Windenergieanlagen sind eine reichhaltige Datenquelle. Wie sich diese Informationen besser nutzen lassen, ist Thema des Forschungsprojekts WiSA big data („Wind farm virtual Site Assistant for O&M decision support – advanced methods for big data analysis“). Im Rahmen des Projekts werden große Mengen an zeitlich hochaufgelösten Betriebsdaten von Windenergieanlagen analysiert, teilt die Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg mit.
Neue und erweiterte Analyseverfahren sollen helfen, Fehler im Betrieb der Windenergieanlagen frühzeitig zu erkennen und die Instandhaltung der Anlagen zu optimieren. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) fördert das Vorhaben über einen Zeitraum von drei Jahren mit insgesamt 2,6 Mio. €.
Bislang würden die Betriebsdaten nur in Teilen und in Form von zehnminütigen Mittelwerten archiviert und nicht vollständig ausgewertet. Zudem überlagere häufig ein Messrauschen die Daten, was die Analyse erschwere. „In unserem Verbundprojekt wollen wir diesen Schatz an Daten heben und mit neuen und erweiterten Analyseverfahren nutzbar machen“, erklärt Projektkoordinator Prof. Joachim Peinke vom Zentrum für Windenergieforschung (ForWind) an der Universität Oldenburg.
Forscherteam entwickelt virtuellen Assistenten für Windparks
Die erfassten Daten beinhalten Wetterdaten, Informationen aus Reparatur- und Wartungsberichten und hochfrequente Sensormessungen wie beispielsweise Rotordrehzahl, Leistung und Temperaturen. Die Projektpartner wollen diese Daten auf einer speziell entwickelten Hard- und Software-Plattform sammeln, verwalten, analysieren und bewerten. Ziel des Projekts sei es, einen virtuellen Assistenten für die Windindustrie zu entwickeln.
Dieses Werkzeug soll eine genauere Fehlerdiagnose ermöglichen und den Betreibern von Windparks Entscheidungshilfen bieten, um Windenergieanlagen vorausschauend zu warten. Ein solcher virtueller Assistent würde vor allem die aufwendige Wartung und Instandhaltung von Windenergieanlagen auf See vereinfachen und somit dazu beitragen, Windstrom günstiger zu erzeugen.
Unterstützt wird das Projektkonsortium unter anderem durch die assoziierten Partner Vattenfall Europe Windkraft GmbH und die ADDITIVE Soft- und Hardware für Technik und Wissenschaft GmbH.