In Deutschland entstehen immer neue und größere Windparks sowohl an Land als auch auf See. Dadurch rücken neben dem Energieertrag auch die Kosten während des Betriebs und für die Wartung in den Mittelpunkt. Um Windparks effizienter und zuverlässiger zu betreiben, wird das Projektteam ein KI-gestütztes multi-kriterielles Entscheidungsunterstützungssystem entwickeln, 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 kann man zum Beispiel erkennen, ob bestimmte Komponenten bald ausfallen werden, und sie schon austauschen, bevor eine Windenergieanlage ausfällt. Dazu lernt die künstliche Intelligenz, Anzeichen wie etwa bestimmte Schwingungen oder die Erwärmung von Bauteilen als Symptom von Schäden zu erkennen. So kann man auch den Austausch von Komponenten zusammenfassen, sodass nicht bei jeder unvorhergesehenen Störung jemand den Weg zum Windpark auf sich nehmen muss.
Wie sich Anlagen nicht gegenseitig beeinflussen
Außerdem lässt sich die Betriebsführung der Einzelanlagen aufeinander abstimmen. So kann es zum Beispiel gelingen, dass bei Wind aus bestimmten Richtungen eine Anlage der hinter ihr stehenden nicht im Wege steht, sondern dass beide Anlagen sich so zum Wind ausrichten, dass sich die Windenergie optimal ausnutzen lässt. Auch elektrische Wechselwirkungen sollen mittels KI minimiert werden, um die Zuverlässigkeit der Einspeisung in das Stromnetz zu verbessern.
„In Smart Wind können wir die Möglichkeiten von Algorithmen künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Windparkmanagements ausschöpfen“, unterstreicht Prof. Dr. Constantinos Sourkounis, Leiter der deutschen Arbeitsgruppe. „Das Besondere an diesem Projekt ist dabei die enge Verknüpfung von Forschung und direkter Anwendung – so können wir die Ergebnisse aus der Theorie in unserem Labor und anschließend im Feld an einem Testwindpark des Partners Zorlu Enerji testen.“
Förderung
Das Gesamtvorhaben wurde mit dem Eurogia-2020-Label ausgezeichnet, das innovative internationale Verbundvorhaben zur Reduktion des CO2-Ausstoßes unterstützt.
Das Projektkonsortium unter der Leitung des Unternehmens Enforma setzt sich zusammen aus den Kommunikationstechnikunternehmen Isotrol, Enforma und Netaş, dem Windparkbetreiber Zorlu Enerji sowie der RUB und Tecnalia als Partner aus der Forschung und Entwicklung.
Das deutsche Teilvorhaben „Konzipierung und Realisierung KI-gestützter Windparkbetriebsführung und aktiver Nachlaufregelung“ wird von dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 03EE2020 gefördert.
