Um den Betrieb und die Wartung von Windparks effizienter und zuverlässiger zu gestalten, wird in dem Projekt SmartWind in einem internationalen Konsortium ein KI-gestütztes „multi-kriterielles Entscheidungsunterstützungssystem“ entwickelt.
In Deutschland werden stetig neue und immer größere Windparks sowohl an Land, als auch auf See errichtet und auch international gewinnt die Windenergie weiter an Bedeutung. Durch den steigenden Anteil in der elektrischen Energieversorgung rücken daher neben dem Energieertrag auch die Kosten während des Betriebs und für die Wartung zunehmend in den Mittelpunkt.
Um den Betrieb und die Wartung von Windparks effizienter und zuverlässiger zu gestalten, wird in SmartWind in einem internationalen Konsortium ein KI-gestütztes „multi-kriterielles Entscheidungsunterstützungssystem“ entwickelt, das sämtliche relevanten Parameter und Messdaten innerhalb des Windparks bündelt und aufbereitet, um den aktuellen Betriebs- und Wartungszustand der einzelnen Anlagen zu rekonstruieren. Mit diesen Informationen können mithilfe moderner Algorithmen Künstlicher Intelligenz anstehende Komponentenausfälle erkannt und mit diesem Wissen die Betriebsweise und Wartungsintervalle angepasst werden. Außerdem kann die Betriebsführung der Einzelanlagen aufeinander abgestimmt werden, sodass aerodynamische Wechselwirkungen durch den Nachlauf und elektrische Wechselwirkungen durch den gemeinsamen Netzanschluss verringert werden.
Das Gesamtvorhaben wurde mit dem Eurogia 2020 – Label ausgezeichnet, welches innovative internationale Verbundvorhaben zur Reduktion des CO2-Ausstoßes unterstützt.
Das Projektkonsortium unter der Leitung des KMU Enforma setzt sich zusammen aus den ICT-Unternehmen Isotrol, Enforma und Netaş, dem Windparkbetreiber Zorlu Enerji sowie Tecnalia und der RUB als Partner aus Forschung und Entwicklung.
Im deutschen Teilvorhaben des Projektes SmartWind wird die Betriebsführung des Windparks mithilfe von Verfahren zur aktiven Nachlaufregelung optimiert, um so in Summe einen höheren Energieertrag, geringere Belastungen insbesondere geschwächter Anlagenkomponenten und verringerte Netzrückwirkungen zu erzielen. Der Schlüssel zur Lösung der Optimierungsaufgabe liegt auch hier in Algorithmen künstlicher Intelligenz.
Das deutsche Teilvorhaben „Konzipierung und Realisierung KI-gestützter Windparkbetriebsführung und aktiver Nachlaufregelung“ wird von dem Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz unter dem Förderkennzeichen „03EE2020“ gefördert.
Kontakt: Katharina Günther, M.Sc.
Pressemeldung der RUB
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