Große Datenmengen werden im technischen Betriebsmanagement seit vielen Jahren erzeugt. Die Analyse dieser Daten und die daraus gewonnenen Erkenntnisse bieten ein enormes Optimierungspotenzial.
„Wir als technische Betriebsführer setzen – über das übliche Monitoring und Reporting hinaus – Machine-Learning-Techniken ein, um Betriebsdaten zu analysieren" ~ Gerrit Schmidt, Geschäftsführer, VSB Services
Machine Learning kann Trends oder Anomalien aus den komplexen Systemen von Windenergieanlagen vorhersagen, die einem hohen Maß an gegenseitigen Abhängigkeiten unterliegen. Die in Zusammenarbeit mit Turbit Systems implementierten Analyse- und Prognosefunktionen ermöglichen es VSB, von einer traditionellen reaktiven Betriebsführung zu einer proaktiven Steuerung von Windparks überzugehen.
„Unsere Algorithmen lernen das Leistungsverhalten jeder Anlage. Dadurch kann Minderleistung herstellerunabhängig und standortbezogen erkannt werden. Mit Daten aus über 6.000 Turbinenjahren sind wir in der Lage, erkannte Leistungsabweichungen zu analysieren und zu klassifizieren" Michael Tegtmeier, Co-CEO & Gründer Turbit Systems
Turbit Systems setzt Machine-Learning-Algorithmen ein, um das Leistungsverhalten der Windparks zu untersuchen. Während der Pilotphase wurden folgende relevante Fragestellungen herausgearbeitet: Welchen Einfluss haben beispielsweise vom Turbinenhersteller durchgeführte Leistungsupgrades? Werden tatsächlich zusätzliche Erträge erzielt? Oder gibt es Leistungsminderungen oder Stillstände, die von der eingesetzten Monitoring-Software nicht erfasst werden?
Big Data und Machine Learning ermöglichen es VSB, die Anlagenleistung besser denn je zu verstehen und zu steuern – und dabei die Prozesse der Betriebsführung zu optimieren. Diese Technologien sind wesentliche Bestandteile eines modernen technischen Betriebsmanagements. Denn so werden aus Annahmen greifbares Wissen und die richtigen sowie wirtschaftlich optimalen Entscheidungen mit Weitblick getroffen.
