29. Juni 2021

KI sagt Ausfälle in Windkraftanlagen vorau

Der Ausfall einer einzelnen Komponente in einer Windkraftanlage kann teuer zu stehen kommen. Mit künstlicher Intelligenz (KI) gehören solche Störungen immer mehr der Vergangenheit an. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler von Proxima Solutions und vom CSEM (Centre Suisse d’Electronique et de Microtechnique) haben KI-Algorithmen entwickelt, die schon geringste Unregelmässigkeiten im Betrieb von Windturbinen erkennen. So können Ausfälle vorhergesehen und schnelle Massnahmen getroffen werden. Die Algorithmen bestanden erfolgreich Tests in den Windparks der BKW und werden nun in kommerzielle Lösungen integriert.

Wind mill

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 haben gemeinsam mehrere Algorithmen entwickelt, die frühzeitig Abweichungen vom Normalbetrieb feststellen. Kostspielige Ausfälle und Produktionsunterbrüche lassen sich so verhindern. Die Algorithmen können zum Beispiel sich wiederholende Fehler ausfindig machen, die aus der Ferne nicht detektierbar sind.

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

« 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.

« Unsere Software analysiert direkt die Aufzeichnungen der SCADA-Sensoren, um mechanische Probleme ausfindig zu machen, bevor sie zu Ausfällen führen. »

Die innovative 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.

Dank des Austauschs von Feldtechnikern, Windkraftingenieuren und Datenwissenschaftlern entwickelt sich der Prozess stetig weiter. Je mehr Unregelmässigkeiten detektiert werden, desto besser werden die Analysen und somit die Resultate. Die Lösung vereint den aktuellen Stand der Datenwissenschaft sowie des Windenergie-Ingenieurwesens – ein bedeutender Durchbruch.

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 und betont:

« Die künstliche Intelligenz sorgt für eine bessere Effizienz, sie wird aber die Mitarbeitenden einer Anlage nicht ersetzen. »