{"id":836,"date":"2021-03-30T12:54:55","date_gmt":"2021-03-30T12:54:55","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/?p=836"},"modified":"2025-08-04T16:20:07","modified_gmt":"2025-08-04T16:20:07","slug":"20-000-betriebsjahre-datenanalyse-generiert-mehrwert-aus-felddaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/20-000-betriebsjahre-datenanalyse-generiert-mehrwert-aus-felddaten\/dr-ing-katharina-fischer","title":{"rendered":"20.000 Betriebsjahre: Datenanalyse generiert Mehrwert aus Felddaten"},"content":{"rendered":"\n

Autoren: Dr.-Ing. Katharina Fischer, Karoline Pelka

Windenergieanlagen erzeugen Strom \u2013 und viele Daten. Mit fortschreitender Zahl an Betriebsjahren, aber auch durch die zunehmende Standardinstrumentierung der Anlagen mit Sensorik und Verf\u00fcgbarkeit zeitlich h\u00f6her aufgel\u00f6ster Betriebsdaten w\u00e4chst die Menge an Daten kontinuierlich an.<\/p>\n\n\n\n

Felddaten \u2013 womit alle w\u00e4hrend der Betriebsphase von Windenergieanlagen anfallenden Daten gemeint sind \u2013 enthalten wertvolle Informationen. Werden sie mittels geeigneter Methoden nutzbar gemacht, k\u00f6nnen hieraus Verbesserungen f\u00fcr zuk\u00fcnftige Windpark-, Anlagen- oder Komponentendesigns abgeleitet, aber auch Optimierungen der Betriebsf\u00fchrung, der Instandhaltung oder des Energieertrags bestehender Anlagen erzielt werden.<\/p>\n\n\n\n

Welche Felddaten liegen typischerweise vor und aus welchen Quellen stammen sie?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Die in der Betriebsphase von Windenergieanlagen (WEA) anfallenden Daten sind immens vielf\u00e4ltig: In den Stammdaten sind Informationen zu den Anlagen wie Anlagentyp, Standort, Zeitpunkt der Inbetriebnahme, oft auch Angaben zu Hersteller und Typ der verbauten Komponenten angegeben. Instandhaltungsdaten, d.h. jegliche Dokumentation von Wartungs- und Instandsetzungsarbeiten an den Anlagen, sind gekennzeichnet durch eine besondere Vielfalt an Formaten und Detaillierungsgraden. Am Fraunhofer IWES werden daraus Ausfalldaten abgeleitet \u2013 das sind Ereignisdaten, die jedes reparaturbed\u00fcrftige Schadensereignis, die ausgefallene Komponente, den Ausfall- oder Einsatzzeitpunkt und ggf. eine Schadensbeschreibung beinhalten. Von zentraler Bedeutung sind zudem die Zeitreihen von Betriebs- und Umgebungsgr\u00f6\u00dfen aus dem SCADA-System, die im einfachsten Fall nur Windgeschwindigkeit und Wirkleistung umfassen, in modernen WEA jedoch auch eine bis zu vierstellige Zahl von Signalen beinhalten k\u00f6nnen. Typischerweise liegen \u00fcber zehn Minuten aggregierte Kenngr\u00f6\u00dfen der SCADA-Signale vor, doch sie sind zunehmend auch in h\u00f6herer zeitlicher Aufl\u00f6sung verf\u00fcgbar. In den Status-Logs sind vom SCADA-System generierte Warn-, Alarm- und Statusmeldungen gespeichert. Hinzu kommen teilweise Daten aus Condition-Monitoring-Systemen oder in die Anlagen zus\u00e4tzlich eingebrachter Messtechnik.<\/p>\n\n\n\n

\"Veranschaulichung
Veranschaulichung der im Windpark typischerweise anfallenden Felddaten \u00a9 Fraunhofer IWES<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Im Laufe der vergangenen Jahre ist dem IWES von vielen Projektpartnern eine gro\u00dfe Menge an Felddaten zu Forschungszwecken zur Verf\u00fcgung gestellt worden. Der aktuelle Datenbestand umfasst Felddaten von \u00fcber 10.000 WEA aus insgesamt \u00fcber 20.000 Betriebsjahren. Eine repr\u00e4sentative Datenbasis, die durch Vielfalt gekennzeichnet ist: Sie umfasst Felddaten von Windenergieanlagen von mehr als zw\u00f6lf verschiedenen Herstellern und unterschiedlichen Alters an Onshore- und Offshore-Standorten weltweit.<\/p>\n\n\n\n

\"\u00dcbersicht
\u00dcbersicht \u00fcber Felddatenbestand (links: Jahre der WEA-Inbetriebnahme im \u00dcberblick, rechts: \u00dcbersicht \u00fcber Windpark-Standorte) \u00a9 Fraunhofer IWES<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Zu welchem Zweck werden Felddaten am Fraunhofer IWES ausgewertet?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Neben der Post-Construction-Analyse<\/a> <\/a>sind die umfassenden Felddaten f\u00fcr zwei weitere Arbeitsgebiete des IWES unverzichtbar.  <\/p>\n\n\n\n

Ausfallursachenanalyse und Zuverl\u00e4ssigkeitssteigerung<\/em><\/p>\n\n\n\n

Die Kosten f\u00fcr Betrieb und Instandhaltung (O&M) summieren sich zu durchschnittlich 25 \u2013 40 % der Stromgestehungskosten (Levelized Cost of Energy – LCoE) von Windenergieanlagen. Ausf\u00e4lle tragen hierzu entscheidend bei, indem sie Reparaturkosten und Ertragsausf\u00e4lle verursachen. Eine verbesserte Komponenten- und Anlagenzuverl\u00e4ssigkeit ist daher einer der wesentlichen Hebel, um die LCoE k\u00fcnftig noch weiter zu senken. Doch wirksame Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen nur entwickelt werden, wenn die vorherrschenden Ausfallursachen verstanden sind. Das ist nicht immer der Fall. Hier liefert die systematische Analyse von Felddaten wertvolle Antworten, wie zahlreiche in Zusammenarbeit mit Unternehmen durchgef\u00fchrte Projekte zur Ausfallursachenanalyse f\u00fcr elektrische und mechanische Anlagenkomponenten zeigen konnten.<\/p>\n\n\n\n

Einen besonderen Schwerpunkt bildet dabei die Forschungsarbeit zu Frequenzumrichtern von Windenergieanlagen. Mit im Schnitt 0,5 Ausf\u00e4llen pro Jahr z\u00e4hlen Frequenzumrichter zu den am h\u00e4ufigsten ausfallenden Anlagenkomponenten. Hier hat die Felddatenanalyse klar gezeigt: Die aus anderen Anwendungen von Umrichtern bekannten erm\u00fcdungsbedingten Sch\u00e4digungsmechanismen im Bereich der Leistungshalbleiter, die man viele Jahre f\u00fcr die Hauptausfallursache auch von WEA-Umrichtern hielt, spielen f\u00fcr die heutigen Ausf\u00e4lle im Feld keine relevante Rolle (Abschlussbericht zum Innovationscluster<\/a>).<\/a> Vielmehr gilt es den Ergebnissen zufolge, klimatische Umwelteinfl\u00fcsse genauer in den Blick zu nehmen. Mit einem besonderen Schwerpunkt auf den Einfluss von Feuchtigkeit widmen sich daher die beiden komplement\u00e4r ausgerichteten Projekte ReCoWind<\/a> und power4re<\/a> der weiteren Ursachenforschung und effektiven Gegenma\u00dfnahmen (Energies-Paper<\/a>). <\/p>\n\n\n\n

Fehlerfr\u00fcherkennung<\/em><\/p>\n\n\n\n

Fehlerfr\u00fcherkennung zielt darauf ab, eine Entwicklung von Sch\u00e4den in Komponenten zu detektieren und zu lokalisieren, um pr\u00e4ventive Ma\u00dfnahmen einzuleiten und so ungeplante Ausf\u00e4lle und Folgesch\u00e4den bestm\u00f6glich zu verhindern. Bislang werden dedizierte Condition-Monitoring-Systeme verwendet, die mit zus\u00e4tzlichen Kosten verbunden sind.
Demgegen\u00fcber wird Fehlerfr\u00fcherkennung basierend auf ohnehin durch das SCADA-System aufgezeichneten Betriebsdaten als kosteneffektiver und vielversprechender Ansatz betrachtet. Im Rahmen des Projekts WiSA big data<\/a> widmet sich das IWES der Erschlie\u00dfung des Potenzials von zeitlich hochaufgel\u00f6sten Betriebsdaten zur Fehlerfr\u00fcherkennung und von datenbasierter Entscheidungsunterst\u00fctzung in der Instandhaltung.<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Welche Analysewerkzeuge kommen dabei zum Einsatz?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Ausgehend von der zu untersuchenden Fragestellung und der Zielsetzung steht zun\u00e4chst die Formulierung in ein mathematisches Problem und die Erstellung geeigneter Datenstrukturen an. Die Berechnung und Visualisierung von Kenngr\u00f6\u00dfen liefern Anhaltspunkte oder k\u00f6nnen gar schon Muster und Trends erkennbar machen. Zur vertieften Untersuchung kommen statistische Methoden und Modelle, aber auch Methoden des Maschinelles Lernens zum Einsatz. Je gr\u00f6\u00dfer der Umfang der einzubeziehenden Daten, desto h\u00f6her erden die Anforderungen an Algorithmen und IT-Infrastruktur. Als besonders aufschlussreich hat sich die kombinierte Analyse von Ausfall- und Betriebsdaten und der Einbezug von Umgebungsdaten aus \u00f6ffentlichen Quellen, wie bspw. NEWA<\/a> erwiesen.<\/a> Ein wichtiger Schritt besteht schlie\u00dflich in der Interpretation der Ergebnisse, die am IWES typischerweise in interdisziplin\u00e4ren Teams erfolgt. Denn in der Kombination aus methodischer Expertise, umfassendem Anlagenverst\u00e4ndnis und Felderfahrung sehen wir einen Schl\u00fcssel, um praxisrelevante Ergebnisse zu erarbeiten. Aktuelle Ergebnisse aus der Datenanalyse basierend auf diesem Datenbestand pr\u00e4sentieren wir als n\u00e4chstes auf der Wind Energy Science Conference im Mai 2021 (WESC)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Mehr Informationen:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Zuverl\u00e4ssigkeit technischer Systeme (fraunhofer.de)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Autoren: Dr.-Ing. Katharina Fischer, Karoline Pelka Windenergieanlagen erzeugen Strom \u2013 und viele Daten. 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