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Bald weht ein anderer Wind - Kann Big Data helfen, die Stromgestehungskosten zu senken?

Mit rund 12 % der Bruttostromerzeugung 2016 in Deutschland ist Wind ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Doch die Windbranche steht vor einschneidenden Veränderungen. Denn mit Ablauf des Jahres 2020 endet für rund 6.000 Windenergieanlagen die finanzielle Förderung durch das EEG. Die zukünftige Einspeisevergütung für Windenergie könnte dann um rund 50 % sinken. Diese Entwicklung stellt Hersteller und Betreiber vor große Herausforderungen. 

Es ist zu erwarten, dass in den nächsten Jahren weiterhin in neue Anlagen in Deutschland investiert wird, doch das Wachstum wird voraussichtlich abflauen (siehe Grafik). Und ab einem gewissen Punkt wird es dann vor allem um den Austausch bestehender durch neue Anlagen gehen, wobei sich die Lebensdauer der Anlagen durchschnittlich auf 20 Jahre beläuft. Damit rücken in den kommenden Jahrzehnten Themen, die mit Betrieb, Wartung und Instandhaltung von Windkraftanlagen zu tun haben, weiter in den Vordergrund. Generell gibt es drei wesentliche Handlungsstränge zur Erhöhung der Wirtschaftlichkeit von Bestandsanlagen: die Optimierung der Stromerzeugung, die Steigerung der Verfügbarkeit sowie die Senkung der Servicekosten.

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1. Analyse und Vorhersage der Altersstruktur von Onshore-Windenergieanlagen in Deutschland basierend auf Daten des BWE unter Annahme der fortlaufenden Rahmenbedingungen des EEG 2017

Viele Daten, wenig Durchblick

In diesem Zusammenhang sind die Entwicklungen rund um Industrie 4.0, IoT (Internet of Things) und Big Data auch für die Windbranche entscheidend. In den letzten Jahren hat sich viel in puncto Bandbreite und Konnektivität getan, sodass heute mehr Windenergieanlagen über DSL oder Mobilfunknetze besser vernetzt sind. Gleichzeitig ist es möglich, immer mehr Daten auf Komponenten- und Systemebene zu erheben. Doch auch wenn es derzeit schätzungsweise rund 1.400 TB an kumulierten Daten zum Bestand der Windenergieanlagen in Deutschland gibt, bedeutet das nicht, dass diese bereits aussagekräftige Informationen liefern. Trotz all dieser Daten ist zum Beispiel das Wissen über den Zustand der einzelnen Turbine sehr begrenzt.

Anlagenhersteller bieten zwar Basisinformationssysteme, die Eckdaten wie die Anzahl der produzierten kWh, die technische Verfügbarkeit der Anlage innerhalb eines bestimmten Zeitraums, Windgeschwindigkeit und -richtung oder Öltemperatur des Getriebes, festhalten. Diese Daten werden aber in der Regel nur dargestellt und nicht analysiert. Eine Condition Monitoring Software (CMS) kann ein solches System um komplementäre Daten wie Vibrationen ergänzen, um den Zustand des Systems besser abschätzen zu können.

 

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2. Es handelt sich bei dieser Grafik um eine Schätzung, die auf Zahlen zur Bestandsentwicklung der Onshore-Windenergieanlagen in Deutschland basiert

In den letzten Jahren hat sich jedoch gezeigt, dass der Einsatz von CMS-Lösungen nur bedingt sinnvoll ist. Denn um Trends wirklich erkennen und aussagekräftige Rückschlüsse auf den Zustand des Systems ziehen zu können, braucht es spezialisiertes Know-how und sehr viele Daten. Die Schwierigkeit besteht darin, dass letztlich kaum eine Turbine der anderen gleicht. So gibt es meist keine durchgängigen Informationen über den Produktionsprozess aller verbauten Komponenten – vom Rohstoff (z.B. der Herkunft des Stahls) über Seriennummern der Komponenten bis zum Gesamtsystem Windpark. Selbst innerhalb eines Windparks, bei dem Windkraftanlagen eines Typs von einem Hersteller stammen, findet sich eine heterogene Flottenstruktur. Denn häufig hat der Anlagenhersteller Komponenten wie Lager, Getriebe und Generator nicht immer von den gleichen Lieferanten bezogen. Dies liegt in dem schnellen Wachstum der Branche begründet, wo bisher vor allem Lieferfähigkeit und Zeitdruck den Takt angegeben haben.

Es braucht: Domain-Kenntnisse, Fehlermodelle, Softwareentwicklung

Da es in absehbarer Zeit nicht möglich sein wird, eine eindeutige Nachverfolgbarkeit und Transparenz im Produktionsprozess sicherzustellen, ist es ratsam, das System als allgemeines System zu begreifen und hier nach Trends zu suchen. Das mag im ersten Moment simpel klingen, doch es handelt sich hier um ein hochkomplexes Thema, das die Entwicklung einer entsprechenden Methodik, Datentopologie und Analyse voraussetzt. So gibt es zum Beispiel heute am Markt noch wenig Software, die eine automatische Analyse von Daten ermöglicht. Hinzu kommt, dass die Entwicklung einer entsprechenden Lösung drei Kernkompetenzen erfordert: Erstens sind detaillierte Kenntnisse der Windbranche und -technologien essentiell; dann geht es um physikalische Fehlermodelle, die abbilden können, wo und warum welches Fehlerbild entstehen kann – seien es zum Beispiel elektrische, thermische, mechanische oder chemische Fehler; und letztlich müssen diese Kompetenzen in eine Software gegossen werden.

Die Chance und den Bedarf erkennen heute viele. Doch wenn globale Softwarekonzerne sich dem Thema zum Beispiel von Seiten der Künstlichen Intelligenz nähern, fehlt es an den Domain-Kenntnissen. Die Energieversorger haben sich bisher weniger mit dezentralen Energieversorgungstechnologien auseinandergesetzt und sind keine Softwareentwickler. Während hier noch vielfach nach Allianzen und gemeinsamen Ansätzen gesucht wird, gibt es jedoch schon erste Lösungen, mit denen sich bereits heute die Stromgestehungskosten senken lassen.

Wirtschaftlichkeitssteigerungen sind real

Doch welche Wirtschaftlichkeitssteigerungen sind überhaupt möglich? Die Analyse eines Windparks mit 100 Onshore-Windenergieanlagen, einer Gesamtnennleistung von 2 MW und einer Verfügbarkeit von 97 % zeigt, dass bei Servicekosten in Höhe von 6,5 Mio. Euro pro Jahr und mit einem Jahresumsatz von 32 Mio. Euro Wirtschaftlichkeitspotentiale von jährlich 1,8 Mio. Euro realisierbar sind. Diese Potentiale basieren auf drei Säulen. In puncto Stromerzeugung bleiben in der Regel 10 % der Anlagen aufgrund suboptimaler Konfiguration unter der Nennleistung. Dies können Rotorblattfehlstellungen sein, die sich mithilfe automatisierter Datenanalyse identifizieren lassen. Der durchschnittliche Verlust für diese 10 % der Windenergieanlagen liegt bei 5 %. Eine entsprechende Leistungsverbesserung birgt damit ein Potential von 0,16 Mio. Euro pro Jahr. Mithilfe einer besseren Überwachung der Windenergieanlagen lässt sich die Verfügbarkeit auf 98,5 % steigern, was mit zusätzlichen Einnahmen von 0,5 Mio. Euro pro Jahr einhergeht. Darüber hinaus erlaubt eine zustandsbasierte Wartung eine Reduktion der Servicekosten um 20 % und damit 1,2 Mio. Euro.

Diese Erkenntnisse basieren auf einem realen Projekt mit folgendem grundsätzlichem Ansatz: Zunächst werden die zehn teuersten Komponenten identifiziert und alle verfügbaren Daten zu den Turbinen gesammelt. Nach der Priorisierung der fünf Komponenten mit den teuersten Fehlern hinsichtlich Reparaturkosten und Ertragsverlusten folgt die erste Betrachtung und Analyse von Funktions- und Fehlermechanismen sowie der Servicemaßnahmen. Im Rahmen einer tieferen Analyse lassen sich dann kostenoptimale Serviceintervalle berechnen, Überwachungsalgorithmen entwickeln und validieren sowie eine Strategieempfehlung inklusive Risikovermeidungsmaßnahmen ableiten.

Strukturierte Datentopologie erlaubt automatisierte Analyse

Für dieses Vorgehen werden alle gesammelten Daten in einer Software zusammengeführt und in ein gemeinsames Format konvertiert - von den Windparkinformationen über Zeitreihen der Betriebsdaten, Tages- und Serviceberichten, automatischen Meldungen der Turbine bis hin zu Kosten und Wartungshandbüchern. Anhand einer Schlüsselwörterliste lassen sich Ereignisse definieren, die mit den besten Treffern (automatische Meldungen der Turbinen) aus der Schlüsselwortliste kombiniert werden, um Auffälligkeiten zu detektieren. Diese Informationen fließen in die zentrale Softwareplattform ein. Von hier aus findet zur Fehlerbestätigung ein Vergleich der Ereignisse aus den Tagesberichten mit den automatisierten Meldungen der Windenergieanlage statt. Zur Bestätigung und Quantifizierung der Stillstandszeiten werden die Ereignisse aus den Tagesberichten auch mit den Zeitreihen der Betriebsdaten verglichen.

Diese Methode zeigt, wie die Integration strukturierter Informationen auf einer zentralen Plattform eine automatisierte Analyse von Fehlerraten und Kosten ermöglicht. Darauf aufbauend lassen sich mithilfe einer Modellbibliothek für verschiedene Systeme und statistischen Modellen erwartete und tatsächliche Musterkurven vergleichen, Abweichungen aufdecken und automatische Meldungen generieren.

Damit hat jeder, der Windenergieanlagen betreibt und wartet, bereits jetzt die Chance, Betrieb, Wartung und Instandhaltung seiner Anlagen mit Hilfe einer entsprechenden Methodik, Datentopologie und Analyse zu optimieren (Stichwort „Lean Data“), um die Wirtschaftlichkeit zu steigern und sich aktiv auf das Ende der EEG-Förderung vorzubereiten.

 

Heiko Glücklich, Sales Director bei Uptime Engineering GmbH.

Kontaktieren Sie ihn gerne via e-mail.


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