WindKI

Detektion und Quantifizierung von Leistungspotenzialen von Windturbinen mittels KI-gestützter Diagnoseverfahren

Motivation

Windenergieanlagen sind ein wichtiger Bestandteil der Transformation hin zu einer klimafreundlichen Energieerzeugung. Dabei haben schon kleine Leistungsverbesserungen solcher Anlagen sehr große Auswirkungen. Interessant ist in diesem Zusammenhang die Prognose der Leistung. Um die mögliche Einspeisung in das Stromnetz besser abschätzen zu können, muss die elektrische Leistung von Windenergieanlagen prognostiziert werden. Die Prognose basiert auf Leistungskurven und ist oft ungenau wegen fehleranfälliger Windgeschwindigkeitsmessungen. Zum optimalen Betrieb dieser Anlagen müssen mögliche Fehlermodi und Effizienzpotentiale identifiziert werden. Im Ergebnis wird damit auch die Lebensdauer der Anlagen verlängert.

Ziele und Vorgehen

WindKI zielt darauf ab, Effizienzpotentiale in der Energieerzeugung aus bestehenden Windenergieanlagen zu identifizieren und nutzbar zu machen, indem Windgeschwindigkeitsmessungen und die damit zusammenhängenden Daten analysiert werden. Dazu werden KI-basierte Analysemethoden entwickelt, um die elektrische Leistung von Windenergieanlagen genauer überprüfen und optimieren zu können. Mehrjährige Messdaten des am Projekt beteiligten Fraunhofer-Instituts für Windenergiesysteme (IWES) werden bereinigt und analysiert, um Abhängigkeiten zu identifizieren. Dazu werden verschiedene KI-Architekturen entwickelt, trainiert, validiert und optimiert.

Innovationen und Perspektiven

Die angestrebte Lösung kann in Windparks eingesetzt werden, um die Anlagen zu überwachen und zu warten. Zudem sollen die gewonnenen Daten und Erkenntnisse in Forschungseinrichtungen zur Weiterentwicklung von Windenergietechnologien genutzt werden.

Projektinformation

Projektleitung

Adoxin UG
Katharinenstr. 4
20457 Hamburg

Volumen

0,65 Mio. € inkl. PP

Laufzeit

04/2024 – 03/2026

Projektpartnerinnen und -partner

Adoxin UG Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme