Der Erfolg von Windenergieanlagen wird maßgeblich durch ihren effizienten Betrieb bestimmt. Ein neues Automatisierungsverfahren, die Modellbasierte Prädiktive Regelung, kann hierzu erheblich beitragen. Dieses wurde für Windenergieanlagen in den letzten Jahren erforscht und gewinnt in der Industrie zunehmend an Akzeptanz, um Herausforderungen bei der Energieerzeugung und den Energienetzen zu begegnen.
Das Institut für Regelungstechnik der RWTH Aachen und W2E Wind to Energy haben das neue Verfahren jetzt in einem weltweit einmaligen Feldtestversuch an einer Windenergieanlage der Multi-Megawatt-Klasse erfolgreich getestet. Umfangreiche Simulationsstudien und Laborversuche fanden zuvor statt.
Anlagenverhalten voraussagen
In dem einwöchigen Feldtest im W2E-Windpark in Rostock wurde eine 3-MW-Windenergieanlage erstmals mit Modellbasierter Prädiktiver Regelung betrieben. Das Verfahren nutzt ein mathematisches Modell der Windenergieanlage, um das Anlagenverhalten einige Sekunden im Voraus vorherzusagen. So lassen sich Schwankungen in der Windgeschwindigkeit deutlich besser ausgleichen.
Im Vergleich zu konventionellen Regelungsverfahren ist dies ein Paradigmenwechsel, mit dem beispielsweise höhere Leistungsausbeute, geringerer Materialeinsatz und Netzstabilisierung erreicht werden können.
Automatisierung weiter vorantreiben
„Der Feldtest ist ein Meilenstein der langjährigen Kooperation zwischen Industrie und Forschung“, kommentiert Professor János Zierath von W2E, „für einen vollumfänglichen Anlagenbetrieb mit dem neuen Regelungsverfahren sehen wir aber noch Forschungsbedarf.“
Professor Dirk Abel vom RWTH-Institut für Regelungstechnik ergänzt: „Mit dem Feldversuch haben wir Pionierarbeit im Bereich der Regelung von Windenergieanlagen geleistet. Neben der grundsätzlichen Funktion der Regelung konnten wir vor allem das Potential unserer Testinfrastruktur von der Simulation bis in die reale Anlage nachweisen. Gemeinsam wollen wir die Herausforderungen aus Theorie und Praxis angehen und fortschrittliche Automatisierungskonzepte in der Windenergie vorantreiben“.
