Development and application of a SCADA system for wind turbines monitoring

The need to expand the use of renewable energy plants is nowadays widely recognized. In this context, growing importance is given to the optimization and improvement of their operation, this goal is closely related to the need for continuous monitoring and data collection, which enable analyses aimed at improving both maintenance processes and overall plant productivity. For this purpose, SCADA systems play a crucial role, since they provide easy access to live and historical data, collecting them directly from the plants through sensors and offering graphical interfaces that allow visualization and remote control. In this study, the role of SCADA systems in the context of wind power plants is analysed. Collaborating with the Italian company SEVA S.r.l. SB, a new SCADA system was developed using the atvise® platform, with the aim to monitor the company’s wind turbines. The development process included the definition of the variables to be monitored, the designing of the connection structure between the plants and the centralized control room, and finally the creation of the graphical interface (HMI) of the software. To demonstrate the potential use of the data collected by the SCADA system, several analyses were carried out using Python programs. These analyses involved data cleaning and correction, followed by data processing to study wind resource characteristics, turbine efficiency and performance (Cp), fault events, and missed production caused by these forced stops. The purpose of these analyses was to investigate the performance of SEVA’s wind power plants, identifying possible inefficiencies and proposing eventual improvements, including the implementation of machine learning algorithms to develop an effective predictive maintenance system. The results show that the studied turbines already achieve good productivity levels, with minimal forced stops and production losses. However, they also suggest that turbine performance seems to be lower than expected, showing significant deviations from the manufacturer’s power coefficient.

Al giorno d’oggi, è ormai riconosciuta la necessità di ampliare l’uso delle energie rinnovabili e di ottimizzarne il funzionamento. Questi obiettivi sono raggiungibili solo attraverso un monitoraggio e una raccolta dati continui, che consentano di sviluppare analisi volte a migliorare manutenzione e produttività degli impianti. In questo contesto i sistemi SCADA svolgono un ruolo cruciale, poiché permettono di accedere facilmente a una grande quantità di dati, in tempo reale e storici, acquisendoli direttamente dagli impianti tramite sensori e offrendo interfacce grafiche che ne permettono la visualizzazione e il controllo remoto. In questa tesi viene illustrato il ruolo dei sistemi SCADA nel contesto degli impianti eolici. In collaborazione con l’azienda italiana SEVA S.r.l. SB, è stato sviluppato, tramite la piattaforma atvise®, un nuovo sistema SCADA per migliorare il monitoraggio delle turbine eoliche della compagnia. Lo sviluppo del software ha coinvolto diverse fasi: definizione delle variabili da monitorare, progettazione della struttura di connessione tra impianti e SCADA centralizzato e creazione dell’interfaccia grafica (HMI). Nella seconda parte dello studio, per dimostrare il potenziale utilizzo dei dati raccolti dal sistema SCADA, sono state condotte diverse analisi mediante programmi Python. Dopo la pulizia e la correzione, i dati sono stati elaborati per studiare le caratteristiche della risorsa eolica, l’efficienza e le prestazioni delle turbine (Cp), gli eventi di guasto e la mancata produzione causata da questi arresti forzati. L’obiettivo di queste analisi è stato quello di valutare le prestazioni degli impianti eolici di SEVA S.r.l., identificando possibili inefficienze e proponendo eventuali migliorie, tra cui l’implementazione di algoritmi di machine learning per sviluppare un’efficacie manutenzione predittiva. I risultati ottenuti mostrano che le turbine analizzate raggiungono già buoni livelli di produttività, con numero minimo di guasti e di mancata produzione. Tuttavia, essi indicano anche che le prestazioni delle turbine sono inferiori alle attese, con deviazioni significative rispetto al coefficiente di potenza dichiarato dal produttore.