Aumento del rendimiento del ciclo, con el consiguiente aumento de la rentabilidad.
- Reducción del coste de generación de la energía.
- Aumento de la vida útil de los equipos.
- Reducción de paradas por mantenimiento. Mantenimiento Predictivo.
- Mejora del sistema actual de monitorización: obtención de datos más fiables para toma de decisiones.
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