Smarte Windenergieanlagen und Parks brauchen...Zusammenspiel der Akteure im „Data Space“...

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FVEE Jahrestagung 2018: Die Energiewende smart und digital Smarte Windenergieanlagen und Parks brauchen Digitalisierung Manfred Imiela (DLR), Berthold Hahn (IEE), Jan Wenske (IWES) SMART

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FVEE – Jahrestagung 2018: Die Energiewende – smart und digital

Smarte Windenergieanlagen und Parks brauchen

Digitalisierung

Manfred Imiela (DLR), Berthold Hahn (IEE), Jan Wenske (IWES)

SMART

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FVEE – Jahrestagung 2018: Die Energiewende – smart und digital

Die Frage - Optimierungspotentiale & wie heben wir sie ?

Herausforderungen auf verschiedenen Gebieten

Windparkplanung:

• Limitierte Genauigkeit von Messungen, Annahmen und Modellen

Anlagendesign und Herstellung (außer immer größer)

• Keine Erfassung des individuellen Anlagenzustands zum Zeitpunkt t=0

• Fehlende / ungenaue Modelle für Belastung, Verschleiß, Ermüdung sowie Fehlerfortschritt

Betrieb:

• Vernachlässigung der jeweils aktuellen Betriebs-, Markt und Umweltbedingungen

• Unzureichende Anpassungsfähigkeit bezüglich Ungenauigkeiten und Veränderungen

• Ungenaue Zustandsbewertung und Unkenntnis des individuellen Zuverlässigkeitsverhaltens

• Mangelhafter Datenfluss von und zur WEA bzw. mangelhafte Verknüpfung von Datenströmen

Die aktuell größten Potentiale liegen in einer möglichst vollständigen Datenlage

und einer umfassenden Verknüpfung von Datenquellen und Datenströmen!

Aktuelle WEA und Parks sind noch nicht „smart“ genug !

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Vision – „smarte“ Windenergieanlagen und Parks

Smart =

Intelligent, anpassungsfähig, interagierend,

(ressourcenschonend, umweltfreundlich, nachhaltig)

Selbsttätig anpassungsfähige WEA / Parks bezüglich:

• Site Conditions (spezifische Windbedingungen, Prognosefähigkeit)

• Parklayout /-betrieb (Nachläufe, gegenseitige Beeinflussung)

• Netzbedingungen am WEA oder Park PCC

• Netzanforderungen (Systemdienstleistungen, techn. Anforderungen z.B. aus Sektorkopplung)

• Erkennung der Systemkonfiguration (Selbstidentifikation, Konfigurationsmanagement)

• Anlagen-/Subsystemzustand (von t=0 – individuelle online Restlebensdauer / „Fatigue Budget“)

• Marktbedingungen (z.B. Preis pro kWh,, zus. Vergütung für spezifische Systemdienstleistungen)

• Geschäftsmodellen der Betreiber (z.B. Anpassung an die aktuellen Optimierungsziele)

• Kommunikationskanälen (nach außen – Störungen, Bandbreitenänderungen, Bussysteme)

• O&M (Ressourcen an Ersatzteilen, Service- & Wartungspersonal, Ertragsausfall, Zugänglichkeit)

• Anlagendesign (modular, update fähig, erweiterte Aktuatoren, probabilistische Auslegung)

• Kenntnisstand (z.B. Implementierter Modelle, allg. Betriebserfahrungen, Erfahrungen WEA-Fleet)

• Richtlinien, gesetzliche Randbedingungen

• Akzeptanz (Mensch, Naturschutz – Emissionen, Gefährdung)

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„Smart“ benötigt mehr Digitalisierung in jeder Phase !

Entwurfs-, Design-, Planungsphase:

• Optimierte Auslegungsmethoden und durchgängige Toolketten, Modellierung & Simulation, …

• Leistungsfähige Kommunikationsschnittstellen, intelligente Sensoren und Aktuatoren, …

Validierungs- und Testphase:

• Design for Test DFT, of Experiment DOE, Testmanagementsysteme, virtuelle Tests, Digital Twin, …

Produktions-/ Herstellungsphase:

• Individuelle Zustandscharakterisierung (t = 0) & Werkstoff/Prozessdaten,, IIoT, Input Digital Twin, ...

Errichtungsphase:

• Erfassung und Update des Zustand bis zur Inbetriebnahme, Input Digital Twin, …

• Smart WEA-Commissioning – selbsttätiges Einmessen, Anmeldung beim Parkregler, …

Rückbau-, Recyling-, Entsorgungsphase:

• Identifikation der technischen / wirtschaftlichen Gebrauchsdauer durch Digital Twin, …

• Digitale Signatur/ Recyclingpass über Inhaltsstoffe: Wertstoffen, Gefahrstoffen, usw.

Datenformate

Datenbanken

Daten- und Prozessmodelle

Schnittstellen / Verknüpfungen

Standardisierung !

Betriebsphase:

• „echtes“ CMS & SHM–Restlebensdauerermittlung, Zuverlässigkeitsregelung, Digital Twin, 5G, IoT,…

• selbsttätige Performance Bewertung / Konfigurationsmanagement, Fleet Data Space, KI, …

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Aktueller Designprozess einer WEA

Vermessung der Standortbedingungen grobe Klassifizierung WEA Auslegung

klassenbezogen !

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WEA Auslegung mit Hilfe von Simulationen

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Standardisierte Gesamtanlagensimulation - Zeitverläufe

Viele Softwaretools am Markt – signifikante Varianz der Ergebnisse

Verifizierung von neuem Code erfolgt überwiegend durch vergleichende Simulationen!

Validierung der Ergebnisse u.a. durch Feldvermessung, Windkanalmessungen

Blade 1 out-of-

plane shear

force at root

Electrical

generator

power

Low speed

shaft

torque

OC4 – Results of Coupled Simulations of an Offshore Wind Turbine with Jacket Support Structure, Popko et al., 2012

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Quelle: Boorsma, K.; Schepers: J.G.: „Mexnext: Definition of first round of calculations“, October, 2015

Quelle: Madsen, H. Aa. et al.: „Measured aerodynamic forces on a full scale 2MW turbine in comparison with EllipSys3D and HAWC2 simulations“, Torque 2018

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Analyse der simulierten Lasten mittels Zählverfahren

Fatique Lasten

Extremlasten

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Materialeigenschaften, Fertigungsqualität & Toleranzen

Static

Strength

endurance

strength

Fatigue strength

variance

number of cycle

failure

probability

Lo

gari

thm

of

the

alt

ern

ati

ng

lo

ad

ing

Mean stress sensitivity for metallic materials sample: flat rod with internal notch

Gray cast

cast steel

steel

annealed

cast iron

Al-alloy

Titanium-alloy

𝐿10 =𝐶

𝑃

𝑝in 106 rev.

𝐿10ℎ = 𝐿ℎ ∙106

60 ∙ 𝑛

1

𝐿= 𝑛1 ∙

𝑞1

𝐿1+ 𝑛2 ∙

𝑞2

𝐿2+⋯+ 𝑛𝑛 ∙

𝑞𝑛

𝐿𝑛= 𝑛𝑖 ∙

𝑞𝑖

𝐿𝑖

𝑛𝑖=1 with 𝐿𝑖 =

𝐶

𝑃𝑖

𝑝

Verkettung von Sicherheitsfaktoren im aktuellen Designprozess

𝝈𝑾

∗ = 𝝈𝑾 𝑪𝑶 𝑪𝑮 𝑪𝒔𝒐𝒏𝒔𝒕. = 𝝈𝑾 𝑪𝒈𝒆𝒔.

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!

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Monte Carlo Simulation

Response surface methode

Design

input variables

Simplified Schematic of a

Probabilistic development process / tool chain

Pre-processing Definition

der Unsicherheiten

Post-processing Design Optimierung

•S

en

sit

ivit

y a

naly

sis

•D

istr

ibu

tio

n o

f fa

ilu

res

a

nd

oth

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c S

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on

mo

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or

su

b-m

od

els

(M

KS

, F

EM

, etc

.)

Probabilistic algorithms and deterministic models

Smartes Design = Berücksichtigung der Unsicherheiten

Möglichst durchgängige probabilistische Auslegungsmethodik für WEA

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Smartes Design = Smarte Systeme z.B. Smart Blades

Verwendung von intelligenten Sensoren und zusätzlicher Aktuatorik

Hohe Lasten & Lastwechsel, u.a. durch

• Heterogene & turbulente Zuströmung

• Maximierung der Windernte

• Lange Blätter für hohe Ausbeute

bereits bei geringen Windgeschwindigkeiten

• Späte Abschaltung bei hohen

Windgeschwindigkeiten

Kompensation durch Flexibilität - Smart Blades

• Passive Technologien mit planmäßiger

Biege-Torsions-Kopplung

• Aktive Technologien mit flinken Mechanismen

an Vorder- oder Hinterkanten

• Optimierte Controller

Source: Oltmann (DLR)

Source: Manso Jaume (DLR), 2015

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Rotor der Zukunft

Aerodynamik:

Turbulenz,

Interaktion,

Nachlauf

Datenfernerkundung:

Topographie,

Windverhältnisse

Akustik: Entstehung, Ausbreitung,

Wirkung Aeroelastik:

Betriebseigenschaften,

Deformation,

Dynamische Stabilität

Produktion:

Kosten,

Verfahren

Fertigbarkeit

Struktur:

Dimensionierung,

Deformation,

Strukturelle Stabilität

Meteorologie:

Turbulenz,

Schichtung,

Orographie

Optimierung:

Zielfunktion,

Randbedingung,

Ersatzfunktion

Smart in der Designphase – durchgängige Toolketten

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Smart in der Designphase – durchgängige Toolketten

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Smart in der Designphase – durchgängige Toolketten

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Smart in der Designphase – durchgängige Toolketten

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Toolentwicklung (off- und online Optimierung)

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Smarte Tests und Validierung von smarten WEA

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Smarte Tests und Validierung von smarten WEA

Beispiel: Reliablade (virtuelles Testen, Digital Twin, IIoT)

Quelle: DTU Wind Energy, Xiao Chen Öffentlich gefördertes binationales Forschungsprojekt

DTU Wind Energy, ForWind Hannover, Fraunhofer IWES

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Smart Work-Station - Instrumentierte Fertigung

IIoT, Digital Twins von Komponenten in der Produktion, Digitale Recylingpässe,

Smart-Work-Station (SWS) % Eco-Efficiency Assessment Model (EEAM)

Sensoren in der Form Kameras zur Überwachung

Modellupdate und

Qualitätsbewertung

Anwenden auf

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Quelle: DLR

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Smarter Aufbau / Installation von WEA / Parks

Quelle: esa buisness applications

Schlüssel sind auch hier Daten, Kommunikationstechnologien, digitale Modelle

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Smarter Aufbau / Installation von WEA / Parks

Schlüssel sind auch hier Daten, Kommunikationstechnologien, digitale Modelle

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IWES Offshore Times

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Smart in der Betriebsphase – Lieferung von kWh & mehr

American Public Power Association/unsplash.com

What‘s the best way to operate a wind turbine?

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U.S. Air Force photo/Lance Cheung

What‘s the perfect time for maintenance?

Smart in der Betriebsphase – O&M Strategie

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Smart in der Betriebsphase – Ende der Nutzung

Karsten Würth/unsplash.com

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ye

ars

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ye

ars

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ye

ars

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ars

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ye

ars

31 y

ears

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ye

ars

2

7 y

ea

rs

25 y

ears

22 y

ears

What‘s the perfect time to repower a wind farm?

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Welche Anlagenzuverlässigkeit streben wir an ?

Steeper slope: more predictable failure behavior

Lifetime extension

for all turbines

T. Meyer, IWES 2017

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FVEE – Jahrestagung 2018: Die Energiewende – smart und digital

Zuverlässigkeit ist (gezielt) beeinflussbar Weak systems are preserved

Strong systems work harder

T. Meyer, IWES 2017

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Reliability Control – KWh vs. Fatigue Budget Multiple (contradictory) optimization criteria Pareto principle

Power vs. Damage rate (Reliability) is always

a trade-off

Operating point needs to be selected

carefully

Continuous adaptation required!

T. Meyer, IWES 2017

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En

erg

y y

ield

Pareto-Front

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Wind turbine

Reliability Control – Prinzip der Zuverlässigkeitregelung

Aerodynamic system

Power-, pitch- and

yaw-control

Condition monitoring

Reliability control

Realtime control of each wind turbine

Supervisory process control

System condition

Control configuration

T. Meyer, IWES 2017

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„real“-Condition Monitoring

quantitative online Zustandsbestimmung

(Digital Twin, IoT, …)

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Selection of

parameters

Selection of

compromise

Real wind turbine

System model

Quantification of objectives

Quantification of objectives

=

Parameter

values

Objective

values

Multiobjective optimization as parameter search

Optimal compromises

Optimal parameters

=

T. Meyer,IWES 2017

Reliability Control – Prinzip einer Implementierung

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Zuverlässigkeitsregelung von WEA und Windparks

Karsten Würth/unsplash.com T. Meyer, IWES 2017

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Richtig Smart - eine Art von „Wind Energy“ Data Space

laboratory forecast (wind

& weather)

component

supplier

plant

manufacturer

independent

authorized expert

Diverse activities and support

wind power

plant(s)

controller/

SCADA

WT: Automatic data acquisition

SP: Data acquisition during

maintenance

service/

maintenance

technician

technical operation

Operator: O&M Management

commercial operation

R&D: wind turbine reliability

data base

analysis for optimizing

design and optimizing the

O&M-process

Owner: Investment

technical data

commercial data

Interfaces of data

communication

Quelle: Jung 2015, IEE

Basis: Kontinuierliche Datenerfassung & Datenaustausch und Standardisierung !!!

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Zusammenspiel der Akteure im „Data Space“

Mehrwert durch Datenaustausch / Dienste / Netzwerke

Quelle: Otto, Boris: Industrial Data Space.

Brief Overview. Dortmund, Oktober 2015,

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• Vertrauensschutz

• Offenheit

• Skalierung

• Governance

• Vernetzung

• Souveränität

• Sicherheit

• Dezentralität

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FVEE – Jahrestagung 2018: Die Energiewende – smart und digital

Zusammenfassung

Potenziale

• Miniaturisierung, Quantität, Qualität und Automatisierung der Datenerfassung

ermöglichen eine stark verbesserte Datenlage in allen Lebenszyklusphasen

• Umfassende Verknüpfung von Datenströmen mittels leistungsfähigen

Netzwerkarchitekturen, Cloud- und Datenbanklösungen Basis für Datenanalyse

• Smarte Anlagen, Subsysteme und Baugruppen bieten kontinuierliche und aktuelle

Generierung abgeleiteter (höherwertiger) Daten

• Einsatz neuer Datenanalyseverfahren und leistungsfähige Hardware ermöglichen

online- bzw. Echtzeit Auswertungen Neue Geschäftsfelder

Herausforderungen

• Datenhoheit und Datensicherheit müssen technisch und vertraglich gesichert werden

• Smarte Technologien müssen in der Breite und trotz hohem Kosten- und Zeitdruck

weiterentwickelt und eingeführt werden

• Standardisierungen über die Grenzen verschiedener Fachgebiete hinweg sind

erforderlich

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Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit!

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