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11/19/2020 17:29

Schlummernde Schätze aus Instandhaltungsdaten von Windenergieanlagen mit KI-Anwendungen heben

Uwe Krengel Pressestelle
Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE

    Informationen über Wartungs- und Reparaturmaßnahmen an Windenergieanlagen in Verbindung mit Verfahren der künstlichen Intelligenz bieten ein riesiges Potential den Betrieb von Windenergieanlagen zu optimieren. Allerdings werden diese Daten in der Regel nicht standardisiert und strukturiert erfasst. Das Fraunhofer IEE in Kassel hat nun gemeinsam mit zwölf weiteren Partnern aus Frankreich, den Niederlanden und Deutschland das vom BMWi geförderte Projekt »Digitalisierung von Instandhaltungsinformationen« gestartet. Ziel ist es, notwendige Daten für eine effiziente Instandhaltung digital zu erfassen und den Nutzern unverzüglich und automatisiert bereitzustellen.

    Die Datenqualität variiert stark zwischen den Unternehmen. Oft kommen auch individuelle Lösungen zum Einsatz, die nicht mit anderen Ansätzen kompatibel sind. Für die Nutzung moderner Analyseverfahren fehlt derzeit deshalb häufig eine geeignete Datengrundlage.

    Das Fraunhofer IEE hat deswegen das Projekt »Digitalisierung von Instandhaltungsinformationen«, gemeinsam mit zwölf weiteren Unternehmen und Forschungsinstituten aus Frankreich, den Niederlanden und Deutschland gestartet. Ziel des Projekts ist es, dass für eine effiziente Instandhaltung notwendige Daten digital erfasst, sowie unverzüglich und automatisiert den Nutzern bereitgestellt werden. Außerdem sollen bisher nicht digitalisierte Daten aus der Vergangenheit für die Zukunft nutzbar gemacht werden. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und hat eine Laufzeit von zweieinhalb Jahren.

    »Die Digitalisierung in der Instandhaltung von Windenergieanlagen ist eine Medaille mit zwei Seiten. Auf einer Seite finden sich die bestehenden digitalen Prozesse, die es zu verbessern gilt.«, beschreibt Marc-Alexander Lutz, Projektleiter am Fraunhofer IEE, die Situation und die Idee des Projekts: »Auf der anderen Seite befinden sich die Daten aus der Vergangenheit, welche bisher nicht verwertbar, jedoch für die Zukunft mit Methoden der künstlichen Intelligenz nutzbar gemacht werden sollen. Beide Seiten sollen im Projekt betrachtet werden und gehen Hand in Hand.«

    Informationen aus der Vergangenheit für den Blick in die Zukunft

    Instandhaltungsdaten sind wichtig, um Kennzahlen zur Steuerung des Betriebs bilden zu können, je detaillierter und komponentenspezifischer umso besser. Diese Kennzahlen werden für die Instandhaltungsplanung oder strategischer Entscheidungen wie etwa zum Repowering von Anlagen benötigt.

    Was wurde wann an welcher Komponente der Windenergieanlage gemacht und warum? - Ein großer Teil dieser wichtigen Informationen sind in Freitexten in den Berichtsdokumenten verborgen, die im Laufe der Jahre angefallen sind. Sie können nicht oder nur mit hohem Aufwand genutzt werden, da sie nicht einheitlich strukturiert und nur teilweise standardisiert erfasst werden. Im Projekt sollen diese schlummernden Schätze mit Methoden der künstlichen Intelligenz geborgen werden.

    Im Projekt soll eine automatisierte Text-Klassifizierung nach den Branchenstandards RDS-PP und ZEUS entwickelt werden. Auf der Grundlage können sich dann weitere Analysen anschließen. So können dann Ausfallraten für bestimmte Komponenten ermittelt und dazu passende Instandhaltungsstrategien geplant werden. Letztendlich können dadurch die Kosten für die Instandhaltung und damit auch die Stromgestehungskosten der Windenergie gesenkt werden.

    Zusammenarbeit zur digitalen Transformation auf nationaler und internationaler Ebene

    Die Erkenntnisse aus dem Projekt sollen sowohl auf nationaler als auch internationaler Ebene in Standards, Normen und Technische Richtlinien eingebracht werden und damit eine weite Verbreitung und Anwendung in der Windbranche finden.

    Dazu werden Vorschläge für Richtlinien zusammen mit der Fördergesellschaft Windenergie (FGW e.V.) erarbeitet. Außerdem bringt das Fraunhofer IEE die Projektergebnisse in die Arbeitsgruppe zur Digitalisierung der Windenergie im internationalen Kooperationsprogramm der Internationalen Energieagentur (IEAwind TCP Task 43 » Digitalization «) ein.

    Über das Projekt
    Das vom BMWi geförderte Gemeinschaftsprojekt »Digitalisierung von Instandhaltungsinformationen« hat im August 2020 begonnen. Neben dem Fraunhofer IEE als Projektkoordinator sind an dem Projekt die Universität Leipzig, die Deutsche WindGuard Systems GmbH, Sowatech Softwaretechnik GmbH, das Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES, das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, die ARGE Netz GmbH & Co. KG, CGN Europe Energy, die Deutsche WindGuard GmbH, Theolia Naturenergien GmbH, Trianel Windkraftwerk Borkum GmbH & Co. KG, wpd windmanager Gmbh & Co. KG und ZF Wind Power Antwerpen NV beteiligt.

    Über Fraunhofer IEE
    Das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE in Kassel entwickelt Lösungen für die technischen und wirtschaftlichen Herausforderungen der Energiewende. Forschungsschwerpunkte sind:
    • Energieinformatik
    • Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme
    • Energiewirtschaft und Systemdesign
    • Energieverfahrenstechnik und -speicher
    • Netzplanung und Netzbetrieb
    • Netzstabilität und Stromrichtertechnik
    • Thermische Energietechnik


    Contact for scientific information:

    Marc-Alexander Lutz, M.Sc, Projektleiter
    E-Mail: alexander.lutz@iee.fraunhofer.de
    Telefonnummer: +49(0)561-7294-355


    More information:

    https://s.fhg.de/msi


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    Informationen über Wartungs- und Reparaturmaßnahmen an Windenergieanlagen in Verbindung mit Verfahren der künstlichen Intelligenz bieten ein riesiges Potential den Betrieb von Windenergieanlagen zu optimieren
    Informationen über Wartungs- und Reparaturmaßnahmen an Windenergieanlagen in Verbindung mit Verfahre ...

    @harry.digital


    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, Students
    Electrical engineering, Energy, Environment / ecology, Information technology, Mechanical engineering
    transregional, national
    Research projects
    German


     

    Informationen über Wartungs- und Reparaturmaßnahmen an Windenergieanlagen in Verbindung mit Verfahren der künstlichen Intelligenz bieten ein riesiges Potential den Betrieb von Windenergieanlagen zu optimieren


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