Künstliche Intelligenz für die Windindustrie

Die Digitalisierung hält auch in der Windenergie Einzug. In der Bran che wird unentwegt an neuen und - innovativen Ideen gearbeitet, um Zeit und Geld zu sparen. Die Anwendungsfelder reichen von der Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) einzelner Anlagenkomponenten mithilfe von Sensoren,
die bereits vor einem Defekt Alarm schlagen und Schlimmeres verhindern, über Drohnen, die autonom durch den Windpark fliegen und Rotorblätter auf Schä- den untersuchen, bis hin zu Wind- und Ertragsprognosen oder Vorhersagen der Stromnachfrage.

Forschungsprojekt PiB

Es geht darum, im Anlagenbetrieb möglichst viele Daten zu sammeln, diese auszuwerten und intelligent zu nutzen. Nicht nur im Bereich der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) kommt dabei immer öfter auch sogenannte Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Beispielsweise in dem Forschungsprojekt PiB – „Prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen“ der Universität Bremen, das im Januar 2018 gestartet ist und eine Laufzeit von drei Jahren aufweist. Projektpartner sind der Prognosedienstleister Energy & Meteo Systems, das Ingenieurbüro Spitzner Engineers und wpd Windmanager. Ziel des Vorhabens ist es, Ausfallzeiten im Winter aufgrund von Eisbildung an Rotorblättern zu verringern und Eisschäden zu vermeiden. Dafür soll laut Projektbeschreibung „ein komplett neues Konzept für Anti-Icing-Systeme“ entwickelt werden. Vereisungsrisiken sollen künftig anlagenspezifisch vorhergesagt werden können, „anstatt auf die Eismeldung der auf den Anlagen verbauten Sensoren zu warten.“ Windparkbetreiber sollen schon vorher wissen, wann eine Eisfront kommt und die Blattheizungen entsprechend starten können. Das soll teure Ausfallzeiten verringern, Material schonen und Schäden verhindern. Auch Personalkosten könnten sich minimieren, weil bei zugefrorenen Anlagen mitunter Serviceteams ausrücken müssen, um diese wieder freizugeben.

Für das dahinterstehende Prognosemodell werden Sensordaten von 3.000 Einzelanlagen aus über 20 Jahren – geliefert von wpd Windmanager – und von Energy & Meteo Systems zur Verfügung gestellte meteorologische Daten ausgewertet und in Beziehung zueinander gesetzt. „Dazu setzt das Team auf Data-Mining-Techniken, denn alle Daten händisch zu sortieren und zu analysieren würde Jahre oder Jahrzehnte dauern. Verschiedene, durch Künstliche Intelligenz gestützte Verfahren kommen dabei zum Einsatz, wie Korrelationsverfahren, Mustererkennung oder neuronale Netzwerke“, erklären die Projektpartner. Am Ende des Projekts wird es einen Vorhersage-Prototypen geben, der laut Planungen im Winter 2021 getestet werden soll. Daraus möchten die Bremer Forscher dann Handlungsempfehlungen für Windparkbetreiber ableiten können. Diese könnten eines Tages in die Betriebsführungssoftware eines Windparks integriert werden. Womöglich könnten die Windparks irgendwann sogar untereinander kommunizieren und sich gegenseitig vor Eisperioden warnen, prognostizieren die Forscher. Darüber hinaus kommen KI-Anwendungen auch in anderen Bereichen zum Einsatz. Etwa bei autonom fliegenden Drohnen, die Rotorblätter auf Schäden untersuchen. Für die zugehörige Analyse-Software werden KI-Elemente bei der Identifizierung und Kategorisierung der Defekte verwendet.

Das passende Interview zum Artikel:

Das könnte Sie auch interessieren: