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28.8.2018 - Jann Raveling

Bremer Forscher wollen Vereisung an Windkraftanlagen vorhersagen

Windenergie
Forschungsprojekt will Ausfallzeiten im Winter verringern und Eisschäden vermeiden
Bei frostigen Temperaturen gefrieren auch Windkraftanlagen - die Leistung sinkt oder es kommt gar zum Stillstand
Bei frostigen Temperaturen gefrieren auch Windkraftanlagen - die Leistung sinkt oder es kommt gar zum Stillstand

Windenergieanlagen sind jedem Wetter ausgesetzt. Im tiefen Winter bildet sich Eis an Rotorblättern und Gondel. Neben den Gefahren durch Eiswurf kosten vereiste und stillgelegte Anlagen die Betreiber viel Geld. Bremer Forscher wollen jetzt einen Weg finden, Vereisungssituationen für jede Anlage frühzeitig vorherzusagen.

In Norddeutschland vereist eine Windkraftanlage im Schnitt zwischen sieben und 14 Tagen pro Jahr, in höheren Lagen an über 30 Tagen. Schon 14 Tage Stillstand bei einem kleinen Windpark mit zwölf Anlagen können zu Verdienstausfällen von mehr als 400.000 Euro im Jahr führen, so eine Studie des Finnish Meteorological Institute*. Für Anlagen, die in Kanada oder Skandinavien stehen, liegen diese Zahlen sogar noch viel höher.

Agieren statt reagieren: Intelligente Betriebsführung soll Ertragsausfälle vermindern

Viel Geld – das den Einsatz von Enteisungssystemen attraktiv macht. Hersteller setzen dazu auf unterschiedliche Techniken, etwa Heißluftgebläse in den Rotorblättern oder heizbare „Nasenkanten“, das heißt an den Vorderkanten der Blätter.

Diese kommen zum Einsatz, wenn die auf den Anlagen verbauten Eissensoren Alarm schlagen. Das ist aber häufig zu spät, da die Eisbildung dann schon begonnen hat und Leistungseinbußen messbar werden. „Hinzu kommt, dass die verbauten Sensoren zumeist nicht am Blatt installiert sind und so die Aussagekraft der Messung eingeschränkt ist“, weiß Jan-Hendrik Ohlendorf vom Institut für integrierte Produktentwicklung BIK.

Ohlendorf ist Projektleiter im Projekt „PiB“, kurz für „Prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen“ der Bremer Universität. Das Forschungsvorhaben entwickelt ein komplett neues Konzept für Anti-Icing-Systeme. Sie wollen Vereisungsrisiken künftig anlagenspezifisch vorhersagen können, anstatt auf die Eismeldung der auf den Anlagen verbauten Sensoren zu warten.

Das Projektteam: Kamaloddin Varasteh, Stephan Oelker und Abderrahim Ait Alla
Das Projektteam: Kamaloddin Varasteh, Stephan Oelker und Abderrahim Ait Alla © WFB/Raveling

Bremer Forschungsprojekt zum Vereisungsrisiko

Es geht um Informationen. Weiß ein Parkbetreiber, dass eine Eisfront auf den Park zukommt, kann er Heizungen anwerfen und Gegenmaßnahmen rechtzeitig treffen, welche das Risiko der Eisbildung reduzieren. Die Ausfallzeiten verringern sich und das Material wird geschont, Schäden verhindert. Auch der Personaleinsatz könnte sich dadurch reduzieren. Denn gelegentlich müssen Serviceteams ausrücken, wenn Anlagen erstmal zugefroren sind. „Spezialisten geben dann vor Ort die Anlage frei und fahren sie neu an. Das kostet sehr viel Zeit und damit Geld“, ergänzt Stephan Oelker, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Planung und Steuerung produktionstechnischer und logistischer Systeme der Universität Bremen, das mit dem BIK zusammenarbeitet.

Ein weiterer Vorteil der Eisprognose: Netzbetreiber können besser planen, wieviel Strom ein Park produziert und entsprechend Reservekapazitäten bereithalten.

Prognosen liegen detaillierte Daten zugrunde

Jedes Vorhersagemodell lebt von der Qualität seiner Daten. Im Fall von PiB gibt es davon genug: Der Industriepartner wpd windmanager GmbH & Co. KG steuert Sensordaten von 3.000 Einzelanlagen bei, die über die vergangenen 20 Jahre gesammelt wurden. Dazu kommen meteorologische Daten vom oldenburgischen Energiedienstleister energy & meteo systems. Dritter Industriepartner ist das Ingenieurbüro Spitzner Engineers, das Heizsysteme für die Windenergie entwickelt.

Sammeln, Sichten, Auswerten

So kommen Gigabytes an Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammen. Diese müssen nicht nur ausgewertet, sondern auch in Beziehung zueinander gesetzt werden. „Die größte Herausforderung wird es sein, Muster zu erkennen und Faktoren zu identifizieren, die zur Eisbildung führen“, so Abderrahim Ait Alla, Informatiker am Uni-Fachgebiet Planung und Steuerung produktionstechnischer und logistischer Systeme, der als einer von zwei Datenanalysten im Projekt arbeitet. „Wir schauen auch, ob es bisher unbekannte Faktoren gibt, die wir noch nicht kennen. Denn mitunter gefriert eine Anlage, während eine andere im selben Windpark eisfrei bleibt – und niemand weiß, warum.“

Dazu setzt das Team auf Data Mining-Techniken, denn alle Daten händisch zu sortieren und zu analysieren würde Jahre oder Jahrzehnte dauern. Verschiedene, durch Künstliche Intelligenz gestützte, Verfahren kommen dabei zum Einsatz, wie Korrelationsverfahren, Mustererkennung oder neuronale Netzwerke.

Sprechende Parks warnen sich gegenseitig

Ziel des dreijährigen Projekts ist die Entwicklung eines Prototyps für eine Vorhersage, der sich im Winter 2021 bewähren soll. Daraus möchten die Bremer Forscher dann Handlungsempfehlungen für Windparkbetreiber ableiten können. Diese könnten dann eines Tages in die Betriebsführungssoftware eines Windparks integriert werden. „Idealerweise kommunizieren die Windparks dann auch untereinander und warnen sich gegenseitig vor aufkommenden Eisperioden“, denkt Oelker das Projekt noch weiter. Ein bisschen, wie die gute alte Telefonkette – nur eben für die Windenergie.

*Quelle: TAMMELIN, B. ; CAVALIERE, M. ; HOLTTINEN, H. ; MORGAN, C. ; SEIFERT, H. ; SÄNTTI, K.: Wind Energy Production in Cold Climate (WECO) : FMI, ENEL, VTT, GH, DEWI & FMI, 1998


Näheres zur Windkraft gibt es bei Dieter Voß, Der Senator für Wirtschaft, Arbeit und Häfen, Abteilung Industrie, Innovation, Digitalisierung, 0421 361-32175, dieter.voss@wah.bremen.de

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