Das Klima zu schützen und die Energieversorgung zu sichern, gehören zu den wichtigsten Aufgaben unserer Zeit. Damit wächst auch der Bedarf an erneuerbaren Energien. Höhere Windkraftkapazitäten und zunehmend größere Windkraftanlagen sollen diesen neuen Anforderungen Rechnung tragen. Doch äußere Faktoren können hier schnell zu mechanischen Ausfällen führen. Umso wichtiger ist es, die Windkraftanlagen aktiv zu überwachen und vorbeugend zu warten. Nur so lassen sich kostspielige Reparaturen und Ausfallzeiten effektiv vermeiden. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) leisten dabei einen entscheidenden Beitrag.

Vielversprechende Studie zu ML-gestützten Vorhersagen

Bereits auf der WindEurope 2023 in Kopenhagen präsentierte Rita Burnay, unsere Expertin für erneuerbare Energien, eine Studie über ein ML-gestütztes System, das in der Lage ist, Ausfälle in Windkraftanlagen vorherzusagen. Das System ist mit unserem Renewables Management System (RMS) zur Anlagenüberwachung verbunden. Die Studie zeigt eindrucksvoll, wie die hervorragenden Vorhersagefähigkeiten der KI die Effizienz des Anlagenmanagements verbessern und Fehlerereignisse sowie Ausfallzeiten minimieren. Die Stillstandszeiten werden kürzer, die Komponenten halten länger und die Wartungskosten sinken. Damit steigen langfristig die Gewinne, die mit der Energieproduktion erzielt werden.

Entwicklung zuverlässiger Vorhersagemodelle

Die Studie nutzte historische Daten verschiedener Messgrößen, um präzise binäre Klassifikationsmodelle zur Vorhersage von Fehlern in Windkraftanlagen zu entwickeln. Dabei konzentrierte sie sich auf elf Fehlerbereiche und erstellte Prognosen für einen Zeitraum von drei Monaten. Der Fokus lag auf der Entwicklung zuverlässiger Modelle mit möglichst wenigen falsch-positiven Vorhersagen. Unter Verwendung von Microsoft Azure Machine Learning Studio wurden maßgeschneiderte Modelle für wiederkehrende Fehler entwickelt. Jedes trainierte Modell analysierte Daten der Windkraftanlagen und identifizierte Zeitfenster, in denen potenzielle Fehler für die jeweilige Anlage auftreten konnten. Das beeindruckende Ergebnis: Die Modelle agierten zuverlässig, lieferten keine falsch-positiven Vorhersagen und konnten für sechs Fehlerbereiche mindestens ein Fehlerereignis präzise vorhersagen.

Anwendbarkeit auf andere erneuerbare Energien

Obwohl sich die wegweisende Studie auf Windenergie konzentrierte, sind ihre Grundlagen und die innovative KI-Methodik auch auf andere erneuerbare Energiequellen wie Solarenergie übertragbar.

Vorteile der KI für das Management erneuerbarer Energieanlagen 

  • Datengestützte Erkenntnisse zur Bewertung und Verbesserung der betrieblichen Leistung 
  • Ermöglichung strategischer Analysen und fundierter Entscheidungen 
  • Übergang von der reinen Überwachung zur Hypervision durch intelligente Vorhersagen 
  • Alles aus einer Hand: Zusammenführung des gesamten Portfolios in einer einzigen, nahtlos integrierten Lösung durch unser RMS 
  • Optimierung der Effizienz durch Analyse der wichtigsten Fehler in Anlagen 
  • Aktivierung des Vorhersagemechanismus zur proaktiven Fehlervermeidung

Wenn Sie Ihre operative Exzellenz verbessern und mehr über unsere KI-gestützten Vorhersage-Tools erfahren möchten, sprechen Sie uns gerne an.