UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICA
IGOR ALEXANDRINO SPINO
ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA MANUTENÇÃO CORRETIVA NA GERAÇÃO DE ENERGIA EÓLICA: ESTUDO DE CASO DE UM COMPLEXO EÓLICO DA REGIÃO
NORDESTE DO BRASIL
Natal – Rio Grande do Norte 2019
IGOR ALEXANDRINO SPINO
ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA MANUTENÇÃO NA GERAÇÃO DE ENERGIA EÓLICA: ESTUDO DE CASO DE UM COMPLEXO EÓLICO DA REGIÃO NORDESTE
DO BRASIL
Trabalho de conclusão de curso, apresentado ao Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como pré-requisito para a obtenção do título de Bacharel em Engenharia Mecânica.
ORIENTADOR: NÍCOLAS MATHEUS DA FONSECA TINOCO DE SOUZA ARAÚJO
Natal – Rio Grande do Norte 2019
Natal/RN, 17 de junho de 2019.
BANCA EXAMINADORA
________________________________________
Prof. NÍCOLAS MATHEUS DA FONSECA TINOCO DE SOUZA ARAÚJO Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Orientador
________________________________________ Prof. Dr. GABRIEL IVAN MEDINA TAPIA
Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Examinador Interno
________________________________________ Prof. ANTÔNIO PAULINO DE ARAÚJO NETO
“O topo da inteligência é alcançar a humildade.” (Salomon Ibn Gabirol)
AGRADECIMENTOS
Inicialmente gostaria de agradecer profundamente a Universidade Federal do Rio Grande do Norte por me oferecer toda estrutura e base acadêmica para me proporcionar o estudo da engenharia mecânica. Em seguida, gostaria de agradecer ao corpo docente da engenharia mecânica por todo conhecimento transferido durante meu período de formação.
Este trabalho é fruto de uma longa e árdua caminhada de dedicação a engenharia. Durante esse tempo, vários desafios surgiram, os quais me fizeram crescer profissionalmente e pessoalmente. Nos lugares onde passei, sempre procurei meus objetivos, tendo como alicerce o respeito e a humildade. Tudo o que conseguir conquistar foi devido a ajuda de várias pessoas importantes que sempre estiveram ao meu lado.
A família e Deus estão sempre conosco em todos os momentos, nos mostrando o que é a vida de fato e nos passando os melhores caminhos para que possamos chegar aos nossos objetivos. Gostaria de destacar a figura de meu pai Alexandre Rocha Spino nessa minha formação, pois tenho a plena certeza que sua inteligência demonstrada durante nossas longas conversas foi um fator preponderante para se chegar a este momento. Também gostaria de agradecer profundamente minha mãe Gerusa Cecília Alexandrina por sua força e garra, características que me ensinaram a nunca desistir dos meus sonhos. E, não menos importante, minha irmã Tatiane Castro Alexandrina por sempre estar ao meu lado nas diversas fases de minha vida.
Também tenho a felicidade e o privilégio de possuir em minha vida, grandes amigos de longa data, com os quais compartilho meus medos e sonhos diariamente. Portanto, fica uma menção honrosa a Kaio Gurgel, Victor Bezerril, Alison Alves, Hermerson Ataliba e Waldemir Júnior, pessoas que eu tenho o prazer de chamar de amigos e que me encorajaram diversas vezes, sempre acreditando no meu potencial.
Gostaria também de agradecer muito a Solidus Júnior e a RN Júnior, projetos de extensão que participei durante a graduação, que me proporcionaram uma experiência
profissional ainda dentro da universidade, além de um crescimento pessoal inenarrável. Neste projeto, fiz alguns amigos que tenho o orgulho de dizer que eles fizeram parte também dessa caminhada. A Matteo Celone, Thales Leite, Rodrigo Bessa e a Nicolas Araújo, meu sincero muito obrigado por sempre estarem comigo. Ao último citado, gostaria também de agradecer duplamente, pois ele é o orientador deste trabalho, mostrando, em suas observações, a inteligência fora da curva que possui e o tamanho de seu potencial intelectual.
Por último, gostaria de agradecer a New Wind Services, empresa em que inicio minha carreira como engenheiro, representando minha fase de transição entre a academia e o mercado. Foi lá que tomei gosto pela energia eólica e obtive diversos conhecimentos sobre a área. Venho aprendendo muito nesse período e tenho uma enorme satisfação de poder estar compartilhando um pouco do que aprendi na minha academia de formação.
I RESUMO
Nos tempos atuais, o meio ambiente vem sendo levado bastante em consideração dentro dos planejamentos de diversas indústrias. Na área energética, a geração de energia através da força dos ventos vem ganhando notoriedade no mercado mundial e brasileiro, especialmente na região nordeste do país. O presente trabalho tem como foco mostrar a importância que a manutenção planejada possui na geração de energia de um complexo eólico, localizado no nordeste brasileiro, assim como analisar o custo benefício da contratação de uma equipe de operação e manutenção para trabalhar especificamente no turno da noite. Para isso, foram coletados dados do histórico de manutenções feitas pela equipe contratada dentro do período de 4 meses. Após a coleta, os dados foram tratados e analisados qualitativamente e quantitativamente, comparando diferentes cenários de atividades dentro do complexo eólico. Além disso, foram estimados valores de quanto o proprietário do complexo estaria economizando ao contratar técnicos para operarem durante a madrugada. A partir disso, foi possível demonstrar um aumento da disponibilidade das máquinas do complexo, um considerável valor de horas salvas (aproximadamente 3.000 horas) de energia gerada, devido à influência direta da operação da ISP, assim como a viabilidade econômica de se contratar uma empresa para prestar serviços de manutenção diante das horas salvas que permitiram a economia de aproximadamente R$ 240.000,00, mas com potencial de economizar mais de R$ 340.00,00. Observou-se também que 60% das falhas estão relacionados ao setor elétrico e que treinamentos nesta área terão, provavelmente, maiores retornos.
II ABSTRACT
In the present times, the environment has been taken into account in the planning of several industries. In the energy field, the wind power has been gaining notoriety in the world and Brazilian market, especially in the northeastern region of the country. The goal of this work is to show the influence of the planned maintenance in the energy generation of a wind power complex located in the Brazilian northeast, as well as to analyze the cost benefit of contracting an operation and maintenance team for work specifically on the night shift. To this end, data from the maintenance history made by contracted personnel were collected within the 4-month period. After collecting, the data were treated and analyzed qualitatively and quantitatively, comparing different scenarios of activities within the wind complex. In addition, estimates have been made of how much the owner of the complex would be saving by hiring technicians to operate during the dawn. From this, it was possible to demonstrate an increase in the machines availability of the complex, a considerable value of saved hours (approximately 3,000 hours) of generated energy, due to the direct influence of the operation of the new maintenance team, as well as the economic viability of hiring a company to provide maintenance services in front of the saved hours that allowed the savings of approximately R $ 240,000.00, but with the potential to save more than R $ 340.00. It was also observed that 60% of the failures are related to the electric sector and that training in this area will probably have higher returns.
III
Sumário
RESUMO ... I ABSTRACT ... II LISTA DE FIGURAS ... V LISTA DE ABREVIAÇÕES ... VII
1 Introdução ... 1 1.1 Apresentação e Justificativas ... 1 1.2 Objetivos ... 4 1.2.1 Objetivos gerais ... 4 1.2.2 Objetivos específicos ... 4 2 Revisão bibliográfica ... 5 2.1 Introdução ... 5 2.2 A turbina eólica ... 5 2.2.1 Fabricantes de aerogeradores ... 8 2.3 Manutenção ... 9
2.4 Operação e manutenção dos parques eólicos ... 12
2.5 Processo de compra de um complexo eólico ... 14
3 MATERIAIS E MÉTODOS ... 16
3.1 Levantamento de dados ... 16
3.2 Análise qualitativa dos dados ... 18
3.3 Análise quantitativa dos dados... 19
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 23
4.1 Ocorrências no complexo eólico ... 23
4.2 Análise por quantidade de horas ... 29
IV
4.4 Cenário com acesso ao Hub ... 37
4.5 Viabilidade econômica da contratação do serviço ... 40
5 Conclusões ... 43
V LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Matriz energética brasileira em GW. ... 2
Figura 2 – Desenho esquemático de um aerogerador ... 6
Figura 3 - Mercado mundial de fabricantes de aerogeradores ... 8
Figura 4 - Comparação entre o mercado dos fabricantes de aerogeradores do Brasil e Finlândia. . 9
Figura 5 - Exemplo de planilha utilizada no Excel 2010 para organização dos dados ... 18
Figura 6 - DashBoard das ocorrências do complexo estudado. Elaborado no Power BI. ... 24
Figura 7 - Quantidade e média de horas paradas devido acessos in loco e remoto ... 28
Figura 8 - DashBoard da visão do complexo em termos de horas elaborado no Power BI ... 30
Figura 9 - Comparação: Indicadores de manutenção. ... 36
Figura 10 - Foto da estrutura interna do Hub de uma turbina eólica ... 37
Figura 11 - Visão externa de dentro do Hub de uma turbina eólica ... 38
Figura 12 - DashBoard do cenário hipotético com equipe possuindo acesso ao Hub elaborado no Power BI. ... 39
VI LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Potência eólica instalada no Brasil e número de parques por estado ... 3
Tabela 2 - Principais partes de uma turbina eólica moderna. ... 7
Tabela 3 - Parâmetros utilizados para análise no estudo do presente trabalho ... 17
Tabela 4 - Dados utilizados na análise de viabilidade econômica... 22
Tabela 5 - Lista dos alarmes mais acionados no período analisado ... 26
Tabela 6 - Alarmes que mais foram acionados e suas respectivas quantidade de horas paradas (In loco X Remoto)... 28
VII LISTA DE ABREVIAÇÕES
ANEEL – Agência Nacional De Energia Elétrica ABEEólica – Associação Brasileira De Energia Eólica ABNT – Associação Brasileira De Normas Técnicas GW – GigaWatt
HH – Homem-Hora
ISP – Independent Service Provider (Prestadores Independentes de Serviço) MTBF –Mean Time Between Failures (Tempo Médio Entre Falhas)
MTTR – Mean Time To Repair (Tempo Médio Para Reparos) MW – MegaWatt
MWh – MegaWatt hora
O&M – Operação e Manutenção
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 Apresentação e Justificativas
Em meio a danos ambientais cada vez mais aparentes no mundo, especialistas defendem o uso de energias renováveis para diminuir impactos como a emissão de gases de efeito estufa e o aquecimento global (EBC, 2017). No âmbito da geração de energia elétrica, as fontes de energia renováveis vêm ganhando cada vez mais protagonismo nesse cenário devido ao fato de que outras fontes naturais de energia sofrem risco de esgotamento em um futuro próximo. O petróleo é um exemplo bastante enfático dessa possível escassez de recursos, já que sua produção mundial em relação ao PIB Global vem declinando continuamente desde meados da década de 70 (de 2,6 a 1,3 mil /barris por dia/bilhão de dólares de PIB Global no período de 1974 a 2014) (Pedrosa e Corrêa, 2016).
Dessa forma, a geração de energia por meio dos ventos vem se mostrando uma alternativa alinhada com os desafios de sustentabilidade que o século XXI apresenta (Varella Filho, 2013) para suprir a demanda de uma possível escassez de recursos para a obtenção de energia elétrica. No Brasil em especial, essa fonte de energia vem ganhando grande destaque em sua matriz energética, visto que o país é visto como detentor de um dos melhores ventos do mundo para se produzir energia. Segundo a ANEEL, 2018, o Brasil tem potencial de geração de 300 GW através da força dos ventos, o que corresponde a 2,2 vezes a matriz elétrica brasileira.
De acordo com a ABEEólica (2019), o Brasil já possui mais de 15GW de capacidade instalada, distribuídas em 601 parques eólicos e mais de 7 mil aerogeradores. Tal capacidade corresponde a 9,2% da matriz energética brasileira, além de ser a segunda fonte de energia do país, como pode-se observar na Figura 1.
2
Figura 1 - Matriz energética brasileira em GW.
Fonte: ABEEólica (2019).
Dos mais de 15GW de capacidade instalada, 86% estão na região Nordeste (ABEEólica, 2019), e quase 27% somente no estado do Rio Grande do Norte (Tabela 1), o que deixa claro o potencial dessa fonte de energia no desenvolvimento atual da região. Ao percorrermos as estradas do nordeste brasileiro, é facilmente perceptível a mudança visual na paisagem pela presença das torres eólicas. Tal mudança gera novos desafios e a necessidade da aprendizagem de novos conhecimentos técnicos para acompanhar suprir as demandas que essa nova tecnologia produz.
3
Tabela 1 - Potência eólica instalada no Brasil e número de parques por estado
Estado Potência (MW) Nº de parques
RN 4.066,15 151 BA 3.934,99 153 CE 2.045,46 79 RS 1.831,87 80 PI 1.638,10 60 PE 781,99 34 MA 328,80 12 SC 238,50 14 PB 157,20 15 SE 34,50 1 RJ 28,05 1 PR 2,50 1 Total 15.088,10 601 Fonte: ABEEólica, 2019
Um dos desafios que podemos citar é a questão da manutenção dos parques eólicos, fator este que gera um custo alto aos proprietários dos parques e que, se não bem planejada e executada, pode também não permitir o alcance do rendimento máximo da geração de energia que um complexo eólico tem a capacidade de fornecer.
A operação e manutenção de um parque eólico dependerá do contrato entre as duas partes (proprietário e fabricante). o tipo de contrato varia muito de negociação para negociação existente no ato da compra das máquinas a serem instaladas, variando o período de O&M que será ofertado, quais atividades são de responsabilidade da fabricante, o horário de serviço de sua equipe e outras particularidades.
Para os gestores de um complexo eólico, pode ser interessante possuir apenas a equipe de O&M fornecida pelo fabricante, ou, em outros casos, possuir duas frentes de serviço, já que em
4 muitos casos, a equipe do fabricante opera apenas em horário comercial. Como o vento é uma fonte constante de energia, ou seja, a todo momento do dia existe vento na natureza, as máquinas também operam durante a noite e a madrugada pode ser de grande valia ter uma equipe dedicada para esse horário do dia.
Dessa forma, o foco desse trabalho consiste na avaliação qualitativa e quantitativa da operação e manutenção realizada nos parques eólicos brasileiros e o quanto esse fator pode vir a afetar no rendimento de um parque eólico e, consequentemente, na geração de energia limpa na região nordeste do Brasil.
1.2 Objetivos
1.2.1 Objetivos gerais
O objetivo desse trabalho é analisar a importância da manutenção corretiva na geração de energia de um complexo eólico localizado na região nordeste do Brasil.
1.2.2 Objetivos específicos
Identificar o impacto da manutenção nos indicadores de produtividade do complexo eólico;
Analisar de viabilidade econômica da contratação de uma prestadora de serviço responsável pela manutenção do parque eólico no período de 21h00 às 05h00. Apontar formas de ampliar o lucro com os parques eólicos por meio da otimização
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2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Introdução
Inicialmente foi feito um apanhado bibliográfico com intuito de se obter um maior conhecimento sobre o que é a energia eólica e como ela vem afetando na economia nacional. Com isso em mente, iniciou-se uma pesquisa mais focada na área de operação e manutenção dos complexos eólicos instalados no Brasil, com objetivo de entender como são feitas estas atividades atualmente e como elas podem influenciar na geração de energia elétrica.
De acordo com GORAYEB e BRANNSTROM (2016), o vento é considerado uma fonte renovável de energia e o seu aproveitamento ocorre por meio da conversão da energia cinética de translação em energia cinética de rotação, com o emprego de turbinas eólicas para a geração de eletricidade ou com o emprego de cata-ventos e moinhos para trabalhos mecânicos.
O uso dos ventos na energia eólica, denominada como energia cinética contida nas massas de ar em movimento, segundo a (ANEEL, 2018), vem mostrando um crescimento consistente, passando da produção de 1 GW em 2011 para 14 GW em 2018 (EBC, 2017).
Nessa revisão bibliográfica, ainda, será apresentado a estrutura completa de um aerogerador, explicando os principais componentes instalados. Também será exposto conceitos sobre o serviço de operação e manutenção (O&M) e os tipos de manutenções que podem ser realizadas em um parque eólico. Ao final, como principal fator de análise deste presente trabalho, serão mostradas as definições dos indicadores de manutenção e de produção energética usados neste trabalho. Essa revisão tem o intuito de criar uma base científica para a análise e discussão dos dados expostos nesse trabalho.
2.2 A turbina eólica
Os aerogeradores são equipamentos que realizam a conversão de energia cinética contida nos ventos em energia elétrica, disponibilizando-a para a rede elétrica em seus terminais de saída. (Pavinatto, 2005). Estes equipamentos são formados por componentes que possuem funções específicas dentro do aerogerador para a produção de energia elétrica. Na figura 2, segue um
6 desenho esquemático (Figura 2) com as principais partes de uma turbina eólica moderna e, logo em seguida, um explicação um pouco mais detalhada da função de cada um deles (Tabela 2).
Figura 2 – Desenho esquemático de um aerogerador
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Tabela 2 - Principais partes de uma turbina eólica moderna.
Elemento Função
Torre de sustentação Estrutura vertical que sustenta toda a estrutura superior da turbina eólica.
Sistema de controle Localizado na base da turbina, este sistema é aonde está localizado todos os comandos responsáveis por controlar a turbina, como por exemplo: dados vindos dos sensores de temperatura e velocidade, comando de parada ou partida da turbina, entre outros.
Rotor Peça central da turbina, localizada na parte superior e responsável por acoplar as pás em sua estrutura e transmitir a energia cinética gerada pelo vento para o eixo principal (Main Shaft).
Pás Na maioria das turbinas modernas, existem três pás instaladas, sendo a função delas a de captar a massa de vento gerada na região em que a turbina está instalada e, assim, movimentar o rotor. Sistema de freio
aerodinâmico
Também conhecido como sistema de Pitch, ele tem a função de regular a velocidade em que o rotor gira, de forma que, a depender da velocidade que o vento se movimenta, o sistema põe as pás em modos de ataque ou de defesa, influenciando diretamente na velocidade de giro do rotor.
Nacelle É a caixa localizada na parte superior da turbina e serve como uma espécie de carcaça ou casa onde estão localizadas a caixa de engrenagem, gerador e outros componentes de menor tamanho. Sistema de freio a
disco
Este sistema é dedicado a frenagem da turbina através do contato direto com o Main Shaft.
Multiplicador de engrenagem
(Gearbox)
Um dos componentes que mais gera gastos com manutenção, ele é responsável por transmitir a potência vinda do rotor para o gerador, através de um conjunto de engrenagem que multiplica a velocidade gerada pelo rotor.
Acoplamento elástico
Componente que liga (acopla) a Gearbox ao gerador.
Gerador elétrico Recebe energia da Gearbox, produzindo energia elétrica. Essa energia é, posteriormente a esse processo, conduzida para a subestação do parque.
Sensores de vento (Anemômetro)
Responsável por medir a velocidade do vento na região onde a turbina está instalada.
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2.2.1 Fabricantes de aerogeradores
Existem dezenas de fabricantes destas turbinas ao redor do mundo, as quais fabricam diversos tipos de modelos para o mercado mundial. Para os profissionais da área que trabalham com a operação e manutenção dessas máquinas, torna-se muito importante o conhecimento das especificidades de cada modelo para que um serviço de qualidade e com segurança seja realizado.
Segundo a ePowerBay (2019), o fabricante que domina o mercado mundial é a Vestas Wind Systems (Figura 3), e aqui no Brasil, essa empresa já domina 10% de todo o mercado nacional (Figura 4).
Figura 3 - Mercado mundial de fabricantes de aerogeradores
Fonte: ePowerBay (2019)
Já no Brasil, o cenário não segue a tendência mundial, sendo a GE Renewable Energy a principal fornecedora dos aerogeradores instalados no país. De acordo com a Epowerbay, este fato ocorre devido à distância geográfica da fábrica das Vestas, que está localizada da Dinamarca,
9 do Brasil. Como exemplo, pode-se fazer um comparativo entre Brasil e Finlândia, cujo possui o mercado de aerogeradores dominando pela Vestas com mais de 50% das turbinas fornecidas pela fabricante. A proximidade entre os dois países é um fator determinante para este fenômeno segundo a Epowerbay,2019.
Figura 4 - Comparação entre o mercado dos fabricantes de aerogeradores do Brasil e Finlândia.
Fonte: ePowerBay (2019)
2.3 Manutenção
A manutenção é definida como a combinação de todas as ações técnicas e administrativas, incluindo supervisão, destinadas a reter um item, ou restaurá-lo a um estado ao qual o mesmo possa executar uma função requerida. (International Electrotechnical Comission)
Essa atividade é usada nos mais diferentes tipos de indústrias, não sendo diferente na área da eólica. O maior objetivo de um parque eólico é gerar energia, de forma que, quando uma turbina está fora de operação, o parque estará deixando de produzir energia e, consequentemente,
10 deixando de lucrar. É nesse sentido, que a manutenção se torna importante, já que sua função é a de aumentar a produtividade, reduzindo custos (Fabro, 2003).
Segundo Venkataraman (2007), existem cinco níveis para os sistemas de manutenção, sendo eles, a manutenção realizada após uma falha, manutenção reativa a uma condição negativa, preventiva, preditiva, além da escolhas das melhores práticas de melhoria contínua.
A manutenção realizada após uma falha ou manutenção corretiva ocorre apenas quando uma falha é detectada. Os reparos feitos nessa manutenção são ações de emergência, devido a algum problema que causou a parada da máquina.
As manutenções preditiva e preventiva, são tipos de manutenções chamadas de proativas, ou seja, são realizadas antes de ocorrer alguma falha. Pinto e Xavier (2001) definem a manutenção preventiva como a atuação realizada para reduzir ou evitar uma falha ou uma queda de desempenho da máquina, obedecendo um plano previamente elaborado, baseado em intervalos de tempo definidos. Por exemplo, na Gearbox de um aerogerador, é importante verificar periodicamente o nível de óleo do componente, já que a quantidade de óleo adequada irá garantir uma adequada lubrificação ao sistema. Portanto, ao realizar essa verificação, os responsáveis pela manutenção estão prevenindo a ocorrência de alguma falha devido a lubrificação inadequada da máquina. De acordo com Prajapati, Bechtel e Ganesan, 2012, a manutenção preditiva é baseado no diagnóstico das condições monitorada, bem como no prognóstico de utilização, analisando as condições atuais do componente e previsão de tempo de vida útil restante.
Todas essas manutenções são atividades comuns nos parque eólicos construídos ao redor do mundo, variando de acordo com cada contrato de manutenção que é firmado, com a necessidade de cada complexo eólico e também da gestão do parque. Como exemplo, pode-se citar a análise de óleo da GearBox, que é uma prática preditiva de manutenção, a qual busca identificar possíveis contaminantes no lubrificante, os quais possam a vir a prejudicar a lubrificação do sistema e uma possível falha no futuro. Também, como medida corretiva, é possível exemplificar a troca de um grande componente da turbina, como a de uma pá que esteja com uma condição não apropriada para uso.
11 As escolhas das melhores práticas também se torna uma prática muito importante, pois está relacionada diretamente com a gestão da manutenção. Para Bartz et al. (2013) e Younus et al. (2016), torna-se importante para as empresas adotar as melhores práticas de manutenção, garantindo a operação sustentável e produtiva dos recursos.
2.1.1 Indicadores da manutenção
Uma das medidas adotadas na gestão de uma manutenção é o controle dos indicadores de manutenção. Estes têm o papel de monitorar as atividades, identificar se essas foram realizadas da melhor forma possível, com o objetivo de que a produção alcance um rendimento mais próximo do máximo (Reis; Costa; Almeida, 2009).
Os autores Viana (2002); Wireman (2003) defendem que a inclusão dos indicadores de manutenção é indispensável para acompanhar os processos de manutenção. Tais autores, apontam alguns indicadores que auxiliam um gestor no desenvolvimento de planos de ações com foco na melhoria do rendimento, alguns deles são:
MTBF (Mean Time Between Failures; Tempo Médio Entre Falhas )
Leva em consideração todo o intervalo de tempo que uma máquina esteve fora de operação. Ele é calculado pela divisão das horas disponíveis do equipamento para operação pelo número de intervenções realizadas no mesmo período.
MTBF = somatório das horas em bom funcionamento
número de paradas para manutenção corretiva (2.1)
MTTR (Mean Time to Repair; Tempo médio para reparo)
O tempo médio para reparos é um indicador que pode ser usado para todos os equipamentos reparáveis. Ele é calculado através da divisão entre a soma de horas que uma máquina ficou fora de operação (Horas Indisponíveis) e o número de intervenções realiza das no período.
12 MTTR = somatório dos tempos de reparo
número de intervenções realizadas (2.2)
Disponibilidade
Esse indicador pode ser definido como a capacidade que um equipamento possui em executar sua função em um determinado intervalo de tempo. Em outras palavras, a disponibilidade é um fator capaz de indicar o quão uma máquina está próxima do seu ideal em termos de operação. A disponibilidade média da unidade, é calculada através do MTBF (Tempo médio entre falhas) e MTTR (Tempo médio até a conclusão de um reparo na unidade). (FOGLIATTO & RIBEIRO, 2009)
Disponibilidade = MTBF × 100
(MTBF + MTTR) (2.3)
Para Ribeiro (20009), o MTTR, MTBF e a taxa de disponibilidade do equipamento são indicadores importantes na avaliação de plantas industriais, assim como nas plantas eólicas. De fato, esses números podem servir como uma importante ferramenta para o gestor do parque ao auxiliá-lo na tomada de decisões. Em caso de um equipamento possuir uma taxa de disponibilidade baixa, significa que ele não está tendo um rendimento satisfatório e pode afetar diretamente na produção de energia de um parque eólico. Segundo (Wireman, 2013), decisões tomadas por gerentes de manutenção podem impactar os resultados de uma planta industrial por completo. Dessa maneira, é importante que a manutenção seja considerada um negócio.
2.4 Operação e manutenção dos parques eólicos
Segundo Santos (2016), a operação de parques eólicos engloba atividades de gestão e controle relacionadas à operação e manutenção dos subsistemas diretamente responsáveis pela geração e escoamento de energia.
Os contratos são celebrados entre a empresa proprietária do parque e outra empresa que oferece o serviço de operação e manutenção. É importante citar que, quando uma empresa ganha um leilão de um parque eólico e define seu fabricante de aerogeradores, é firmado um contrato
13 entre as duas partes (proprietário e fabricante) para operação e manutenção do parque. Neste caso, o tipo de contrato varia muito de negociação para negociação existente no ato da compra das máquinas a serem instaladas, variando o período de O&M que será ofertado, quais atividades são de responsabilidade da fabricante, o horário de serviço de sua equipe e outras particularidades.
Uma outra modalidade existente, é a de contratos firmados entre empresas proprietárias de complexos eólicos e ISPs que fornecem o serviço de O&M. Esse tipo de empresa possui um capital humano técnico especializado e fica responsável por toda a parte de operação e manutenção das máquinas por um determinado período firmado em contrato. Dentro do escopo da empresa contratada, podem estar a operação completa de todo o parque, ou seja, manutenções corretivas e preventivas, operação no sistema elétrico, fornecimento de peças de reposição, entre outras designações. Por outro lado, também existe contratos de O&M que são firmados com escopos parciais, sendo oferecido o gerenciamento apenas de algumas atividades possíveis de serem efetuadas dentro do complexo de aerogeradores.
Para os gestores de um complexo eólico, pode ser interessante possuir apenas a equipe de O&M fornecida pelo fabricante, ou, em outros casos, possuir duas frentes de serviço, já que em muitos casos, a equipe do fabricante opera apenas em horário comercial. Como o vento é uma fonte constante de energia, ou seja, a todo momento do dia existe vento na natureza, as máquinas também operam durante a noite e a madrugada pode ser de grande valia ter uma equipe dedicada para esse horário do dia.
As decisões de se contratar um serviço de O&M são definidas em reuniões, onde todas as estatísticas do parque são analisadas, sempre, com o objetivo de se ter uma maior geração de energia e alcançar o mais próximo possível do potencial de geração do complexo.
Incluído no escopo do serviço de O&M, os operadores responsáveis pela atividade tem a incubência de realizar manutenções, programadas ou não programas, com a finalidade de colocar a turbina em operação (Reboot) novamente dentro das melhores condições possíveis. O
Reboot pode ser feito in loco, quando há a necessidade da intervenção ser feita junto com o
14 reinício da operação da máquina pode ser realizado através de sua central de comando, localizada no próprio complexo. O reboot é necessário quando algum alarme é acionado e a turbina para de operar devido a esse fato. Dessa forma, o colaborador deve identificar essa parada, analisar a falha, tentar reiniciar a turbina via remoto e, caso não consiga, partir para uma intervenção in
loco, ou esperar melhores condições (vento, temperatura) e tornar a tentar realizar o reboot.
As atividades de manutenção feitas pela equipe podem ser desde substituições de peças programadas a reparos de natureza elétrica ou mecânica. Na sequência, segue uma lista das intervenções que a equipe pode realizar nas turbinas do complexo eólico analisado nesse estudo:
i) Teste de calibração das pás ii) Substituição de componentes
iii) Atualização do sistema de comunicação
iv) Realizar reset nas placas de comunicação
v) Testes de freio vi) Testes em baterias
vii) Trabalhos de cabeamento viii) Troubleshooting
ix) Preenchimento de óleo
2.5 Processo de compra de um complexo eólico
Os complexos eólicos, no Brasil, são obtidos através da realização de leilões organizados pelo poder público de cada estado onde as turbinas serão instaladas. Conhecido como o mercado fechado de energia, as empresas que ganham o leilão, ganham o direito de vender a energia que seu complexo produzirá por um valor fixado, definido ao término do leilão.
As partes interessadas em construir aerogeradores em um determinado local precisam ser suficientemente competitivas para conseguir chegar ao menor preço de venda de energia possível. Em outras palavras, a parte que conseguir vender a energia produzida pelo menor preço, ganha o leilão. Ao se ganhar, a empresa vencedora conquista a concessão do local para produzir energia por um determinado período de tempo, previamente definido no edital do leilão concorrido.
O preço é definido baseado em MegaWatts Hora (MWh) produzidos, os quais são calculados pela multiplicação da potência nominal das turbinas pelas horas, nas quais ela esteve
15 gerando energia e pelo seu fator de capacidade, que é a porcentagem de sua potência nominal que está sendo realmente entregue à rede de transmissão elétrica.
Os valores que os MWh são negociados variam de acordo com o leilão e, segundo a ANEEL (2019), esses valores vem decaindo nos últimos anos. Segundo a agência, no leilão de geração A-4, realizado na cidade de São Paulo em abril de 2018, os projetos eólicos foram negociados a R$ 67,60/MWh, com um deságio de 73,49% em relação ao leilão anterior. Essa tendência decrescente indica uma alta competitividade no setor, devida a presença de muitas empresas interessadas em construir sem complexos geradores em território brasileiro.
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3 MATERIAIS E MÉTODOS
A fim de atingir o objetivo de mostrar a influência direta da manutenção sob a geração de energia de um complexo eólico, percorreu-se três etapas que serão descritas nesse capitulo, são elas: levantamento de dados, análise qualitativa e quantitativa dos dados, onde essa última compreendeu o cálculo dos indicadores de manutenção, assim como das horas salvas devido aos serviços da ISP, e por fim, realizou-se uma análise da viabilidade econômica da contratação do serviço de O&M prestado pela ISP em questão.
3.1 Levantamento de dados
Todos os dados utilizados neste trabalho foram oriundos do monitoramento da operação e manutenção realizada por um ISP – a qual terá seu nome omisso no presente estudo por questões de segredo industrial - contratado junto à administração de um dos maiores complexos eólicos do Brasil, localizado na região nordeste deste país.
A empresa proprietária do parque eólico, cujo interesse é terceirizar um serviço de O&M específico para atuar durante o terceiro turno de trabalho (turno noturno), decidiu por firmar esse contrato devido ao fato de que o fabricante, por questões normativas internas, não oferece suporte às máquinas durante este período do dia.
Para esse caso, a equipe da fabricante das turbinas trabalha no complexo eólico das 07:30 às 17:00 de segunda a sexta-feira. Porém, durante as noites, as turbinas também funcionam e estão sujeitas a falhas. Dessa forma, se ter uma equipe operando durante esse período pode significar mais geração de energia e é isso que o proprietário pensava quando decidiu contratar um outra empresa para realizar o O&M do parque. Além disso, na região do parque estudado especificamente, os ventos mais fortes ocorrem durante a madrugada, tornando mais um fator decisivo para o proprietário optar por contratar uma equipe para operar nesse turno, já que quanto mais forte são os ventos, maior é a capacidade da máquina de gerar energia.
A segunda empresa, denominada como contratada, se trata de uma ISP brasileira, a qual oferece soluções para o setor eólico de todo o país. É escopo dessa empresa, nesse contrato,
17 oferecer a mão de obra especializada de dois colaboradores, os quais deverão estar exercendo suas funções no parque das 21:00 às 05:00, de domingo a domingo, durante o prazo de um ano.
Com essas informações em vista, foram selecionados os dados que serviram como base de estudo para posteriores análises quantitativa e qualitativa de como o serviço de O&M possui influência direta na rendimento de um complexo eólico.
Os parâmetros mostrados na Tabela 3 foram coletados de 40 turbinas eólicas MODELO GE 1.7X, correspondendo ao período de 05/01/2019 a 05/05/2019. Coletou-se os dados destas 40 turbinas e, para cada falha registrada, preencheu-se a tabela abaixo.
Tabela 3 - Parâmetros utilizados para análise no estudo do presente trabalho
Parâmetro Descrição
Parque Nome do parque
WTG (turbina eólica) Número da WTG
Alarme Número do alarme
Descrição do alarme Motivo do alarme disparar
Data de parada da máquina Data e hora de parada da máquina Data de restart da máquina Data e hora de restart da máquina
Horas paradas Número das horas paradas
Reboot in loco? Sim ou não
Atividade não finalizada por limitação
de acesso? Sim ou não
Falta de acesso ao Hub? Sim ou não
Fonte: Elaborada pelo autor
Após o levantamento dos dados, os mesmos foram organizados por categoria em planilhas na plataforma Excel 2010 (Figura 5). Em seguida, os dados são validados e postos para avaliações quantitativas e qualitativas.
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Figura 5 - Exemplo de planilha utilizada no Excel 2010 para organização dos dados
Fonte: Arquivo pessoal
Como ferramenta de auxílio para a interpretação dos dados coletados, utilizou-se o Software Power BI. O Power BI é um programa de business inteligente que é muito útil para tratar dados e transformá-los em gráficos interativos e inteligentes. Segundo a Microsoft, sua desenvolvedora, o Power BI é um serviço de análise de negócios que fornece insights para permitir decisões rápidas e informadas. Também define o software como uma coleção de serviços de softwares, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar as fontes de dados não relacionadas em informações coerentes, visualmente envolvente e interativas. O uso do mesmo se torna importante, portanto, para a facilitação da visualização gráfica do que cada categoria de dados influencia na geração de energia e quais fatores devem ser melhorados para que o serviço de operação e manutenção do parque seja realizado com a maior eficiência possível.
19 A primeira etapa do tratamento dos dados coletados foi a análise qualitativa destes, na qual estudou-se os principais motivos das:
i) Intervenções nas máquinas. ii) Intervenções in loco.
iii) Intervenções não terem sido finalizadas.
Essa primeira análise foi feita com objetivo de entender quais principais problemas o complexo estudado vem sofrendo durante sua operação e como as manutenções vem sendo conduzidas pela equipe responsável.
3.3 Análise quantitativa dos dados
Em seguida, partiu-se para uma análise numérica dos dados coletados, de forma que se tinha como foco principal final a obtenção do indicador de disponibilidade de cada turbina e, também, do complexo como um todo.
Para se chegar a esse número, foi preciso calcular o MTBF, MTTR e o número de falhas que cada máquina sofreu no período analisado. Esses fatores são indicadores de manutenção, os quais são usados atualmente na área de manutenção de diversos segmentos de empresa para se medir a eficiência das máquinas instaladas e como ações de manutenção podem ser benéficas para o aumento da vida útil do maquinário instalado e para a produtividade da empresa.
As horas em funcionamento do parque são calculadas através do somatório das horas em que a turbina operou no intervalo entre esses dias.
Cálculo de horas salvas e horas paradas
Em alguns dos dados tratados no Power BI, foi necessário realizar apenas uma contagem de suas ocorrências diretamente da planilha. De forma que, quando se extrai os dados da planilha do Excel, o software tem a capacidade de realizar essa contagem e expor de forma gráfica.
20 Já em outros dados, que serão expostos no corpo do presente trabalho, foi necessário manipular o software para realizar os cálculos das horas de geração salvas e das horas em que as máquinas ficaram paradas devido a manutenção.
O conceito de horas salvas se trata da quantidade de horas que as turbinas ficaram em operação a mais do que estariam se não houvesse um a equipe noturna de O&M. Esse cálculo é feito fazendo-se o somatório das horas que o fabricante não pode fazer o reboot (HF) por estar fora de atuação devido às falhas ocorrerem 3º turno e das horas em que a máquina permaneceu fora de operação (HM), ou seja, o tempo necessário para realizar a manutenção. Onde esse somatório compreende todas as 𝑛 falhas.
Horas salvas = ∑(𝐻𝐹𝑖 + 𝐻𝑀𝑖) 𝑛
𝑖=1
(2.4)
É importante citar aqui que foi considerado, para efeito de cálculo, que o tempo o qual a fabricante gastaria, caso fosse realizar a manutenção, seria o mesmo em que a equipe da terceirizada contratada gastou em sua atividade feita similarmente. Por exemplo, se a equipe da empresa contratada necessitou de 2h30min para corrigir o problema da assimetria das pás, a equipe da fabricante iria gastar as mesmas duas horas e trinta minutos para realizar a mesma atividade. Da mesma maneira, a consideração é feita para intervenções remotas.
O conceito de horas paradas, se trata simplesmente do tempo em que a equipe de manutenção necessitou para recolocar a máquina em operação. Em outras palavras, as horas paradas de uma turbina é o somatório da subtração da hora em que ela foi recolocada em operação (HOP) pela hora em que a máquina parou de operar (HNOP). Onde esse somatório compreende todas as 𝑛 falhas.
Horas paradas = ∑(𝐻𝑂𝑃𝑖 − 𝐻𝑁𝑂𝑃𝑖) 𝑛
𝑖=1
(2.5)
Também é importante citar que como valor de horas paradas, apenas foram consideradas as horas paradas devido a manutenções corretivas, excluindo atividades como manutenções preventivas ou por qualquer outro motivo.
21 Análise da viabilidade econômica
A partir da obtenção da quantidade de horas salvas, é possível transpor esse número para valores financeiros. Para se chegar a esses valores, será feita uma quantificação estimada de quanto as horas salvas podem impactar monetariamente, além de uma relação custo benefício do serviço contratado. As estimativas feitas são baseadas em valores de leilões ocorridos no ano em que o complexo foi construído e no valor, o qual o projeto foi negociado entre a ISP e o proprietário do parque.
Tem-se a informação de que o preço médio do MWh, negociado no ano em que o complexo estudado foi construído gira em torno de R$150,00. Para estimarmos o quanto as horas salvas significam em valores financeiros, consideraremos o valor do MWh como R$120,00 para se evitar uma estimativa muito exagerada e ter uma margem de segurança na proximidade da veracidade dos resultados, além de considerar o fator de capacidade das máquinas como 70%, no qual é um valor médio entre os fatores das turbinas operantes no Brasil. Além disso, também é conhecido que a potência nominal das máquinas montadas no complexo estudado é igual a 1,7 MW.
O custo do serviço pode ser calculado com base no valor de homem-hora que geralmente é cobrado pela empresa contratada em seus serviços oferecidos. Pela média conhecida nessa empresa, esse valor será estimado como R$100,00. Para também auxiliar no cálculo, será considerado que a equipe de 2 técnicos especializados trabalhou durante 4 meses, todos os dias, sendo o tempo de serviço diário igual ao de 8 horas.
Após esse primeiro cálculo estimado, também será traçado um cenário de retorno financeiro, considerando a possibilidade da equipe acessar o Hub das máquinas. É importante explicar que no procedimento interno do fabricante das máquinas do complexo estudado, para se ter acesso ao Hub, é necessário pelo menos 3 pessoas na turbina para realizar o acesso. Esse número é definido por questões de segurança, já que se trata de uma atividade que coloca em risco a integridade física dos colaboradores. Dessa forma, para efeito de cálculo da estimativa do valor economizado, será considerado o serviço de 3 técnicos especializados.
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Tabela 4 - Dados utilizados na análise de viabilidade econômica.
Informação Valor adotado
Valor do MWh R$ 120,00
Potência nominal das máquinas 1,7 MWh
Fator de capacidade das máquinas 70%
Quantidade de profissionais necessários (casos ordinários) 2
Quantidade de profissionais necessários (casos extraordinários; acesso ao Hub) 3
Valor de HH R$ 100,00
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4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Neste capítulo serão abordados os resultados levantados durante quatro meses de operação e manutenção de um complexo eólico localizado no nordeste do Brasil
Na primeira etapa, será exposto um balanço geral dos indicadores obtidos nos 4 meses de operação, como o número de ocorrência de falhas, a quantidade de horas paradas das máquinas, entre outros fatores. Também será analisado os indicadores de manutenção, MTBF, MTTR e o fator disponibilidade, além de uma análise de custos com HH e de energia gerada.
Na segunda etapa de discussão, um outro cenário será mostrado, de forma que algumas variáveis serão alteradas, desenhando-se, assim, uma nova situação com novos números e indicadores. Posteriormente, poderá ser feito comparações entre as duas situações, além de uma análise racional do quanto essas variáveis alteradas podem influenciar na energia que é gerada e, consequentemente, no retorno financeiro para o proprietário.
4.1 Ocorrências no complexo eólico
Nesta seção será mostrado as ocorrências que aconteceram no complexo no período de levantamento de dados. Tais dados estão expostos na Figura 6.
O primeiro dado refere-se ao número de intervenções, ou seja, quantas vezes a equipe noturna de O&M necessitou interver em qualquer uma das turbinas instaladas no complexo eólico. Pode-se analisar que as 363 intervenções realizadas no período de 4 meses, significam um média de 90 intervenções realizadas por mês e, aproximadamente, 3 por dia, considerando que a equipe está ativa em 30 dias por mês. Em uma análise feita por parque, obtém-se a média de, aproximadamente, 23 intervenções por parque, já que o complexo é dividido em 16 parques.
Esses números levam a entender que as paradas noturnas de uma turbina são eventos frequentes e que, de fato, pode ser interessante para o proprietário do complexo ter um equipe atuando no turno noturno. Se considerarmos o número de 1 paradas por noite como um valor médio entre os 3 turnos, ou seja, o número de paradas por turno sendo equivalentes, conclui-se que 33% das paradas do complexo eólico não teriam intervenções realizadas no momento que ocorreu a falha, caso não existisse uma equipe de O&M em prontidão para a execução do serviço.
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Figura 6 - DashBoard das ocorrências do complexo estudado. Elaborado no Power BI.
Fonte: Elaborada pelo autor
O valor 359 mostrado na figura 6, refere-se a quantidade de alarmes que foram acionados durante o período de estudo. É importante frisar a diferença entre o número de alarmes acionados e o número de intervenções realizadas. Como pode ser observado, o número de intervenções é maior do que o de alarmes, tal fato ocorre porque nem todas as intervenções foram realizadas após um alarme ser acionado. Ou seja, existem algumas intervenções realizadas pois já existia uma atividade programada para isso. Essa ação pode ocorrer, por exemplo, quando
25 alguma falha é identificada mas não é possível remediá-la no momento da atividade. Dessa maneira, a equipe deixa agendada uma nova intervenção para outro momento, o qual seja possível resolver a falha identificada.
No sistema de inteligência da turbina eólica, diversos tipos de não conformidades podem ser detectadas e levar a máquina a sair do modo de operação. Dessa forma, esse dado mostra os diferentes tipos de alarme que foram acionados no período analisado. Esses tipos podem ser, por exemplo, alta temperatura, vento alto, entre outros, sendo suas variáveis detectadas a partir de sensores instalados nas turbinas do complexo. Esses sensores transmitem a informação para o sistema de controle do aerogerador, fazendo com que os alarmes sejam acionados sempre que algum comportamento fora do padrão é detectado. Todos os tipos de alarmes para o modelo de turbina eólica instalada no complexo em estudo podem ser vistos no apêndice A deste trabalho.
Na Tabela 5, está o ranking dos alarmes que mais foram acionados durante o tempo de análise feita neste trabalho. Os seis primeiros colocados, os quais tiveram vinte ou mais acionamentos, são:
i) Falha de comunicação no controle de pitch
ii) Corrente de segurança iii) Assimetria de ângulo de pás
iv) Falha no tiristor do pitch
v) Alta temperatura do óleo da gearbox vi) Carregador de bateria com voltagem
fora do limite recomendado.
Dentro dos tipos de alarmes, pode-se notar que eles possuem falhas de naturezas mecânica e elétrica, em sua maioria. Dessa maneira, se torna clara a importância de se possuir uma equipe de manutenção com expertise nesses dois ramos de atuação, já que, quando um alarme é acionado, a equipe precisa ser capaz de analisar a situação e encontrar as melhores soluções para remediar o problema acionado e recolocar a máquina em operação. Levando em conta o período analisado de falhas, aproximadamente 60% das falhas provém de natureza elétrica e o tempo parada devido a essas manutenções, correspondem a, aproximadamente, 65% do tempo total que as máquinas ficaram paradas para manutenção. Esses valores mostram que além de ocorrer mais, os problemas elétricos, no geral, necessitam de mais tempo para serem
26 solucionados, o que deixa claro que esse tipo de manutenção tem maior influência na quantidade de horas salvas no total. Quando a equipe consegue fazer um bom trabalho, isso é refletido diretamente no indicador MTTR (Tempo médio de reparo) e, consequentemente, na disponibilidade da máquina, pois, quanto mais baixo for o tempo médio de reparo, maior será o fator disponibilidade da máquina.
Tabela 5 - Lista dos alarmes mais acionados no período analisado de 4 meses
Descrição alarme Código do alarme Quantidade acionamentos
Communication fault pitch controller 120 33
Safety chain 63 23
Assimetria ângulo de pás 144 21
Pitch thyristor 276 21
Gearbox oil overtemperatur 77 21
Battery charging voltage not ok 134 20
Brakes does not close 157 13
Yaw limit switch activated 60 13
Battery voltage low axis 3 214 10
Queda de grid QG 1 10
No reduction of speed when braking
with primary brake 25 8
Pitch thyristor 1 fault 274 8
Pitch thyristor 2 fault 275 8
Rotor speeds impausible 346 8
Generator overspeed 14 7
Fonte: Elaborada pelo autor
Reboot
Das 363 intervenções realizadas, 91 tiveram a necessidade de serem feitas in loco, ou seja, quando a equipe precisa se deslocar da central de comando até a turbina para identificar a falha,
27 executar as ações de correção necessárias e, por fim, acionar o reboot. Outras 193 foram possíveis do reboot ser feito remotamente, ou seja, na própria central comando. É importante citar que o tempo gasto para se realizar um reboot remoto é menor que os reboots feitos in loco, já que, neste último caso, existe o tempo em que a equipe se desloca até a turbina, além do tempo da realização da manutenção. Geralmente, quando um alarme é acionado, a equipe tenta, primeiramente, realizar o reboot remoto, já que, em alguns casos, alarmes são acionados devido às más condições que podem ser temporárias. Como exemplo, pode-se citar o alarme de vento alto. Nos aerogeradores, existe um sistema de inteligência que detecta a velocidade do vento, através de um sensor de velocidade instalado em sua estrutura. Não é interessante para a máquina operar com ventos muito fortes, já que se aumenta a rotação do rotor, levando à elevação de temperatura interna, o que pode sobrecarregar os componentes elétricos da turbina. Portanto, um alarme pode ser acionado durante um pico de vento alto e esse vento, após pouco tempo, pode voltar a estar em uma velocidade que se encaixa nos padrões de operação da máquina, sendo possível o reboot ser feito remotamente.
Na Figura 7, podem ser observadas as médias do tempo em que as turbinas permanecem sem operação na realização dos reboots in loco e remoto.
Ao se fazer a relação entre os tipos de reboot (in loco e remoto) e as horas paradas com os principais alarmes acionados, construiu-se a Tabela 6. A partir dos dados dessa tabela, pode-se extrair que todas as vezes que o alarme 120 foi acionado e o problema foi solucionado, necessitou-se de uma ação in loco, gastando-se 130 horas na soma de todas intervenções, o que corresponde a aproximadamente 40% das horas paradas de todas as turbinas que necessitaram de ação in loco.
Outro fator interessante é que a Tabela 6 mostra que a intervenção in loco está diretamente ligada ao tempo gasto em reparos. Um grande exemplo disso é o alarme 144 que, apesar de ser menos acionado do que os alarmes 276 e 77 na modalidade in loco, tem o dobro da média da quantidade de horas paradas dos dois alarmes. Isso pode ter ocorrido por conta de que uma ou mais manutenções nessa máquina necessitou de um tempo de reparo bem maior do que a média.
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Figura 7 - Quantidade e média de horas paradas devido acessos in loco e remoto
Fonte: Elaborada pelo autor
Tabela 6 - Alarmes que mais foram acionados e suas respectivas quantidade de horas paradas (In loco X Remoto)
Alarme Quantidade de acionamentos In loco Remoto Horas paradas
120 33 31 0 130h 63 23 6 15 53h 144 21 1 17 23h 276 21 3 18 15h 77 21 5 16 13h 134 20 6 8 28h
Fonte: Arquivo pessoal
Ainda dentro do total de intervenções, 58 atividades não foram realizadas por falta de acesso à alguma parte específica do aerogerador por falta de materiais disponíveis no momento,
29 ou ainda devido a desfavoráveis condições climáticas. Entre as atividades que tiveram limitação de acesso, será discutido em um tópico, ainda nesta seção, as consequências que isso pode ter na geração de energia.
O restante das intervenções, as quais não estão enquadradas nem na modalidade in loco, nem na remoto, não foram computadas nos números mostrados na Figura 6, pois a equipe não conseguiu colocar a turbina em operação. Isso pode ocorrer devido a necessidades de manutenção que não estão no escopo da contratada, ou mesmo devido à falta de peças de reposição ou à condições climáticas desfavoráveis.
4.2 Análise por quantidade de horas
Neste item, será feita uma análise em quantidade de horas, focando nas que foram salvas com a atuação noturna de uma equipe de manutenção em prontidão para agir e também na quantidade de horas paradas devido as manutenções necessárias nas turbinas eólicas do complexo.
Esses números serão usados para se fazer uma importante conclusão de como, de fato, a equipe noturna vem influenciando na geração de energia e também serão base para se calcular os indicadores de manutenção.
Os primeiros números mostrados na Figura 8, dizem respeito a quantidade de horas aproximada que foram salvas por conta da contratação de uma equipe noturna de manutenção pelo proprietário. Esse cálculo foi feito individualmente por turbina, sendo feito o somatório de todas essas horas, posteriormente, para se chegar ao valor total indicado.
30
Figura 8 - DashBoard da visão do complexo em termos de horas elaborado no Power BI
31 Na Figura 8, também está discriminado as horas salvas por consequência de intervenções realizadas in loco e intervenções realizadas de maneira remota. Com essa discriminação, pode-se inferir que a quantidade de horas salvas a partir de atividades feitas in
loco é quase 1000% maior do que as atividades feitas remotamente. Esse valor mostra mais uma
vez que, em termos financeiros, as intervenções que necessitam do deslocamento da equipe até a turbina são as que fazem uma maior diferença na geração de energia final e que justificam a terceirização de um serviço de O&M para um turno específico. Para provar tamanha importância, basta pegarmos o número total de horas salvas com as atividades in loco. 2744 significa que foram salvas 686 horas de operação por mês e aproximadamente 172 horas por semana. Dessa maneira, o proprietário aumenta a disponibilidade de seu complexo, como um todo, podendo esse investimento trazer frutos financeiros bem maiores do que o valor gasto para contratar uma nova equipe.
Outro dado mostrado na Figura 8 é o total de horas paradas. Esse número retrata o somatório do tempo gasto de todas as atividades de manutenção realizadas no período analisadas e que foram capazes de recolocar os aerogeradores em operação.
Ao analisarmos o número de 472 horas paradas, podemos refletir que mais de 100 horas são gastas com manutenções apenas no turno da noite. Caso fosse feita a análise dos turnos da manhã e da tarde, esse valor poderia dobrar ou até mesmo triplicar. Esse valor de 472 influencia diretamente no cálculo do MTTR – Tempo médio para reparos, podendo ajudar o gerente de operações do parque a entender melhor a eficiência da equipe que está operando em seu parque. Por exemplo, se um gestor de um parque acompanha seus dados de manutenção diariamente, ele pode perceber a variação do tempo gasto no reparo de seus equipamentos. Dessa maneira, caso ele note um aumento do tempo gasto em relação a um período anterior, o MTTR pode ser uma importante ferramenta de auxílio em uma possível tomada de decisão. Apenas com esses dados sendo medidos diariamente e da maneira correta, é possível inteferir em alguma atividade, a fim de melhorar a produção do parque, diminuindo o tempo que a equipe gasta para realizar um reparo. Quando um gestor percebe um possível ponto de melhoria, ele pode traçar plano de ações como uma melhor capacitação da equipe de manutenção ou, até mesmo, ele pode
32 vir a descobrir que algum fator externo pode estar atrapalhando o rendimento de seus colaboradores.
Além desses valores, também é exposto na Figura 8 o total de atividades que deixaram de ser realizadas por falta de acesso a alguma estrutura da torre ou ao seu sistema de controle. Esse fato pode ocorrer devido a algum problema técnico, por falta de algum equipamento necessário para o acesso, por más condições climáticas ou pelo fato de que a atividade não está definida no contrato como escopo da empresa contratada, restringindo ela, portanto, de realizar a atividade. Uma das atividades que não está no escopo da equipe contratada é o acesso ao Hub, de maneira que, a partir dos dados, percebeu-se que uma quantidade a mais de horas de energia gerada poderiam ser salvas caso a equipe pudesse atuar nessa parte dos aerogeradores. Por isso, neste trabalho, possui um item dedicado apenas para se estimar tais valores de hroas que poderiam ser salvas com acesso ao Hub.
Existem dois gráficos traçados na Figura 8. Um diz respeito as horas salvas por parque e aerogerador e o outro as horas salvas por parque. Essa informação também pode ser muito útil para o gestor do parque, já que, a partir dela, ele está apto a identificar qual parque dentro de seu complexo está necessitando uma atenção maior por parte da equipe de operação, além de tornar possível que uma avaliação causa raiz seja feita para descobrir o que pode está acontecendo em um parque mais problemático.
Para sintetizar o que foi falado nos dois parágrafos anteriores, um exemplo de tomada de decisão pode ser referido: A equipe que está de prontidão no parque na maioria das vezes permanece abrigada na central de comando do complexo, até para poder realizar as intervenções remotas. Porém, caso um gestor perceber que um parque X vem tendo um número maior de ocorrências, ele pode decidir em deixar um colaborador mais próximo geograficamente desse parque para que a intervenção possa ser feita de maneira mais imediata. Dessa forma, o tempo de deslocamento da equipe até a turbina pode ser diminuído, o que irá, consequentemente, reduzir o tempo médio para reparos. É importante salientar que em muitos dos complexos eólicos instalados no Brasil, as turbinas podem estar em um mesmo complexo, porém bastante distantes entre si, podendo estar até 10 km longe uma da outra. Esse detalhe se deve ao fato de que as turbinas devem ser instaladas respeitando uma distância mínima uma da outra pra garantir o
33 máximo aproveitamento da velocidade dos ventos e também ao fato de que existem complexos muito grandes no Brasil, chegando a até 200 turbinas, o que demanda uma área geográfica muito vasta.
4.3 Disponibilidade do complexo
Nesta seção do estudo, serão expostos os valores obtidos através dos indicadores de manutenção de tempo médio entre falhas, tempo médio para reparo e disponibilidade. Primeiramente será feito uma classificação analítica das máquinas que mais tiveram falhas em seu histórico, as que mais necessitaram de tempo para reparo, sempre relacionando com o tipo de intervenção realizada. Nesse primeiro momento, os valores dos indicadores de manutenção serão considerados levando em conta o serviço da equipe de colaboradores do turno noturno. Além disso, também será classificada as turbinas que obtiveram maiores valores de taxa de disponibilidade, para que, dessa forma, seja obtida uma base que permita a comparação da disponibilidade total do parque em duas situações:
i) Disponibilidade do parque caso somente a fabricante estivesse à frente da operação nos turnos matutino e vespertino.
ii) Disponibilidade do parque com a adição de uma equipe de serviço operando no turno noturno.
A Tabela 7 está organizada da seguinte forma: As turbinas 1 e 2, correspondem as que obtiveram o maior e menor número de falhas, respectivamente. As turbinas 3 e 4, correspondem as que obtiveram maior e menor valor do tempo médio entre falhas (MTBF), respectivamente. As turbinas 5 e 6, correspondem as que obtiveram maior e menor valor de tempo de reparo (MTTR), respectivamente. As turbinas 7 e 8, correspondem as que obtiveram maior e menor taxa de disponibilidade, respectivamente.
Partindo para a análise dos dados, a primeira observação interessante que pode ser inferida, se trata do grande intervalo entre o menor valor (219:08:23) para o tempo médio entre falhas e seu maior valor (955:19:20). Essa grande diferença é explicada pelo fato de que não existe uma regra para que ocorra uma falha em uma máquina, de forma que, em um determinado período de tempo, uma máquina pode falhar nenhuma vez como 100 vezes. Outra explicação, é
34 que o tempo em que foi preciso para recolocar a turbina em operação varia de falha para falha, dependendo de sua natureza e complexidade. Portanto, o tempo médio entre falhas está diretamente ligado a quantidade de falhas ocorridas e o tempo necessário para corrigi-las, já que as horas disponíveis para operação são iguais para os dois casos. Isso pode ser percebido facilmente quando checamos o número de falhas das duas, onde em uma turbina ocorram 13 falhas e na outra, apenas 3.
Tabela 7 - Turbinas com indicadores com valores mais altos e mais baixos
Turbina Total de falhas MTBF MTTR Disponibilidade
1 13 219:37:51 0:52:28 99,60% 2 3 954:34:40 0:56:40 99,90% 3 3 955:19:20 0:12:00 99,98% 4 13 219:08:23 1:21:55 99,38% 5 9 312:24:07 6:06:20 98,08% 6 4 716:34:30 0:04:00 99,99% 7 4 716:34:30 0:04:00 99,99% 8 12 234:18:05 4:34:45 98,08%
Fonte: Elaborada pelo autor
Quando o MTTR é analisado, também é notório a grande diferença do menor valor (00:04:00) para o maior (06:06:20). Esse fato é explicado também pela natureza e complexidade da falha ocorrida, já que a equipe pode necessitar de muito mais tempo de serviço em determinados casos. Se filtrarmos todos os tipos de falhas ocorridas na turbina 6, iremos notar que todas as intervenções foram feitas de maneira remota, o que explica o pequeno tempo para reparos nessa turbina, já que não há a necessidade da equipe se descolar até a máquina, eventualmente subi-la e realizar a atividade. Esse pequeno tempo de reparo ocasiona em uma grande taxa de disponibilidade para a turbina, a qual pode ser vista na tabela como quase 100%.
Outro detalhe importante que pode ser extraído da Tabela 7, é que a diferença entre a turbina com a menor taxa de disponibilidade e a maior fica em torno de 2%. Dessa forma, pode-se concluir que, nespode-se estudo, não há um aerogerador muito mais problemático do que os demais, de maneira que se chegue a ser necessário uma preocupação em especial. Caso fosse visto um
35 valor abrupto em relação aos demais, o gestor do parque teria em suas mãos um excelente indicador para mostrar que essa tal máquina de seu complexo provavelmente está apresentando problemas mais sérios e merece uma intervenção especial, como uma inspeção mais detalhada ou um serviço de troubleshooting para tentar descobrir o que está acontecendo em sua estrutura.
Nesta seção, até agora, vem sido mostrado os principais valores dos indicadores de manutenção calculados considerando a equipe noturna de manutenção operando no complexo. Após termos esses dados conhecidos e de uma análise da situação ter sido realizada, é possível, a partir de agora, pleitear uma comparação entre as duas situações, já citadas anteriormente, que consideram:
i) Disponibilidade do parque caso somente a fabricante estivesse à frente da operação nos turnos matutino e vespertino.
ii) Disponibilidade do parque com a adição de uma equipe de serviço operando no turno noturno.
A Figura 9 mostra os valores dos indicadores nela citados considerando as 40 turbinas analisadas neste presente trabalho, sendo cada valor representado, o total de um somatório dos indicadores calculados individualmente por turbina.
