Modelo de Correlación Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programación de Mantenimiento Preventivo de una Central Hidroeléctrica

Kleber Alejandro Zhañay Zhañay; Cristian Leiva; Erika Belen Pilataxi Perez; William Giovanny Quitiaquez Sarzosa

doi:10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.691

Modelo de Correlación Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programación de Mantenimiento Preventivo de una Central Hidroeléctrica

Translated title of the contribution: Wear Correlation Model - Amount of Sediments for the Preventive Maintenance Scheduling of a Hydroelectric Power Plant

Research output: Contribution to journal › Article

Abstract

The present research is carried out for the improvement of the availability of a hydroelectric power plant through a wear-sediment quantity correlation model for the scheduling of its preventive maintenance, the data is based on the measurement of blade thicknesses, as well as visual inspection to identify discontinuities in the water equipment, once the data has been collected, data analysis techniques can be used to evaluate the condition of the Francis turbine and determine the need for preventive maintenance under working condition. The data analysis detailed is the least squares method where the independent variables considered are power and suspended particles with their nephelometric unit of measurement of turbidity in parts per million (PPM). By means of the aforementioned analysis, it is possible to complete the results with the projection of the wear to years after the data obtained from the inspection point, and it also allows taking preventive measures before a failure occurs, which helps to reduce downtime and maintenance costs. Thus, the hydroelectric power plant under study has an annual average availability of 97.21 %, reduced by the suspension of power generation due to reservoir flushing and scheduled maintenance shutdowns. While the annual average reliability is 99.89 %, it is reduced by unscheduled failures. The result of the correlation statistical model determined the preventive maintenance for improvement conditions of 98 % of the availability in the hydroelectric power plant and is reflected in the reduction of days of no electricity generation.

Translated title of the contribution	Wear Correlation Model - Amount of Sediments for the Preventive Maintenance Scheduling of a Hydroelectric Power Plant
Original language	Spanish (Ecuador)
Pages (from-to)	39-47
Number of pages	9
Journal	Revista Técnica Energía
Volume	21
Issue number	21
DOIs	https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.691
State	Published - 31 Jan 2025

Keywords

Hydroelectric power plant
Maintenance
Sediments
Turbine

CACES Knowledge Areas

517A Mechanics and allied metalworking occupations

Access to Document

10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.691

Cite this

@article{0e3491dfc44c405bb82a2cf09a8095bd,

title = "Modelo de Correlaci{\'o}n Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programaci{\'o}n de Mantenimiento Preventivo de una Central Hidroel{\'e}ctrica",

abstract = "La presente investigaci{\'o}n se realiza para la mejora de la disponibilidad de una Central Hidroel{\'e}ctrica a trav{\'e}s de un modelo de correlaci{\'o}n desgaste-cantidad de sedimentos para la programaci{\'o}n de su mantenimiento preventivo, los datos se basan en la medici{\'o}n de espesores de los alabes, as{\'i} como la inspecci{\'o}n visual para identificar discontinuadas en los equipos h{\'i}dricos, una vez que se han recopilado los datos, se pueden utilizar t{\'e}cnicas de an{\'a}lisis de datos para evaluar el estado de la turbina Francis y determinar la necesidad de mantenimiento preventivo bajo condici{\'o}n de trabajo. El an{\'a}lisis de datos que se detalla es el m{\'e}todo de m{\'i}nimos cuadrados donde las variables independientes que se consideran son potencia y part{\'i}culas de suspensi{\'o}n con su unidad de medida nefelom{\'e}tricas de turbidez en partes por mill{\'o}n (PPM). Mediante el an{\'a}lisis mencionado se logra culminar los resultados con la proyecci{\'o}n del desgaste a a{\~n}os posteriores a los datos obtenidos del punto de inspecci{\'o}n, adem{\'a}s que permite tomar medidas preventivas antes de que se produzca una falla, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Es as{\'i} como la Central Hidroel{\'e}ctrica en estudio tiene un promedio anual del 97.21 \% de disponibilidad, se reduce por la suspensi{\'o}n de la generaci{\'o}n el{\'e}ctrica, debido al lavado del embalse y las paradas por mantenimiento programado. Mientras que, la confiabilidad promedio anual es el 99.89 \%, se reduce por fallas no programadas. El resultado del modelo estad{\'i}stico de correlaci{\'o}n determino el mantenimiento preventivo por condiciones de mejora del 98 \% de la disponibilidad en la Central Hidroel{\'e}ctrica y se refleja en la disminuci{\'o}n de d{\'i}as de no generaci{\'o}n el{\'e}ctrica.",

keywords = "Hydroelectric power plant, Maintenance, Sediments, Turbine, Hydroelectric power plant, Maintenance, Sediments, Turbine",

author = "\{Zha{\~n}ay Zha{\~n}ay\}, \{Kleber Alejandro\} and Cristian Leiva and \{Pilataxi Perez\}, \{Erika Belen\} and \{Quitiaquez Sarzosa\}, \{William Giovanny\}",

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TY - JOUR

T1 - Modelo de Correlación Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programación de Mantenimiento Preventivo de una Central Hidroeléctrica

AU - Zhañay Zhañay, Kleber Alejandro

AU - Leiva, Cristian

AU - Pilataxi Perez, Erika Belen

AU - Quitiaquez Sarzosa, William Giovanny

PY - 2025/1/31

Y1 - 2025/1/31

N2 - La presente investigación se realiza para la mejora de la disponibilidad de una Central Hidroeléctrica a través de un modelo de correlación desgaste-cantidad de sedimentos para la programación de su mantenimiento preventivo, los datos se basan en la medición de espesores de los alabes, así como la inspección visual para identificar discontinuadas en los equipos hídricos, una vez que se han recopilado los datos, se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para evaluar el estado de la turbina Francis y determinar la necesidad de mantenimiento preventivo bajo condición de trabajo. El análisis de datos que se detalla es el método de mínimos cuadrados donde las variables independientes que se consideran son potencia y partículas de suspensión con su unidad de medida nefelométricas de turbidez en partes por millón (PPM). Mediante el análisis mencionado se logra culminar los resultados con la proyección del desgaste a años posteriores a los datos obtenidos del punto de inspección, además que permite tomar medidas preventivas antes de que se produzca una falla, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Es así como la Central Hidroeléctrica en estudio tiene un promedio anual del 97.21 % de disponibilidad, se reduce por la suspensión de la generación eléctrica, debido al lavado del embalse y las paradas por mantenimiento programado. Mientras que, la confiabilidad promedio anual es el 99.89 %, se reduce por fallas no programadas. El resultado del modelo estadístico de correlación determino el mantenimiento preventivo por condiciones de mejora del 98 % de la disponibilidad en la Central Hidroeléctrica y se refleja en la disminución de días de no generación eléctrica.

AB - La presente investigación se realiza para la mejora de la disponibilidad de una Central Hidroeléctrica a través de un modelo de correlación desgaste-cantidad de sedimentos para la programación de su mantenimiento preventivo, los datos se basan en la medición de espesores de los alabes, así como la inspección visual para identificar discontinuadas en los equipos hídricos, una vez que se han recopilado los datos, se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para evaluar el estado de la turbina Francis y determinar la necesidad de mantenimiento preventivo bajo condición de trabajo. El análisis de datos que se detalla es el método de mínimos cuadrados donde las variables independientes que se consideran son potencia y partículas de suspensión con su unidad de medida nefelométricas de turbidez en partes por millón (PPM). Mediante el análisis mencionado se logra culminar los resultados con la proyección del desgaste a años posteriores a los datos obtenidos del punto de inspección, además que permite tomar medidas preventivas antes de que se produzca una falla, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Es así como la Central Hidroeléctrica en estudio tiene un promedio anual del 97.21 % de disponibilidad, se reduce por la suspensión de la generación eléctrica, debido al lavado del embalse y las paradas por mantenimiento programado. Mientras que, la confiabilidad promedio anual es el 99.89 %, se reduce por fallas no programadas. El resultado del modelo estadístico de correlación determino el mantenimiento preventivo por condiciones de mejora del 98 % de la disponibilidad en la Central Hidroeléctrica y se refleja en la disminución de días de no generación eléctrica.

KW - Hydroelectric power plant

KW - Maintenance

KW - Sediments

KW - Turbine

KW - Hydroelectric power plant

KW - Maintenance

KW - Sediments

KW - Turbine

UR - https://revistaenergia.cenace.gob.ec/index.php/cenace/article/view/691

U2 - 10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.691

DO - 10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.691

M3 - Artículo

SN - 1390-5074

VL - 21

SP - 39

EP - 47

JO - Revista Técnica Energía

JF - Revista Técnica Energía

IS - 21

ER -

Modelo de Correlación Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programación de Mantenimiento Preventivo de una Central Hidroeléctrica

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