FVEE – Jahrestagung 2018: Die Energiewende – smart und digital

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Anwendungspotenziale moderner Methoden in Betrieb und Service von Windenergieanlagen

Anton Kaifel (ZSW) Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-ForschungMeitnerstr. 1 70563 Stuttgartanton.kaifel@zsw-bw.de

Enno Dietrich (Fh IWES)Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme Am Seedeich 4527572 Bremerhavenenno.dietrich@iwes.fraunhofer.de

Stefan Faulstich (Fh IEE)Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik Königstor 5934119 Kasselstefan.faulstich@iee.fraunhofer.de

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Ansatzpunkte zur Performancesteigerung

AEP = �i=1

876012

× ρi × vi3 × A × cPi

× ∆ti× kti

Was lässt sich beeinflussen?

Was können wir erkennen?

Lassen sich Verbesserungen validieren?

Motivation:

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Motivation:Vom Datenberg zur Performancesteigerung

Datenaufbereitung Datenanalyse

Methoden-----

ToolsStatusSCADA

Event

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Sohoni et al. (2016): A Critical Review on Wind Turbine Power Curve Modelling Techniques and Their Applications in Wind Based Energy Systems

Power Curve Modeling:Grundlage der Betriebsdatenanalyse

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Anomalie-Erkennung:Am Beispiel des Autoencoders

Herausforderung:Erkennung von Stillständen bevor diese auftreten.

Anomalie-Erkennung auf Basis von SCADA-Daten

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Assoziationsanalysen:Zusammenhänge in Alarmmeldungen finden

Herausforderung:Eine Flut von Alarmmeldungen lässt sich händisch kaum bewältigen. Ein Erkennen des vorliegenden Problems ist schwierig bevor die Alarmkette beendet ist.

Mittels Assoziationsanalysen lassen sich Kombinationen von Alarmmeldungen, deren Wahrscheinlichkeiten und Auswirkungen ermitteln.

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Standardisierung macht Daten wertvoll

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Textmining:Existierende Ereignisdaten nutzbar machen

Herausforderung:Serviceberichte (oft PDF) sind kaum automatisiert zu verarbeiten. Freitexte machen uns das Leben schwer. Eine manuelle Aufbereitung ist nicht zu leisten.

Textmining auf Basis eines zuvor händisch gelabelten Datensatzes

Aber: Dies ist eine Notlösung.Servicedaten müssen einheitlich erfasst werden.

Mobile Datenerfassung

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Lebensdauermerkmale:Am Beispiel des Azimutantriebs

Herausforderung:Die (Nutzungs)zeit beschreibt die Beanspruchung einer Komponente häufig nur unzureichend.

Spezifische Lebensdauermerkmale erlauben bessere Aussagen zur Zuverlässigkeit

Aber: Bestimmung aus SCADA-Daten ist nur begrenzt möglich.

Der Controller muss intelligent werden (verteilte Analyse).

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Datenpooling:Gemeinsam bessere Ergebnisse erzielen

CREW Database

Herausforderung:Der Datenumfang ist bei vielen Unternehmen begrenzt und reicht für Auswertungen, Benchmarks und zu Trainingszwecken der Methoden teils nicht aus.

Datenpooling und unternehmensübergreifende Nutzung

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Simulation von Betrieb und Instandhaltung:Beispiel Offshore TIMES

Herausforderung:Änderungen an der Instandhaltungsstrategie oder neue Verfahren müssen sich vorab bewerten lassen. Verwendung von Simulationsumgebungen mit Aussagen zu:

• Ausfällen• Instandhaltungstätigkeiten• Theoretischen und wahrscheinlichen Energieerträgen

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Zusammenfassung

• Es besteht Potential zur Performancesteigerung und Kostensenkung.

• Daten aus Betrieb und Instandhaltung müssen genutzt werden.

• Die Datenqualität bzw. Standardisierung bleibt eine Herausforderung.

• Es ist eine Vielzahl an Methoden verfügbar.

• Sowohl in der Datenaufbereitung als auch der Datenauswertung sind moderne Ansätze notwendig.

• Die Eignung einzelner Methoden wird in verschiedenen Projekten untersucht. Erste Ergebnisse sind vielversprechend.

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Dipl.-Ing. Stefan Faulstich M. Sc. Reliability and maintenance strategiesEnergy Economics and Grid Operation

Fraunhofer Institute for Energy Economicsand Energy System Technology (Fh IEE)

Königstor 59 │ 34119 Kasselstefan.faulstich@iee.fraunhofer.de +49 (0)561 7294-253

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