Im sich weiterentwickelnden Bereich der Windenergie ist die effektive Optimierung von Windparks entscheidend für die Verbesserung der Leistung und die Gewährleistung eines zuverlässigen Betriebs. Traditionell haben physikbasierte Modelle diese Bemühungen geleitet. Bei Turbit haben wir uns jedoch für einen datengetriebenen Ansatz entschieden, indem wir neuronale Netze und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen. Dieser Artikel beleuchtet, warum neuronale Netze zur bevorzugten Methode zur Optimierung von Windparks werden und wie sie im Vergleich zu traditionellen physikbasierten Modellen abschneiden.

Physikbasierte Modelle im Vergleich mit neuronalen Netzen

Physikbasierte Modelle waren bei der Windpark-Optimierung unverzichtbar und stützen sich auf grundlegende physikalische Prinzipien und Gleichungen, um das Verhalten von Windturbinen zu simulieren. Diese Modelle berücksichtigen Variablen wie Windgeschwindigkeit, Rotorblattwinkel und atmosphärische Bedingungen, um die Energieproduktion vorherzusagen und Ineffizienzen zu identifizieren.

Trotz ihrer grundlegenden Rolle haben physikbasierte Modelle Einschränkungen:

  • Komplexität und Annahmen: Diese Modelle können Schwierigkeiten haben, die volle Komplexität realer Bedingungen abzubilden, und stützen sich auf statische Annahmen, die dynamische Veränderungen möglicherweise nicht präzise widerspiegeln.
  • Anpassungsprobleme: Die Anpassung physikbasierter Modelle an neue Daten oder sich verändernde Bedingungen kann zeitaufwendig sein und eine erhebliche Neukalibrierung erfordern.

Neuronale Netze, ein zentrales Element von KI-Modellen, bieten mehrere Vorteile:

  • Fortgeschrittene Mustererkennung: Neuronale Netze zeichnen sich durch die Erkennung komplexer Muster in großen Datensätzen aus und liefern Erkenntnisse, die traditionelle Modelle möglicherweise übersehen.
  • Dynamisches Lernen: Diese Netze lernen kontinuierlich aus neuen Daten und passen sich in Echtzeit an Veränderungen der Windbedingungen, der Turbinenleistung und anderer Variablen an.
  • Verbesserte Vorhersagegenauigkeit: Neuronale Netze nutzen große Datenmengen, um hochgenaue Vorhersagen zu treffen und subtile Anomalien zu erkennen, die mit traditionellen Methoden möglicherweise nicht sichtbar sind.

Warum wir KI-Modelle wählen: Ein datengetriebener Ansatz

Bei Turbit haben wir uns für einen datengetriebenen Ansatz entschieden, indem wir neuronale Netze einsetzen – im Einklang mit unserem Bekenntnis zu Innovation und Effizienz. Die Gründe dafür:

  1. Skalierbarkeit: Neuronale Netze verarbeiten große Datenmengen effizient und sind daher bestens geeignet, um zahlreiche Windturbinen in weitläufigen Windparks zu überwachen und zu optimieren.
  2. Vermeidung von Stillständen: Die Echtzeit-Datenanalyse ermöglicht es uns, potenzielle Probleme vorherzusagen und zu beheben, bevor sie zu erheblichen Stillständen führen, und so die Betriebseffizienz aufrechtzuerhalten.
  3. Risikominderung: Fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten ermöglichen es uns, Risiken frühzeitig zu erkennen, rechtzeitig Korrekturmaßnahmen einzuleiten und die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Störungen zu reduzieren.
  4. Zeitersparnis im Betrieb und Asset Management: Neuronale Netze rationalisieren die Datenverarbeitung, steigern die Effizienz von Betrieb und Asset Management und reduzieren den Zeitaufwand für manuelle Analysen.
  5. Unabhängigkeit von spezifischen Sensoren: KI-Modelle können effektive Überwachungssysteme unabhängig von der Datenqualität oder dem Vorhandensein bestimmter Sensoren aufbauen und damit eine wesentliche Herausforderung in der Datenwissenschaft bewältigen.
  6. Innovationsgeschwindigkeit: Wir können innerhalb einer Woche neue Überwachungssysteme für verschiedene Sensoren entwickeln, ohne die zugrunde liegende Physik der Komponenten verstehen zu müssen, was eine schnelle Anpassung und Bereitstellung ermöglicht.
  7. Maßgeschneiderte Modelle: Neuronale Netze ermöglichen es uns, individuelle Modelle zu trainieren, die auf jede Windturbine und ihre Komponenten zugeschnitten sind, und profitieren dabei von Transfer Learning und umfangreichen Daten zur Verbesserung der Genauigkeit, insbesondere bei der Vorhersage von Fehlermodi.

Unser neuronales Netz-Ökosystem: Ein genauerer Blick

Derzeit überwacht Turbit etwa 2.500 Windturbinen, mit über 12.000 neuronalen Netzen im Produktionsbetrieb. Jede Windturbine kann bis zu sechs neuronale Netze haben, die sich auf verschiedene Leistungs- und Zustandsaspekte konzentrieren. Hier sind Beispiele für die von uns analysierten Daten:

  • Temperaturdaten: Überwachung der Temperaturen kritischer Komponenten wie Getriebe, Generatoren und Leistungsumrichter, um sicherzustellen, dass sie in optimalen Bereichen betrieben werden.
  • Leistungsdaten: Verfolgung der Leistungsabgabe zur Identifizierung von Ineffizienzen und Optimierung der Energieerzeugung.
  • Öldaten: Beurteilung des Schmiermittelzustands zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und zur Vermeidung potenzieller Komponentenausfälle.
  • Generatorlager: Überwachung des Zustands der Generatorlager zur Sicherstellung eines reibungslosen Betriebs.
  • Hauptlager: Verfolgung des Zustands des Hauptlagers zur Früherkennung von Verschleiß.
  • Pitch-Verhalten: Analyse des Pitch-Verhaltens zur Optimierung der Turbinenleistung und -effizienz.

Die individuellen Eigenschaften jeder Windturbine werden berücksichtigt, um eine präzise und effektive Überwachung zu gewährleisten.

Einblicke von Dr. Richard Kunert, Head of Data Science

Dr. Richard Kunert, unser Head of Data Science, teilt seine Perspektive:

„Wir sehen, dass unser Ansatz wirksam ist, da unsere Kunden bereits zahlreiche Vorteile durch Turbit's Technologie erfahren haben. Aber wir stehen noch am Anfang, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Je mehr Daten wir sammeln, desto genauer werden unsere Vorhersagen. Die Technologie birgt erhebliches Potenzial, und wir sind bestrebt, unsere Modelle weiterzuentwickeln, um unseren Kunden noch präzisere und zeitgerechtere Warnmeldungen zu liefern."

Ausblick: Die Zukunft der KI im Windpark-Management

Die Rolle der KI im Windpark-Management wird sich weiterentwickeln und von der Unterstützung menschlicher Entscheidungen hin zu autonomeren Funktionen übergehen.

„Mit unserem Fortschritt wird sich die Rolle der KI im Windpark-Management erheblich weiterentwickeln. Während KI heute die menschliche Entscheidungsfindung durch wertvolle Erkenntnisse und Vorhersagen unterstützt, erwarten wir eine Zukunft, in der KI autonomere Entscheidungsverantwortung übernehmen wird. Menschen werden diese Systeme beaufsichtigen und sicherstellen, dass sie wie erwartet funktionieren. Dieser Wandel verspricht, die Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und weitere Innovationen im Windenergie-Management voranzutreiben."

— Dr. Richard Kunert, Head of Data Science

Fazit

Turbits Einsatz neuronaler Netze zur Windpark-Optimierung unterstreicht unser Bekenntnis, fortschrittliche, datengetriebene Technologien für verbesserte Leistung und Effizienz zu nutzen. Indem wir uns auf Skalierbarkeit, die Vermeidung von Stillständen, die Minderung von Risiken und die Zeitersparnis im Betrieb konzentrieren, setzen wir neue Maßstäbe im Windpark-Management. Während wir unsere KI-Fähigkeiten weiter entwickeln und verfeinern, bleiben wir darauf ausgerichtet, die aktuellen Herausforderungen der Branche zu bewältigen und gleichzeitig den Weg für zukünftige Fortschritte im Windenergie-Management zu ebnen.