Wie uns die Rotorblattüberwachung der umfassenden Überwachung einen Schritt näher bringt

Einführung

Mit jeder neuen Technologie und Datenquelle entwickeln sich Überwachungssysteme für Windkraftanlagen ständig weiter. Zu den wichtigsten Komponenten für die Effizienz und Langlebigkeit einer Anlage gehören die Rotorblätter. Ständig extremen Kräften wie Windlasten, Temperaturschwankungen und Materialermüdung ausgesetzt, können Schäden an den Rotorblättern zu Effizienzverlusten, kostspieligen Reparaturen oder im schlimmsten Fall zum kompletten Stillstand der Anlage führen. Trotz ihrer Bedeutung konzentriert sich die traditionelle Überwachung von Windkraftanlagen auf Hauptlager, Getriebe und Generatoren und vernachlässigt dabei oft den Zustand der Rotorblätter.

Mit dem Wachstum des Windenergiemarktes und der Weiterentwicklung der Turbinentechnologie wird eine präzise Überwachung des Rotorblattzustands jedoch immer wichtiger. Eine vorausschauende Wartung, die Probleme frühzeitig erkennt und behebt, ist der Schlüssel zur Verlängerung der Betriebsdauer und Minimierung von Ausfallzeiten. Hier übernimmt Turbit mit seinem datenbasierten Überwachungsansatz die Führung: Durch die Integration zusätzlicher Sensordaten, darunter BladeControl von Weidmüller, entsteht ein umfassendes Überwachungssystem. Zwar ist eine vollständige Überwachung noch nicht erreicht, doch jede zusätzliche Datenquelle und technologische Verbesserung bringt uns dieser Vision näher.

Warum ist die Überwachung der Rotorblätter so wichtig?

Rotorblätter von Windkraftanlagen sind extremen Bedingungen ausgesetzt, von mechanischer Belastung durch Windlasten bis hin zu Temperaturschwankungen. Schäden an den Rotorblättern können schwerwiegende Folgen haben, darunter Leistungseinbußen und strukturelle Probleme, die teure Reparaturen oder Totalausfälle zur Folge haben. Mit zunehmender Größe von Windkraftanlagen steigt auch die Wahrscheinlichkeit unerwarteter Rotorblattausfälle. Ohne präzise Überwachung können kleinere Probleme unentdeckt bleiben und sich zu erheblichen Problemen entwickeln.

Die Rotorblattüberwachung ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Schäden, ermöglicht gezielte Reparaturen und verhindert kostspielige Ausfallzeiten. Das spart nicht nur Geld, sondern verbessert auch die Gesamtleistung der Turbine. Betreiber profitieren von einer längeren Lebensdauer der Turbine und einer verbesserten Wartungsplanung.

Der Fortschritt: Integration von Sensordaten für umfassendes Monitoring

Turbit erweitert seine Überwachungsmöglichkeiten durch die Integration neuer Datenquellen wie BladeControl von Weidmüller. Diese Integration ermöglicht eine detaillierte Analyse der Klappen- und Kantenbewegungen der Rotorblätter. Durch die Erfassung und Analyse hochfrequenter Sensordaten können selbst kleinste Anomalien frühzeitig erkannt werden – ein wesentlicher Schritt in Richtung vorausschauender Wartung und Kostensenkung.

Mit Turbits Blade Monitoring können wir Primärschäden an Turbinenschaufeln identifizieren, die oft zu schweren Sekundärschäden im Antriebsstrang führen. Durch frühzeitiges Beheben dieser Probleme verhindern wir kostspielige Ausfälle und gewährleisten einen stabileren Turbinenbetrieb. Durch die Integration weiterer Datenquellen verbessert sich Turbit Intelligence kontinuierlich und bringt uns unserer Vision einer umfassenden Überwachung näher.

Wie funktioniert die Rotorblattüberwachung technisch?

• Einbau von Sensoren zur Messung von Beschleunigung, Dehnung oder Schallemissionen

• Erfassung von Frequenzspektren über definierte Zeiträume

• Erstellen von Spektrogrammen zur Visualisierung von Schwingungsmustern

• Vergleichen Sie tatsächliche Daten mit Simulationen, die auf neuronalen Netzwerken basieren, um Anomalien zu identifizieren

Durch KI-gesteuerte Analysen gewährleistet Turbit eine präzise Anomalieerkennung und minimiert gleichzeitig Fehlalarme und Fehlalarme. Durch einen streng datengesteuerten Ansatz unter Verwendung neuronaler Netzwerke bietet Turbit eine präzisere und effizientere Fehlererkennung als herkömmliche Methoden.

Umfassende Überwachung

Das Konzept der vollständigen Überwachung basiert auf der Integration aller kritischen Datenquellen, die für den Betrieb einer Windkraftanlage erforderlich sind. Dazu gehören neben der Rotorblattüberwachung auch Getriebe, Generatoren, Hauptlager und andere Schlüsselkomponenten. Durch den Einsatz verschiedener Sensortypen und KI-gestützter Analysen entsteht ein ganzheitlicher Überblick über den Zustand der Anlage. Je umfassender die Überwachung, desto besser können potenzielle Fehler vorhergesagt und Wartungsstrategien optimiert werden.

Ein weiterer Vorteil ist die Reduzierung von Fehlalarmen. Während herkömmliche Überwachungssysteme oft ungenaue oder widersprüchliche Warnmeldungen generieren, ermöglicht die Kombination von SCADA und hochfrequenten Sensordaten eine präzisere Analyse. Dies verhindert unnötige Wartungsmaßnahmen und maximiert die Betriebseffizienz.

Abschluss

Je mehr relevante Daten wir in die Überwachung integrieren, desto früher können Anomalien erkannt und Schäden verhindert werden. Die Erweiterung von der SCADA-basierten Überwachung auf eine umfassende Überwachung mit Rotorblattdaten ist ein entscheidender Schritt zur Reduzierung unerwarteter Ausfälle. Während die umfassende Überwachung ein langfristiges Ziel bleibt, trägt jede neue Datenquelle dazu bei, unsere KI zu verfeinern und die Vorhersagegenauigkeit von Turbit zu verbessern. Durch diesen iterativen Prozess setzen wir neue Maßstäbe in der Windkraftanlagenüberwachung, steigern die Effizienz, senken die Wartungskosten und fördern eine nachhaltigere Energiezukunft. Letztendlich bringt uns unser Ansatz einem risikoärmeren Betrieb näher und gewährleistet maximale Zuverlässigkeit und Leistung für Windparks weltweit.

Dr. Richard Kunert, Head of Data Science bei Turbit, betont: „Durch die kontinuierliche Einbindung neuer Datenquellen verbessern wir die Vorhersagefähigkeiten unserer KI-Modelle. Die Rotorblattüberwachung ist ein grundlegender Schritt hin zu einer flächendeckenden Überwachung und einem risikofreien Betrieb, da wir so potenzielle Ausfälle früher und präziser erkennen können.“