WEA-produktiv - Windenergieanlagen mit optimierter Produktivität durch Flottenmonitoring ohne zusätzliche Sensorik; Teilvorhaben: Datenanalyse und datengetriebene Modelle, DDM

Abstract

Das Projekt WEA-produktiv beschäftigte sich mit der Ertragsoptimierung von Windenergieanlagen (WEA) durch Identifikation von WEA mit suboptimaler Stromproduktion und den Ursachen für die Ertragsverluste. Dies erfolgte auf Grundlage von Daten mehrerer WEA u.a. im Kontext des Population- oder Flottenmonitorings. Dafür wurden gemessene Schwingungs- und SCADA-Daten (eng. Supervisory Control and Data Acquisition) genutzt. Genauere Zusammenhänge zwischen SCADA-, Schwingungsdaten und dem Energieertrag wurden auf Grundlage von fünfjährigen Messreihen einer dem Betreiber Bürger-Energie Altertheim eG gehörenden WEA (ein sog. physikalischer Zwilling) untersucht und die Sensorik der Anlage entsprechend erweitert. Die vorliegenden Messdaten des physikalischen Zwillings (SCADA + weitere hundert Messkanäle) standen als Ausgangspunkt für den Aufbau eines digitalen Zwillings zur Verfügung. Dieser diente dazu, die genannten Zusammenhänge wiederzugeben und wird für die Ertragsverlustidentifikation an weiteren Anlagen der Flotte genutzt. Die Schwerpunkte der Universität Siegen (Lehrstuhl für Mechanik mit Schwerpunkt Schädigungsüberwachung, MSHM) lagen in der Analyse der fünfjährigen Messdaten des physikalischen Zwillings und der Flotten-Daten sowie in der Erweiterung der Sensorik des physikalischen Zwillings. Es wurde ein auf Self-Organitzing-Maps (SOM) basierendes datengetriebenes Modell und Algorithmen entwickelt, die auf Grundlage der Flotten-Daten und des digitalen Zwillings, Aussagen über die Ursachen für Energieverluste ermöglichen.