Aus Daten wird Wissen
Abb. Beispiel-Diagramm zum Verlauf eines Key-Performance-Indikators (KPI) (Quelle: Omexom Renewable Energies Offshore GmbH)
Damit dem Generator auf den Zahn gefühlt werden kann, sind auf der Windenergieanlage verschiedene Sensoren etwa zur Messung von Drücken und Temperaturen installiert. Anschließend erfolgt die automatische Übertragung dieser SCADA-Sensor-Werte, zu denen auch die Leistung oder die Windgeschwindigkeit gehören, auf einen Server, der die gebündelten Daten wiederum an die KI-Lösung überführt. Das aus einer Kombination aus Eigenentwicklungen und vorgefertigten Algorithmen bestehende KI-Tool verarbeitet die SCADA-Daten. Hierbei vergleicht es in vorgegebenen Intervallen die neu gelieferten Daten mit den historischen Werten des Normalbetriebs und erkennt selbstständig, ob Abweichungen vorliegen, die über die vordefinierten Schwellenwerte hinausgehen (siehe Abb.).
Tritt ein solcher Fall ein, erfolgt eine automatische Alarmierung. Um sicherzugehen und einen möglichen Fehlalarm auszuschließen, verfolgt die Lösung einen Human-in-the-Loop-Ansatz. Das heißt, die letztendliche Beurteilung erfolgt durch den Betriebsleiter. Dieser überprüft die von der KI erkannte Anomalie und entscheidet über das weitere Vorgehen wie beispielsweise einen Großkomponententausch des Generators.
Vorteile, die sich auszahlen
Ein Großkomponententausch zieht weitreichende Planungen nach sich: Ein beauftragtes Serviceunternehmen organisiert u.a. Personal, Werkzeug und Großlogistik, zu der die Charterung von Spezialschiffen und die Terminplanung nach geeigneten Wetterverhältnissen gehört. Parallel dazu muss auch die Verfügbarkeit eines Ersatzgenerators geprüft werden. Sind alle Planungen abgeschlossen und organisiert, kann die Überholung bzw. der Austausch des defekten Generators stattfinden. Dank der vorausschauenden Wartung mittels des KI-Tools erfolgt der gesamte Vorgang nicht nur deutlich zeitnaher. Auch lassen sich dadurch Synergien etwa zum Austausch anderer Großkomponenten im betroffenen oder einem umliegenden Windpark schaffen.
Seine praktische Einsatzfähigkeit und die damit einhergehenden Vorteile hat das Tool bereits in Form von zwei vorzeitig detektierten Ausfällen unter Beweis gestellt. Durch den hohen Planungsaufwand fielen die Turbinen zuvor wie oben erwähnt rund 45 Tage lang aus – durch die vorausschauende Wartung konnte der Zeitraum auf nunmehr zehn Tage verringert werden. Ausgehend von einem täglichen Ertragsausfall von etwa 10.000 € lassen sich so bis zu 350.000 € pro Einsatz einsparen. Zudem sorgt das KI-Tool dafür, dass durch die deutlich reduzierten Ausfallzeiten die Stromerzeugung aus Windkraft insgesamt kostengünstiger, effizienter, planbarer und damit zuverlässiger gelingt.
Ein wichtiger Beitrag für das Klima
Die von der Bundesregierung beschlossenen und im Windenergie-auf-See-Gesetz ausformulierten Ausbauziele sind ein wichtiger Beitrag, um die Energiewende weiter voranzubringen. Ebenso bedeutend für ihren Erfolg sind die Betriebssicherheit und -zuverlässigkeit wie auch die Kostenseite für Wartung und Instandhaltung von Offshore-WKAs.
Smarte Technologien wie die KI-Lösung zur vorausschauenden Wartung leisten dazu einen entscheidenden Beitrag, dessen volles Potenzial noch längst nicht ausgeschöpft ist. So arbeiten Omexom Offshore und VINCI Energies bereits daran, die Lösung auf weitere Komponenten wie Rotorblätter und Getriebe auszuweiten, um den Planungshorizont und damit die Zuverlässigkeit der Anlagen zusätzlich zu optimieren. Ein klarer Gewinn für eine stabile und preiswerte Energieversorgung mit grünem Strom und für das Klima durch weniger CO2-Ausstoß.
S. Janssen, Betriebsmanagement/Performance Managerin, Omexom Renewable Energies Offshore GmbH, Oldenburg, info.offshore@omexom.com