Windenergie trifft KI: Neues Frühwarnsystem optimiert Betrieb von Windenergieanlagen und senkt Kosten

© Fraunhofer IWESBremerhaven - Windenergieanlagen liefern nicht immer die prognostizierte Strommenge. Die Ursachen sind aufgrund des komplexen Zusammenspiels der Komponenten nicht immer eindeutig: Ungünstige Windverhältnisse, falsche Rotorblatt-Einstellungen oder aerodynamische Effekte im Nachlauf anderer Anlagen können Leistungseinbußen verursachen. Zukünftig soll der Einsatz von Künstlicher Intelligenz helfen, ein interdisziplinäres Frühwarnsystem zu entwickeln.

Im Forschungsprojekt WindKI entwickeln das Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES und das KI-Start-up Latoda ein innovatives Diagnosesystem, das Leistungseinbußen frühzeitig erkennt und objektive Optimierungsvorschläge liefert. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert. Vor allem für Betreiber ist das Tool von großem Interesse.

KI-gestützte Analyse zur Leistungsoptimierung
Die Künstliche Intelligenz von WindKI kombiniert hochaufgelöste Betriebsdaten, Simulationen und Machine-Learning-Modelle, um Anomalien im Anlagenbetrieb automatisch zu erkennen. Sie identifiziert nicht nur Auffälligkeiten, sondern liefert auch Hinweise auf wahrscheinliche Ursachen – von Rotorblatt-Einstellungen über Betriebszustände bis zu aerodynamischen Effekten. Erste Modelle basieren auf hochaufgelösten SCADA-Datensätzen der 8-Megawatt-Forschungsanlage Adwen AD8, die das Fraunhofer IWES für das Projekt zur Verfügung stellt. Auf dieser Basis entwickelt LATODA ein KI-gestütztes Analysesystem, das erkennt, ob eine Anlage wie vorgesehen arbeitet oder hinter ihrem Potenzial zurückbleibt, und entsprechende Optimierungsmöglichkeiten aufzeigt.

„Die Ergebnisse des Projekts verbessern unser Verständnis der gesamten Anlagendynamik“, sagt Philipp Thomas, Gruppenleiter Gesamtanlagendynamik am Fraunhofer IWES. „Das Zusammenspiel von Expertenwissen und KI eröffnet der Windindustrie neue Möglichkeiten.“

KI bedeutet hohen Mehrwert für Betreiber von Windkraftanlagen
Für Betreiber bietet WindKI einen klaren Mehrwert: Probleme lassen sich schneller erkennen, Wartungsmaßnahmen gezielter durchführen, Ausfallzeiten reduzieren und die Energieausbeute steigern. Das System kann in Zukunft eine verlässliche, datengetriebene Entscheidungsgrundlage liefern, die den Betrieb effizienter und wirtschaftlicher macht - und damit auch Kosten senkt. Die KI meldet nicht nur Auffälligkeiten, sondern liefert auch Hinweise auf die wahrscheinlichen Ursachen. So können Betreiber gezielt Maßnahmen ergreifen, von Anpassungen der Rotorblatt-Einstellungen bis hin zur Optimierung der Betriebszustände.

„Mit unserem Algorithmus zur Analyse von Sensordaten schaffen wir die Grundlage für eine schnelle und zuverlässige Fehlerdiagnose. So lassen sich Ausfälle und Minderleistungen deutlich reduzieren“, betont Daniel Hein, Geschäftsführer von Latoda.

Gleichzeitig eröffnet die KI neue Perspektiven für die gesamte Windindustrie, indem sie die Integration fortgeschrittener Analyse- und Optimierungsmethoden in den Anlagenbetrieb ermöglicht und einen Rahmen für zukünftige interdisziplinäre Forschungsprojekte schafft.