Verbesserte Icing-Prognose für Windparks dank umfassender Datenanalyse
Windparkbetreiber insbesondere in den USA und Skandinavien dürfen sich freuen. Die Icing-Prognose von energy & meteo systems profitiert mit noch präziseren Vorhersagen vom neuen Verbundprojekt PiB „Prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen". Seit Anfang 2018 arbeitet der Prognosedienstleister aus Oldenburg gemeinsam mit den Partnern Universität Bremen, wpd windmanager und Spitzner Engineers an einer intelligenten Prognosetechnik zur Erkennung des Vereisungsrisikos sowie an der Erforschung von Methoden zur Reduzierung dieses Risikos. Denn die Vereisung von Windenergieanlagen kann zu enormen Leistungsverlusten und damit verbundenen Ertragsausfällen sowie zu kompletten Anlagenausfällen führen. Gefördert wird das dreijährige Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Vereisungsrisiko frühzeitig erkennen
Bei der Erarbeitung des smarten Prognosesystems zur Vermeidung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen soll ein neuartiger umfassender Ansatz auf der Basis von Data Mining und Data Analytics genutzt werden. In dieses Konzept fließen neben den aktuellen SCADA-Daten auch historische meteorologische sowie Lebenszyklusdaten ein. Zusätzlich ist das innovative System nicht auf eine Anlage oder einen Windpark beschränkt, sondern soll insbesondere die Vernetzung mit weiteren Windparks ermöglichen. Durch die dadurch zusätzlich verfügbaren Daten und Informationen kann ein umfassendes Bild über das individuelle Vereisungsrisiko jeder betrachteten Anlage ermittelt werden. Dabei sollen sowohl die Eigenschaften des Standorts als auch der jeweiligen Anlage – wie Typ, Höhe, verbautes Rotorblatt, etc. – berücksichtigt werden.
Die daraus abgeleiteten Methoden zur Identifizierung wichtiger Parameter sorgen für eine effiziente Prozessführung des Windparks bzw. der einzelnen Windenergieanlagen. Durch den umfassenden Ansatz bzw. durch die Vernetzung ist es zukünftig möglich, das Vereisungsrisiko frühzeitig zu erkennen und die Auswirkungen auf den einzelnen Windpark und die einzelne Anlage zu minimieren.