Die Projektpartner beim Kickoff-Treffen bei For Wind in Oldenburg. Das interdisziplinäre Forscherteam will einen virtuellen Assistenten für Windparks entwickeln. ©Bild: For Wind, Universität Oldenburg

Big Data in der Windenergie: Wie Digitalisierung Windstrom günstiger machen kann

(FI/IWES) Ende 2019 startete das Forschungsprojekt Wisa Big Data. Im Rahmen dieses Projekts analysieren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zusammen mit Partnern aus der Industrie grosse Mengen an zeitlich hochaufgelösten Betriebsdaten von Windenergieanlagen. Neue und erweiterte Analyseverfahren sollen helfen, Fehler im Betrieb der Windenergieanlagen frühzeitig zu erkennen und die Instandhaltung der Anlagen zu optimieren.


In modernen Windenergieanlagen werden grosse Mengen an Betriebsdaten in hoher zeitlicher Auflösung erfasst. Bislang werden diese aber nur in Teilen und in Form von zehnminütigen Mittelwerten archiviert und nicht vollständig ausgewertet. Zudem überlagert häufig ein Messrauschen die Daten, was die Analyse erschwert. „In unserem Verbundprojekt wollen wir diesen Schatz an Daten heben und mit neuen und erweiterten Analyseverfahren nutzbar machen“, so Projektkoordinator Prof. Joachim Peinke vom Zentrum für Windenergieforschung (For Wind) an der Universität Oldenburg. „Die Auswertung der Daten soll uns helfen, Fehler im Betrieb von Windenergieanlagen frühzeitig zu erkennen oder auch vorhersagen zu können.“ Es bestehe jedoch noch beträchtlicher Forschungsbedarf, um das Potenzial der in den Daten enthaltenen Informationen zu erschliessen.

Virtueller Assistent soll Wartung vereinfachen
Die erfassten Daten beinhalten Wetterdaten, Informationen aus Reparatur- und Wartungsberichten und hochfrequente Sensormessungen wie beispielsweise Rotordrehzahl, Leistung und Temperaturen. Die Projektpartner wollen diese Daten auf einer speziell entwickelten Hard- und Software-Plattform sammeln, verwalten, analysieren und bewerten. Ziel des Projekts Wisa Big Data (Wind farm virtual Site Assistant for O&M decision support – advanced methods for big data analysis) ist es, einen virtuellen Assistenten für die Windindustrie zu entwickeln. Dieses Werkzeug soll eine genauere Fehlerdiagnose ermöglichen und den Betreibern von Windparks Entscheidungshilfen bieten, um Windenergieanlagen vorausschauend zu warten. „Durch die Auswertung der Daten werden wir wesentlich genauer als bisher bestimmen können, wann Unregelmässigkeiten auftreten und was die bestmögliche Vorgehensweise ist. So kann der Windparkbetreiber schnell reagieren und die Anlage zügig wieder in Normalbetrieb nehmen“, so Peinke. Ein solcher virtueller Assistent würde vor allem die aufwendige Wartung und Instandhaltung von Windenergieanlagen auf See vereinfachen und somit dazu beitragen, Windstrom günstiger zu erzeugen.

Das Projektkonsortium will in Wisa Big Data die Brücke von fundierter Methodenforschung hin zur Erprobung im industriellen Einsatz schlagen. Neben der Universität Oldenburg mit dem Zentrum für Windenergieforschung (For Wind), dem Institut für Chemie und Biologie des Meeres (ICBM) und der Abteilung Wirtschaftsinformatik / Very Large Business Applications (VLBA) sind sechs weitere Partner im Verbundprojekt beteiligt: die Universität Duisburg-Essen, das Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES, das Institut für Informatik OFFIS e.V., die Ramboll Deutschland GmbH, die Ocean Breeze Energy GmbH & Co. KG und die Deutsche Windtechnik X-Service GmbH. Unterstützt wird das Projektkonsortium unter anderem durch die assoziierten Partner Vattenfall Europe Windkraft GmbH und die Additive Soft- und Hardware für Technik und Wissenschaft GmbH.

Text: Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES

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