Leistungspotenzial von Windenergieanlagen optimieren: LATODA und Fraunhofer IWES entwickeln KI-Analyseverfahren

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m Forschungsprojekt »WindKI« entwickeln das Fraunhofer-Institut für
Windenergiesysteme IWES und das KI-Unternehmen LATODA ein neues Verfahren,
das frühzeitig Leistungseinbußen bei Windenergieanlagen erkennt. Ziel des
mehrjährigen Vorhabens ist die Implementierung eines KI-gestützten
Diagnosesystems, das eine objektive und datengetriebene
Leistungsoptimierung der Anlagen ermöglichen soll.

Das Vorhaben wird
gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt.

Windenergieanlagen liefern im Betrieb nicht immer die vor der Errichtung
prognostizierte Strommenge. Gründe dafür können vielfältig sein: etwa
ungünstige Windverhältnisse, falsche Einstellungen der Rotorblattwinkel
oder aerodynamische Effekte im Nachlauf anderer Windenergieanlagen. Bisher
gibt es keine verlässliche Methode, die Ursachen für die Minderleistung
automatisch zu erkennen.

Innovativer Lösungsansatz durch KI-Methoden
Die WindKI-Projektpartner adressieren diese Herausforderungen gezielt:
Durch die Kombination von Messdaten, Simulationen und Künstlicher
Intelligenz entsteht ein Diagnosesystem, das mit heuristischen Algorithmen
und Machine-Learning-Modellen Anomalien im Datensatz detektiert. Die
ersten Modelle basieren auf hochaufgelösten SCADA-Datensätzen der 8
-Megawatt-Forschungsanlage Adwen AD8, die das Fraunhofer IWES für das
Projekt zur Verfügung stellt. LATODA entwickelt darauf aufbauend ein KI-
basiertes Analysesystem, das automatisch feststellt, ob eine Anlage wie
erwartet arbeitet oder unter ihrer möglichen Leistung bleibt und relevante
Parameter zur Optimierung vorschlägt.

Die KI meldet dabei nicht nur die Auffälligkeiten, sondern liefert auch
Hinweise auf die wahrscheinlichen Ursachen – von Rotorblatt-Einstellungen
bis zu ungünstigen Betriebszuständen. Damit erhalten Betreiber ein
Werkzeug, das hilft, Probleme schneller zu erkennen und abzustellen. Die
entwickelte Methodik ermöglicht der Windindustrie eine kundenorientierte
KI-Modellentwicklung auf Basis beliebiger Zeitreihendaten.

»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.«

Auch LATODA-Geschäftsführer Daniel Hein betont die Bedeutung der
Kooperation: »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.«

Das Forschungsprojekt »WindKI« bietet die Chance, eine Brücke zwischen
fortgeschrittenen KI-Techniken und konventionellen Ansätzen im Bereich der
Windenergie zu schlagen. Durch die Verknüpfung von Domänenwissen aus der
Windenergieforschung mit modernsten maschinellen Lernmethoden wird nicht
nur ein konkretes technisches Problem gelöst, sondern auch ein Rahmen für
zukünftige, interdisziplinäre Forschungsprojekte geschaffen.
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Über das Fraunhofer IWES
Das Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES betreibt
anwendungsorientierte Forschung für eine nachhaltige Zukunft. Die
Fokusthemen des Fraunhofer IWES sind: Offshore, Wasserstoff,
Prüfinfrastruktur und Digitalisierung. Die Forschungsarbeit in diesen
zukunftsrelevanten Schlüsseltechnologien spielt im Innovationsprozess eine
zentrale Rolle und stärkt durch den Transfer der Forschungsergebnisse in
die Industrie den Wirtschaftsstandort zum Wohle unserer Gesellschaft. Mehr
als 400 Mitarbeitende an neun Standorten entwickeln innovative Methoden,
um den Ausbau der Windenergie- und Wasserstoffwirtschaft zu beschleunigen,
die Risiken zu minimieren und die Kosteneffizienz zu steigern.

Über LATODA
LATODA ist ein auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiertes Start-
up, mit Sitz in Hamburg und Marburg. Im WindKI-Kernteam wird Expertise aus
den Bereichen Künstliche Intelligenz, Wirtschaftsinformatik,
Betriebswirtschaft, Windenergie und Zertifizierung kombiniert. LATODA hat
Erfahrung in der Entwicklung komplexer KI-Modelle zur Optimierung
komplexer Maschinen, die z.B. bei der Erkennung, Bewertung und Vorhersage
von Schäden an Rotorblättern von Windturbinen und bei medizinischen
Diagnoseverfahren zum Einsatz kommen.