Fase cruciale per la transizione verso la manutenzione predittiva nel settore eolico italiano, questo approfondimento esplora con dettaglio tecnico e pratica esperta la trasformazione dei dati SCADA in sistemi ML robusti, superando le limitazioni legate alla scarsità di dati etichettati e alla complessità temporale dei segnali meccanici, con riferimento diretto alle best practice illustrabili nel Tier 2 Centro Siciliano Eolico – Innovazione SCADA e Machine Learning e al contesto operativo italiano evidenziato nel Tier 1 Italia: dalla teoria all’implementazione su impianti reali.
1. Fondamenti: perché il monitoraggio predittivo è una leva strategica per gli impianti eolici italiani
Le turbine eoliche rappresentano asset critici per la transizione energetica, ma la loro affidabilità dipende da un’accurata rilevazione tempestiva di anomalie che causano fermi imprevisti e costi elevati. In Italia, dove il parco eolico supera le 19 GW installate (dati ENEA 2023), un guasto non diagnosticato può comportare perdite superiori ai 100.000 euro al giorno per un singolo rotore (studio AIEA 2023). L’analisi predittiva, basata su modelli ML, interviene prima del guasto, riducendo il downtime fino al 40% e migliorando la disponibilità energetica. Tuttavia, la complessità dei segnali SCADA – caratterizzati da alta frequenza, rumore e campionamento irregolare – richiede tecniche sofisticate: la qualità del dataset SCADA è determinante. Impianti come quelli del Centro Siciliano Eolico (CSE), con SCADA Siemens WinCC integrato, dimostrano come sistemi certificati garantiscano sincronizzazione e affidabilità, ma rimangono sfide legate a dati incompleti e deviazioni anomale non facilmente identificabili senza approcci avanzati.
“La mancanza di dati etichettati non è un ostacolo insormontabile: tecniche semi-supervisionate e transfer learning, adattate al contesto locale, permettono di costruire modelli predittivi anche con scarsità storica.”
La priorità è rilevare deviazioni nei parametri chiave: vibrazioni (frequenze radiali e assiali), temperatura motore, coppia al mozzo, potenza attiva e reattiva, velocità di rotazione (RPM). Questi segnali, se analizzati singolarmente o in combinazione, rivelano indicatori precoci di squilibri meccanici, usura cuscinetti o inefficienze aerodinamiche.
2. Metodologia tecnica: un processo strutturato per il rilevamento predittivo
La pipeline esperta si articola in 5 fasi indissolubili, ciascuna con procedure dettagliate e ottimizzate per l’ambiente italiano:
Fase 1: Acquisizione e preprocessing avanzato dei dati SCADA
L’estrazione dei dati da SCADA Siemens WinCC richiede un’interfaccia dedicata (Python + OPC UA) per acquisire flussi a 1 Hz, con sincronizzazione temporale multi-sensore. I passaggi chiave includono:
– **Pulizia dinamica**: rimozione di outliers tramite filtro Kalman adattativo, che tiene conto del rumore meccanico locale tipico delle turbine in ambiente costiero o montano; interpolazione dei dati mancanti con Kalman filtering, superiore alla linear interpolation in presenza di rumore elevato o variazioni rapide.
– **Normalizzazione**: applicazione di Z-score per garantire uniformità tra variabili con scale diverse (es. temperatura in °C vs vibrazioni in mm/s²), essenziale per modelli basati su distanza come SVM o reti neurali.
– **Gestione bilanciamento classe**: le anomalie rappresentano <1% del dataset, quindi si applica SMOTE-Tomek per generare campioni sintetici positivi senza sovrapposizioni con classi normali, evitando bias predittivo.
– **Time-series alignment**: i dati vengono raggruppati in finestre scorrevoli di 1 minuto, preservando correlazioni temporali cruciali per modelli sequenziali come LSTM.
Fase 2: Ingegneria avanzata delle feature e selezione dei segnali
La qualità delle feature determina il successo predittivo. Si estraggono 12 categorie chiave:
- Statistiche scorrevoli: media mobile (5 min), deviazione standard, skewness, kurtosis, su finestre di 30 secondi per catturare trend e picchi improvvisi.
- Analisi spettrale: Trasformata di Fourier rapida (FFT) e Wavelet Continua per identificare frequenze anomale nelle vibrazioni (es. 2× frequenza di rotazione = squilibrio rotore).
- Feature derivate: rapporto velocità/coppia efficace, accelerazione angolare, variazione percentuale di RPM in 10 minuti per rilevare variazioni transitorie.
- Indici di stress meccanico: coppia efficace × velocità, che modella il carico meccanico reale.
- Feature temporali lag (t-1, t-2), differenze prime ordine, derivate temporali per catturare dinamiche non stazionarie.
- Feature fisiche derivati: rapporto vento potenza, coefficiente di potenza anomalo (Cp), che in contesti italiani variano fortemente con altitudine e turbolenza locale.
- Analisi di correlazione: matrici di correlazione per identificare sensori ridondanti o segnali dipendenti (es. temperatura e vibrazioni correlate da surriscaldamento).
- Feature spaziali quando disponibili dati da più turbine, correlazione inter-turbina per rilevare guasti a catena.
- Feature di stabilità: variazione media della deviazione standard su finestra 5 min, indicatore di instabilità meccanica.
- Feature di pattern estrazione di pattern ricorrenti tramite autoencoder non supervisionato, per identificare sequenze anomale non etichettate.
- Feature temporali estreme picchi massimi/minimi in parametri critici, analizzati con test di estremi (POT – Peaks Over Threshold) per valutare rischio improvviso.
- Fase di selezione: utilizzo di metodi filter (ANOVA, mutual information) e wrapper (Recursive Feature Elimination con Random Forest) per ridurre dimensionalità mantenendo predittività. In impianti con <50 turbine, si preferiscono feature a forte correlazione con guasti documentati storici.
- Validazione incrociata temporale: split sequenziale con training su dati pre-guasto (prima di ogni evento noto), test su eventi successivi; evita leak temporale.
- Metriche prioritarie: recall ≥ 90% e F1-score ≥ 0.85, con attenzione a minimizzare falsi negativi – ogni anomalia non rilevata può costare oltre 50.000 euro a causa di perdite di produzione.