AutoDiagCM - Automatisierte Diagnose von Schäden an Windenergieanlagen zur Reduzierung des Überwachungsaufwandes und Steigerung der Überwachungsgüte; EnBW-Teilprojekt

Abstract

Aktuelle Diagnoseverfahren für Windenergieanlagen basieren häufig auf einzelnen Datenquellen und liefern überwiegend unspezifische Auffälligkeiten, deren Bewertung einen hohen manuellen Aufwand erfordert. Das im Rahmen dieses Projekts durchgeführte Forschungsvorhaben adressiert dieses Defizit durch die Entwicklung grundlegender Bausteine für eine teilautomatisierte Schadensdiagnose. Hierzu wurden mehrere spezialisierte Detektoren zur Identifikation von Zustandsanomalien konzipiert, die unterschiedliche Aspekte des Anlagenverhaltens abbilden und bereits eine gezielte diagnostische Einordnung ermöglichen. Durch die integrierte Auswertung verschiedener Datenquellen konnte die Zuverlässigkeit der Schadensdiagnose signifikant erhöht und eine frühzeitige Schadenserkennung bei gleichzeitig reduziertem manuellem Aufwand erreicht werden. Ergänzend wurde ein veröffentlichter Datensatz erstellt, der verifizierte Schadensfälle enthält und damit Transparenz, Vergleichbarkeit sowie weiterführende Forschung zu modernen Diagnosemethoden unterstützt. Insgesamt schafft das Projekt eine belastbare Grundlage für zukünftige wissenschaftliche Arbeiten zur weiteren Automatisierung der Maschinendiagnose in Windenergieanlagen.