Steigerung der Zuverlässigkeit der Zustandsprognose von Offshore-Windenergieanlagen durch den Einsatz von Data-Mining Verfahren

Thema
XXL-Produkte
Projekttitel Steigerung der Zuverlässigkeit der Zustandsprognose von Offshore-Windenergieanlagen durch den Einsatz von Data-Mining Verfahren (SteigProg)
Laufzeit 01.07.2010 – 30.06.2012
Projektwebseite http://www.steigprog.xxl-produkte.net
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Das Ziel des Forschungsprojekts ist die Steigerung der Zuverlässigkeit der Zustandsprognose bei Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren. Diese Verfahren erlernen Störungsmuster in vorhandenen Messdaten und erlauben so eine multikriterielle Prognose des Maschinenzustands. Im Bereich der XXL-Produkte ist der Einsatz von Data-Mining Algorithmen anstelle der bisher verwendeten analytischen Verfahren zur Zustandsprognose sinnvoll. Denn die großen Dimensionen von XXL-Bauteilen wirken sich verstärkt auf geometrisch-physikalische Abhängigkeiten (z. B. temperaturabhängige Ausdehnung von Bauteilen) aus und erschweren eine analytische Modellierung. XXL-Produkte zeichnen sich außerdem durch eine Vielzahl von gleichzeitig zu überwachenden Komponenten und Parametern aus, zwischen denen zusätzlich instandhaltungsrelevante Abhängigkeiten existieren. So müssen z. B. im Fall von OWEA Getriebe, Generator und Windlast sowie Wechselwirkungen zwischen diesen Komponenten (z. B. die Beeinflussung der Lagerlebensdauer im Generator durch Lagerschäden im Getriebe) kontrolliert werden. Eine analytische Modellierung ist in diesem Fall nicht realisierbar. Data-Mining Algorithmen können sowohl die geometrisch-physikalischen als auch die instandhaltungsrelevanten Abhängigkeiten ohne eine explizite Modellierung durch den Menschen erlernen. Aus diesem Grund eignen sie sich besonders für eine zuverlässige, da multikriterielle, Zustandsprognose von OWEA.

Veröffentlichungen zum Projekt

Im allgemeinen Sprachgebrauch und in den Medien wird oftmals der Begriff XXL-Produkt als Synonym für großskalige Produkte verwendet. Doch was definiert XXL-Produkte und wo ist die Grenze zu konventionellen Produkten zu sehen? Durch Aufzeigen gemeinsamer Charakteristika wird eine wissenschaftliche Definition dieses Begriffes vorgestellt. Eine gemeinsame, branchen- und produktübergreifende Definition ermöglicht, vergleichbare Herausforderungen in verschiedenen Branchen zu identifizieren. Auf dieser Basis lassen sich übergreifende Lösungen entwickeln, die sich auf die Fertigung von unterschiedlichen XXL-Produkten übertragen lassen. Diese Synergieeffekte können zu einer kostengünstigeren Herstellung von XXL-Produkten beitragen.

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Ein Ausfall einer Windenergieanlage (WEA) zieht hohe Ausfallkosten nach sich. Je zuverlässiger die Prognose des Zustands einzelner Komponenten erfolgt, desto besser kann die Instandhaltung geplant und bspw. in eine Phase mit geringer Windausbeute verlegt werden. Weiterhin können sich anbahnende Ausfälle frühzeitig erkannt und damit vermieden werden. Im Rahmen des Projekts „SteigProg“ wurden Data Mining-Algorithmen auf ihre Eignung zur Zustandsprognose bei Windenergieanlagen untersucht. Durch eine verbesserte Zustandsprognose kann ein Beitrag für einen wirtschaftlicheren Betrieb von WEA geleistet werden. Messbare Einsparungen ergeben sich durch die Minimierung von Ausfallzeiten, eine bessere Planbarkeit und die Verkürzung von Instandhaltungseinsätzen.

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Die Energiewende ist beschlossene Sache. Doch um den Energiebedarf zu stillen, sind auch im Bereich der regenerativen Energien weitere Entwicklungen erforderlich. Ingenieure des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) haben in zwei Forschungsprojekten untersucht, wie sich die Effizienz von Windkraftanlagen steigern lässt.

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Förderer

Das Projekt mit dem Förderkennzeichen 11.2-76221-99-2/10 war Teil eines Verbundvorhabens mit dem Titel „Innovationen für die Herstellung großskaliger Produkte“ und wurde vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur sowie vom Niedersächsischen Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Verkehr gefördert.

Ihr Ansprechpartner

Benjamin Küster
M. Sc.

Abteilungsleiter Produktionsautomatisierung

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