138.000

hogares equivalentes

10 años en operación

Consta de 128 aerogeneradores y es uno de los mayores parques eólicos de ACCIONA en Australia, operativo desde 2009.

Con 192 MW instalados, el parque eólico de Waubra es el mayor operado por ACCIONA en Australia y uno de los de mayor potencia implantados por la compañía en todo el mundo. Situado al sureste del país, en el estado de Victoria, consta de 128 aerogeneradores de tecnología ACCIONA Windpower y 1,5 MW de potencia unitaria. Produce energía equivalente para atender el consumo de unos 138.000 hogares, evitando anualmente la emisión de unas 650.000 toneladas de CO2 en centrales de carbón.

INFORMACIÓN GENERAL

  • Situación: Waubra, Victoria. Australia.
  • Potencia: 192 MW
  • Aerogenerador: ACCIONA Windpower AW77/1500
  • Torre: Acero, de 110 a 120m
  • Puesta en marcha: 2009
  • Propiedad: ACCIONA

ASPECTOS DESTACADOS

  • Mayor parque eólico de ACCIONA en Australia y uno de los mayores de la empresa en el mundo.
  • Primer parque con aerogeneradores ACCIONA Windpower en el país.
  • Energía limpia equivalente al consumo de unos 138.000 hogares
  • 650.000 toneladas de CO2 evitadas al año
  • 200 empleos creados en la fase de construcción.
  • Programa de promoción comunitaria en las localidades del entorno.
  • Inversión: 450M$AUD

Cifras destacadas

192

megavatios (MW) de potencia

138.000

hogares equivalentes

128

aerogeneradores

650.000

toneladas de CO2 a la atmósfera evitadas al año

+200

empleos creados durante la construcción

Tecnología e innovación

TURBINE FOR LIFE

Proyecto que contribuye al aumento de la vida útil de los aerogeneradores, a conocer el estado de la flota y detectar comportamientos anómalos para optimizar la gestión y los costes de operación y mantenimiento de los activos. 

Para el análisis de la vida remanente de los componentes estructurales se trabaja desarrollando modelos físicos. Para la predicción de fallos en la flota de aerogeneradores de Acciona se está trabajando en dos líneas: el desarrollo de WindBrain® para la detección de comportamientos anómalos, y el uso de Machine Learning para identificar patrones de fallo en componentes eólicos.

    Iniciativas sociales