KI in der Windenergie: Die Vorteile von neuronalen Netzwerken gegenüber traditionellen Modellen

In der sich entwickelnden Welt der Windenergie ist die effektive Optimierung von Windparks entscheidend für die Verbesserung der Leistung und die Sicherstellung eines zuverlässigen Betriebs. Traditionell haben physikbasierte Modelle diese Bemühungen geleitet. Bei Turbit haben wir uns jedoch für einen datengesteuerten Ansatz entschieden, indem wir neuronale Netzwerke und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen. Dieser Artikel untersucht, warum neuronale Netzwerke zur bevorzugten Methode für die Optimierung von Windparks werden und wie sie sich im Vergleich zu traditionellen physikbasierten Modellen verhalten.

Vergleich von physikbasierten Modellen mit neuronalen Netzwerken

Physikbasierte Modelle waren für die Optimierung von Windparks wesentlich und stützen sich auf grundlegende physikalische Prinzipien und Gleichungen, um das Verhalten von Turbinen zu simulieren. Diese Modelle berücksichtigen Variablen wie Windgeschwindigkeit, Turbinenblattwinkel 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 zu erfassen, und stützen sich auf statische Annahmen, die dynamische Veränderungen möglicherweise nicht genau widerspiegeln.
  

• Anpassungsprobleme: Die Anpassung physikbasierter Modelle an neue Daten oder sich entwickelnde Bedingungen kann zeitaufwändig sein und erhebliche Neukalibrierungen erfordern.
  

Neuronale Netzwerke, ein Schlüsselbestandteil von KI-Modellen, bieten mehrere Vorteile:

• Erweiterte Mustererkennung: Neuronale Netzwerke zeichnen sich durch die Identifizierung komplexer Muster innerhalb großer Datensätze aus und liefern Erkenntnisse, die traditionelle Modelle möglicherweise übersehen.
  

• Dynamisches Lernen: Diese Netzwerke lernen kontinuierlich aus neuen Daten und passen sich in Echtzeit an Veränderungen der Windbedingungen, der Turbinenleistung und anderer Variablen an.
  

• Verbesserte Vorhersagegenauigkeit: Neuronale Netzwerke nutzen riesige Datenmengen, um hochgenaue Vorhersagen zu treffen und subtile Anomalien zu erkennen, die durch traditionelle Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind.
  

Warum wir uns für KI-Modelle entscheiden: Ein datengesteuerter Ansatz

Bei Turbit haben wir uns für einen datengesteuerten Ansatz durch den Einsatz neuronaler Netzwerke entschieden, im Einklang mit unserem Engagement für Innovation und Effizienz. Hier sind die Gründe:

1. Skalierbarkeit: Neuronale Netzwerke verarbeiten große Datenmengen effizient, was sie für die Überwachung und Optimierung zahlreicher Turbinen in umfangreichen Windparks geeignet macht.
   

2. Vermeidung von Ausfallzeiten: Die Echtzeitanalyse von Daten hilft uns, potenzielle Probleme vorherzusagen und anzugehen, bevor sie zu erheblichen Ausfallzeiten führen, und erhält so die Betriebseffizienz.
   

3. Risikominderung: Fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten ermöglichen es uns, Risiken frühzeitig zu identifizieren, rechtzeitige Korrekturmaßnahmen zu ermöglichen und die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Störungen zu reduzieren.
   

4. Zeitersparnis bei Betrieb und Anlagenverwaltung: Neuronale Netzwerke rationalisieren die Datenverarbeitung, verbessern die Effizienz von Betrieb und Anlagenverwaltung und reduzieren den Zeitaufwand für manuelle Analysen.
   

5. Unabhängigkeit von spezifischen Sensoren: KI-Modelle können effektive Überwachungssysteme unabhängig von der Datenqualität oder dem Vorhandensein spezifischer Sensoren erstellen und damit eine große Herausforderung in der Datenwissenschaft bewältigen.
   

6. Innovationsgeschwindigkeit: Wir können neue Überwachungssysteme für verschiedene Sensoren innerhalb einer Woche entwickeln, ohne die zugrunde liegende Physik der Komponenten verstehen zu müssen, was eine schnelle Anpassung und Implementierung ermöglicht.
   

7. Maßgeschneiderte Modelle: Neuronale Netzwerke ermöglichen es uns, individuelle Modelle zu trainieren, die auf jede Turbine und ihre Komponenten zugeschnitten sind, und profitieren von Transfer Learning und umfangreichen Daten, um die Genauigkeit zu verbessern, insbesondere bei der Vorhersage von Fehlermodi.
   

Unser neuronales Netzwerk-Ökosystem: Ein genauerer Blick

Derzeit überwacht Turbit etwa 2.500 Turbinen mit über 12.000 neuronalen Netzwerken im Einsatz. Jede Turbine kann bis zu sechs neuronale Netzwerke haben, die sich auf verschiedene Leistungs- und Zustandsaspekte konzentrieren. Hier sind Beispiele für die Daten, die wir analysieren:

• Temperaturdaten: Überwachung der Temperaturen kritischer Komponenten wie Getriebe, Generatoren und Leistungsumrichter, um sicherzustellen, dass sie innerhalb optimaler Bereiche arbeiten.
  

• Leistungsdaten: Verfolgung der Leistungsabgabe zur Identifizierung von Ineffizienzen und Optimierung der Energieproduktion.
  

• Öldaten: Bewertung des Schmiermittelzustands zur Vorhersage von Wartungsbedarf und Vermeidung potenzieller Komponentenausfälle.
  

• Generatorlager: Überwachung des Zustands der Generatorlager zur Sicherstellung eines reibungslosen Betriebs.
  

• Hauptlager: Verfolgung des Zustands des Hauptlagers zur frühzeitigen Erkennung von Verschleiß.
  

• Pitch-Verhalten: Analyse des Pitch-Verhaltens zur Optimierung der Turbinenleistung und -effizienz.
  

Die einzigartigen Eigenschaften jeder Turbine werden berücksichtigt, was eine präzise und effektive Überwachung gewährleistet.

Einblicke von Dr. Richard Kunert, Leiter der Datenwissenschaft

Dr. Richard Kunert, unser Leiter der Datenwissenschaft, teilt seine Perspektive:

"Wir sehen, dass unser Ansatz wirksam ist, da unsere Kunden bereits zahlreiche Vorteile durch Turbits Technologie erfahren haben. Aber wir stehen noch am Anfang, ihr volles Potenzial zu erschließen. Mit der Sammlung von mehr Daten werden unsere Vorhersagen immer genauer. Die Technologie birgt erhebliches Potenzial, und wir sind entschlossen, unsere Modelle zu verbessern, um noch präzisere und zeitnahe Warnungen für unsere Kunden zu liefern."

Ausblick: Die Zukunft der KI im Windparkmanagement

Die Rolle der KI im Windparkmanagement wird sich weiterentwickeln und von der Unterstützung menschlicher Entscheidungen zu autonomeren Funktionen übergehen.

"Mit fortschreitender Entwicklung wird sich die Rolle der KI im Windparkmanagement erheblich weiterentwickeln. Während KI heute die menschliche Entscheidungsfindung durch wertvolle Erkenntnisse und Vorhersagen unterstützt, erwarten wir eine Zukunft, in der KI mehr autonome Entscheidungsverantwortlichkeiten übernehmen wird. Menschen werden überwachen und sicherstellen, dass diese Systeme wie erwartet funktionieren. Diese Verschiebung verspricht, die Effizienz zu verbessern, Fehler zu reduzieren und weitere Innovationen im Windenergie-Management voranzutreiben."

— Dr. Richard Kunert, Leiter der Datenwissenschaft

Fazit

Turbits Einsatz von neuronalen Netzwerken für die Windparkoptimierung unterstreicht unser Engagement für den Einsatz fortschrittlicher, datengesteuerter Technologien zur Verbesserung von Leistung und Effizienz. Durch die Konzentration auf Skalierbarkeit, Vermeidung von Ausfallzeiten, Risikominderung und Zeitersparnis im Betrieb setzen wir neue Maßstäbe im Windparkmanagement. Während wir unsere KI-Fähigkeiten weiterentwickeln und verfeinern, bleiben wir den aktuellen Herausforderungen der Branche verpflichtet und bahnen gleichzeitig den Weg für zukünftige Fortschritte im Windenergie-Management.