Der Ausfall einer einzelnen Komponente in einer Windkraftanlage kann teuer zu stehen kommen. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler haben KI-Algorithmen entwickelt, die schon geringste Unregelmässigkeiten im Betrieb von Windturbinen erkennen. So können Ausfälle vorhergesehen und schnelle Massnahmen getroffen werden.
Pressedienst/Redaktion
Ein defekter Lüfter im Kühlsystem eines Umrichters kann die gesamte Energieproduktion eines Windrads für Wochen unterbrechen und kostspielige Reparaturen vor Ort nach sich ziehen. Proxima Solutions und das CSEM (Centre Suisse d’Electronique et de Microtechnique) haben gemeinsam mehrere Algorithmen entwickelt, die frühzeitig Abweichungen vom Normalbetrieb feststellen, wie sie in einer Medienmitteilung schreiben. Kostspielige Ausfälle und Produktionsunterbrüche lassen sich so verhindern. Die Algorithmen können künstlicher Intelligenz (KI) zum Beispiel sich wiederholende Fehler ausfindig machen, die aus der Ferne nicht detektierbar sind. «Viele technische Störungen bei Windkraftanlagen treten nicht über Nacht auf, sondern kündigen sich über einen längeren Zeitraum an – etwa durch aussergewöhnliche Temperaturwerte oder Vibrationen», erklärt Baptiste Schubnel, Datenwissenschaftler am CSEM.
Bei der einjährigen Konzeption der Anwendungen flossen das Knowhow und die Rückmeldungen der zuständigen Techniker vor Ort systematisch ein. Die gesammelten Inputs wurden von Experten aus den Gebieten der Windenergie und der Datenwissenschaft gemeinsam bearbeitet, und mit Hilfe von KI-Algorithmen wurden die relevanten Daten in praktische Informationen übersetzt.
Das System wurde im Rahmen von Pilotversuchen in den Windparks der BKW in Frankreich, Deutschland, Italien und der Schweiz erprobt. «2020 machten uns die Algorithmen auf eine potenzielle Schwachstelle aller unserer Windräder aufmerksam. Dank dieser Information und unseren Technikern vor Ort konnten wir Störungen und Ausfälle der Turbinen verhindern, die einen beträchtlichen finanziellen Schaden nach sich gezogen hätten», erklärt Arthur Chevalier, technischer Betriebsführer der BKW Wind Service GmbH.
Zwei Algorithmen im Einsatz
Die vorgestellte Lösung besteht aus zwei Elementen. Ein KI-Algorithmus erstellt einen digitalen Zwilling der Windkraftanlage. Dieser liefert laufend die Signalwerte, die unter realen Betriebsbedingungen zu erwarten sind. Ein zweiter Algorithmus vergleicht diese Werte mit den Echtzeitdaten der Anlage und alarmiert, wenn verdächtige Abweichungen auftreten. Er vergleicht die Abweichungen zudem mit häufig auftretenden Problemen und schlägt basierend darauf mögliche Diagnosen vor.
Markteinführung steht an
Die Lösung ist schon bald für Windparkbetreiber erhältlich sein. «Wir haben die prädiktiven Algorithmen in Wind-Log integriert, unserer digitalen Plattform für das Handling von Windparks. Unsere Kunden profitieren von vorausschauenden Empfehlungen, um die Verfügbarkeit und die Produktion ihrer Anlagen sicherzustellen und zu erhöhen», erklärt Giuseppe Madia, Geschäftsführer der Proxima Solution GmbH.
