Rotorblätter von Windenergieanlagen sind täglich extremen Bedingungen ausgesetzt. Dennoch stützte sich die Überwachung dieser Komponenten bis vor Kurzem stark auf jährliche Sichtprüfungen. Eine neue Zusammenarbeit zwischen Turbit und Weidmüller Monitoring Systems zeigt, wie kontinuierliches Rotorblatt-Monitoring den Betrieb von Windparks beeinflussen und neue Möglichkeiten im Risikomanagement eröffnen kann.

Traditionelles Rotorblatt-Monitoring stößt an Grenzen

Daniel Schingnitz, Head of Sales and Marketing bei Weidmüller Monitoring Systems, beschreibt den Wandel in der Branche: „Zunächst konzentrierten sich die Kunden aufgrund gesetzlicher Vorgaben ausschließlich auf die Eiserkennung. Doch wir beobachten in den vergangenen fünf bis sechs Jahren ein wachsendes Interesse an Zustandsüberwachungssystemen, da die Reparaturkosten für Rotorblätter erheblich steigen und die Lieferzeiten länger werden."

Traditionelle Ansätze haben klare Schwächen:

  • Manuelle Inspektionen liefern nur Momentaufnahmen und erfassen keine Schadensverläufe
  • Drohneninspektionen bieten eine bessere Abdeckung, halten aber ebenfalls nur diskrete Zeitpunkte fest
  • Sichtprüfungen können interne Strukturschäden übersehen, die sich allmählich entwickeln

„Es ist immer nur ein teilweiser Blick auf den Zustand des Blatts", erklärt Schingnitz. „Sie prüfen den Zustand für einen kurzen Zeitraum. Es handelt sich nicht um eine kontinuierliche Überwachung, bei der Sie das Schadenswachstum über Wochen oder Tage hinweg verfolgen können."

Kontinuierliches Rotorblatt-Monitoring mit KI

Die Zusammenarbeit zwischen Turbit und Weidmüller begegnet diesen Lücken durch kontinuierliches Monitoring mithilfe von Piezobeschleunigungssensoren, die im Inneren der Rotorblätter installiert werden. Diese Sensoren, positioniert etwa ein Drittel entlang der Blattlänge, erfassen Schwingungen in Schlag- und Schwenkrichtung mit hoher Frequenz.

Dr. Richard Kunert, Head of Data Science bei Turbit, erläutert ihren innovativen Ansatz: „Wir haben uns von modernen Sprachverarbeitungsmodellen inspirieren lassen – der Transformer-Architektur, die in Systemen wie ChatGPT zum Einsatz kommt. Diese Technologie eignet sich hervorragend für Frequenz- und Zeitreihenprobleme und ist damit überraschend effektiv für die Analyse von Rotorblatt-Schwingungsdaten."

Das System lernt die normalen Verhaltensmuster gesunder Rotorblätter und vergleicht anschließend Echtzeitdaten mit diesen Baselines. Treten Anomalien auf, erhalten Betreiber sofortige Warnmeldungen, anstatt auf planmäßige Inspektionen warten zu müssen.

Erkennung weiterreichender Turbinenprobleme

Während des Pilotprogramms mit 30 Windturbinen zeigte sich eine unerwartete Erkenntnis: Rotorblatt-Sensoren können Probleme erkennen, die über die Rotorblätter hinausgehen.

„Das Schwingungsverhalten des Blatts wird von völlig unterschiedlichen externen Parametern beeinflusst", stellt Schingnitz fest. „Man kann Abweichungen, die vom Antriebsstrang in bestimmten Frequenzbereichen erzeugt werden, über alle drei Blätter hinweg erkennen. Wir sind in der Lage, Abweichungen von Antriebsstrangkomponenten zu analysieren. Das ersetzt kein dediziertes Antriebsstrang-Monitoring, liefert jedoch zusätzliche Erkenntnisse."

Diese erweiterte Erkennungsfähigkeit verschafft Betreibern Einblick in:

  • Hauptlagerprobleme
  • Unregelmäßigkeiten im Antriebsstrang
  • Probleme am Blattlager
  • Strukturelle Anomalien

Das Pilotprogramm identifizierte mindestens zwei signifikante Probleme in der 30-Turbinen-Testflotte und bestätigte damit die Wirksamkeit des Systems selbst in vergleichsweise kleinen Portfolios.

Von reaktiv zu präventiv

Das wirtschaftliche Argument für kontinuierliches Rotorblatt-Monitoring geht über die reine Schadenserkennung hinaus. Schingnitz schätzt, dass Betreiber im Laufe der Lebensdauer einer Windturbine typischerweise zweimal mit erheblichen Rotorblatt-Problemen konfrontiert werden, was Monitoring-Systeme allein durch frühzeitige Intervention kosteneffizient macht.

Die wirtschaftlichen Vorteile reichen jedoch noch weiter:

Versicherungsintegration: Partnerschaften mit Versicherern wie HDI Global schaffen neue Deckungsmodelle. Kontinuierliches Monitoring kann Risikobewertungen reduzieren und potenziell die Versicherungskonditionen verbessern oder eine Absicherung für bislang nicht versicherbare Szenarien ermöglichen.

Optimierung von Inspektionen: Traditionelle Anforderungen an jährliche Sichtprüfungen – kostspielig und gefährlich für Techniker – können reduziert oder abgeschafft werden, wenn kontinuierliches Monitoring eine überlegene Transparenz bietet.

Wartungsplanung: Frühzeitige Erkennung ermöglicht gezielte Reparaturen innerhalb geplanter Wartungsfenster anstelle von Notabschaltungen.

Ausblick: Integriertes Risikomanagement

Die Zusammenarbeit entwickelt sich kontinuierlich in Richtung eines umfassenderen Monitorings weiter. Weidmüller plant die Einführung von zwei Sensorpositionen pro Rotorblatt sowie dreidimensionaler MEMS-Sensoren, um die Präzision bei der Schadenslokalisation zu verbessern.

Aus Sicht von Turbit stellt das Rotorblatt-Monitoring eine weitere Datenquelle dar, die ihre übergeordnete Vision einer integrierten Turbinenintelligenz speist. „Wir möchten, dass KI Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt, um ein ganzheitliches Bild der Turbinengesundheit zu erzeugen", erklärt Dr. Kunert.

Dieser Integrationsansatz geht über isolierte Monitoring-Systeme hinaus und zielt auf eine umfassende Risikoinfrastruktur ab, auf die sich Betreiber bei kritischen Entscheidungen verlassen können.

Wichtige Überlegungen für Windparkbetreiber

Für Betreiber, die Rotorblatt-Monitoring-Lösungen evaluieren, verdienen mehrere Faktoren besondere Aufmerksamkeit:

Datenqualität: Die Wirksamkeit des KI-Monitorings hängt maßgeblich von der Zuverlässigkeit der Sensoren und der Konsistenz der Daten ab.

Integrationsfähigkeit: Lösungen, die mehrere Datenquellen kombinieren (SCADA, Schwingungssensoren, Wartungsaufzeichnungen), bieten umfassendere Erkenntnisse als Insellösungen.

Skalierbarkeit: KI-Ansätze, die individuelle Verhaltensmuster einzelner Windturbinen erlernen, lassen sich effektiver skalieren als solche, die für jede Installation manuelle Expertise erfordern.

Wirtschaftliche Rechtfertigung: Berücksichtigen Sie bei der Berechnung des ROI neben der Schadenserkennung auch Versicherungsvorteile, Einsparungen bei Inspektionskosten und die Optimierung der Wartung.

Die Zukunft des Windparkbetriebs gestalten

Die Verbindung bewährter Sensortechnologie mit fortschrittlicher KI-Analyse eröffnet neue Möglichkeiten für den Windparkbetrieb. Da Windturbinen immer größer werden und unter zunehmend anspruchsvollen Bedingungen betrieben werden, wird kontinuierliches Monitoring zur unverzichtbaren Infrastruktur – und nicht mehr nur zu einem zusätzlichen Vorteil.

„Beide Unternehmen haben sich zusammengefunden, um die Windindustrie voranzubringen", resümiert Dr. Kunert. „Wir haben ein neues Produkt geschaffen, das wirklich einen Unterschied im Markt machen kann."

Diese Zusammenarbeit steht exemplarisch für einen umfassenderen Trend hin zu integriertem Risikomanagement in der Windenergie – weg von reaktiver Wartung, hin zu vorausschauenden Betriebsabläufen, die den Asset-Wert maximieren und unerwartete Ausfälle minimieren. Da die Branche den Ausbau in Richtung 100 % erneuerbarer Energien weiter vorantreibt, werden Innovationen wie das Rotorblatt-Monitoring zu grundlegenden Bausteinen für einen zuverlässigen und effizienten Windparkbetrieb.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Rotorblatt-Monitoring Ihren Windparkbetrieb bereichern kann? Hören Sie sich die vollständige Podcast-Episode an, in der unser CEO Michael Tegtmeier mit Dr. Richard Kunert und Daniel Schingnitz spricht, und tauchen Sie tiefer in die technischen Details und Praxisanwendungen des Rotorblatt-Monitorings ein.