Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

Projektbericht Cuberunner
Smart Wind Farm Control – DV-Konzept
1 Gesamtüberblick
Die Vorkommen an fossilen Energieträgern sind begrenzt und die Gewinnung der verbleibenden Rohstoffe
wird immer teurer. Um den Energiebedarf auch langfristig decken zu können, wird Energie aus
regenerativen Quellen benötigt. In Deutschland nimmt die Windenergie hierfür eine zentrale Rolle ein.
Diese Energie wird mit Hilfe von Windenergieanlagen (WEA) gewonnen, welche in der Regel in
Windparks von mindestens drei Anlagen positioniert sind. Hierbei wird zwischen Windparks, welche
auf dem Binnenland (Onshore) stehen und Windparks, welche auf der offenen See (Offshore) platziert
sind, unterschieden. Insbesondere Offshore Windparks besitzen ein hohes Zukunftspotenzial, aufgrund
der großen verfügbaren Fläche und dem erhöhten Windvorkommen auf See. Die Entwicklung und
Forschung in diesem Bereich befindet sich noch in der Anfangsphase und wird stetig vorangetrieben.
Ein zentraler Forschungsschwerpunkt liegt in der Reduzierung der Wartungskosten für Offshore
Windparks. Im Vergleich zu Onshore Windparks sind diese signifikant höher, was unter anderem auf
logistische Herausforderungen, erhöhte technische Belastungen und Abhängigkeiten vom Wetter zurück
zu führen ist.
Änderung 15.12.12: Im Rahmen des Projekts Smart Wind Farm Control (SWF) wird die Problematik
des erhöhten Wartungsaufwandes im Offshore-Bereich als Rahmenbedingung für die Entwicklung
einer Windpark-Maintenance-Plattform herangezogen. Als zentraler Ausgangspunkt dient das vom
Hasso-Plattner-Institut (HPI) bereitgestellte In-Memory Datenbanksystem SAP HANA (High Performance
Analytic Appliance), an welchem sich alle weiteren Schritte orientieren. In-Memory Datenbanksysteme
nutzen im Gegensatz zu traditionellen Datenbanksystemen den Arbeitsspeicher als Datenspeicher,
was zu einem erheblichen Performancegewinn führt. Diese Technologie eröffnet somit
neue Lösungswege bzw. Ansätze, die es zu ermitteln gilt. Weiterhin sollen neue wissenschaftliche
Erkenntnisse aus verschiedenen Bereichen der Windenergie in die Entwicklung einfließen. Die daraus
resultierenden Lösungswege sollen aufgezeigt und abgewägt werden. Übergreifend soll somit eine
grundlegende Plattform geschaffen werden, um den benötigten Funktionsumfang in verschiedenen
Szenarien bestmöglich abzubilden. Die Aufgabenbereiche erstrecken sich dabei über die folgenden
drei Felder: Proaktive Maintenance-Plattform, Exakte Vorhersagen für Wartungsfenster im Offshore
Betrieb sowie Schnelle Datenauswertung für wissenschaftliche Analysen.
Proaktive Maintenance-Plattform
Die Proaktive Maintenance-Plattform dient zur Erfassung aller relevanten physikalischen Daten des
Offshore Windparks. Zusätzlich soll das System eine automatische Fehlererkennung
und -klassifizierung der Daten bereitstellen. Darauf aufbauend sollen mit Hilfe von Data Mining Methoden,
wie beispielsweise Regressionsanalysen, Muster in den Daten erkannt werden, welche für
verschiedene Anwendungsszenarien genutzt werden können.
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