- Künstliche Intelligenz und Robotik werden zunehmend eingesetzt, um Bau, Betrieb und Wartung von Windparks effizienter zu gestalten.
- Besonders große Potenziale liegen in der automatisierten Überwachung von Anlagen, etwa durch Sensoren, Drohnen oder KI-gestützte Analysen, die Schäden frühzeitig erkennen.
- Durch datenbasierte Optimierung (zum Beispiel Steuerung von Rotorblättern oder Wartungsplanung) können Erträge gesteigert und gleichzeitig Verschleiß sowie Stillstände reduziert werden.
- Der Einsatz von KI und Robotik führt eher zu vielen kleinen Verbesserungen entlang der Wertschöpfungskette als zu einem abrupten Umbruch der Branche.
Früher war weniger Markt, schließlich gab es eine feste Vergütung für grün erzeugten Strom. Ausgerechnet der schnelle Ausbau der Erneuerbaren sorgt nun dafür, dass neu gerechnet werden muss. Das Angebot ist so groß, dass der Marktwert von Onshore-Strom bis 2028 laut einer Enervis-Studie um ein Viertel auf 56 Euro pro Megawattstunde sinkt. Was die Abnehmer freut, bringt die Stromproduzenten in Nöte: Ihre Einnahmen schmelzen weg.
Roboter übernehmen viele, auch gefährliche Aufgaben
In der Fertigung übernehmen Roboter gefährliche Arbeitsschritte wie das Hantieren mit Klebstoffen oder schweren Komponenten. So lasse sich, argumentiert Broetje Automation, „der industrielle Hochlauf von personellen Engpässen entkoppeln“. Wie weit er führt, lasst sich in China beobachten: Hersteller Sany betreibt in Peking eine Gondelfabrik, in denen Generator, Getriebe und Bremssysteme fast komplett automatisiert gebaut werden.
3000 Gondeln werden in der Gigafactory pro Jahr hergestellt – dafür beschäftigt das Unternehmen laut eigenen Angaben nur etwa 100 Menschen. „In der gesamten westlichen Welt gibt es nicht einmal annähernd etwas Vergleichbares“, sagt Jan Wenske, stellvertretender Institutsleiter am Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme (IWES) in Bremerhaven. „Ich befürchte, das wird es auch nicht mehr geben.“ Der Output der Sany Gigafactory geht fast nur in den Heimatmarkt: In China werden mehr neue Windparks errichtet als im Rest der Welt zusammen.
Bei der Fertigung der Türme kann 3D-Druck für das Zementmaterial eingesetzt werden. Roboter übernehmen das Schweißen von Stahlsegmenten. Das Verschrauben können automatisierte Systeme erledigen, mit denen sich die Montagezeit halbiert.
So wird es möglich, die Türme weitgehend vor Ort zu errichten – es müssen also weniger schwere und große Komponenten transportiert werden.
KI und Digitalisierung sind bei Betrieb und Wartung schon heute im Einsatz
Dieser technische Vorsprung in der Fertigung wird kaum mehr einzuholen sein – doch wie steht es mit der Automatisierung von Betrieb und Wartung. Dafür werden in Planungen für Windparks bis zu 25 Prozent der Gesamtkosten einkalkuliert. Komponenten wie Getriebe, Sensoren, elektrische Systeme, Steuerungssysteme und Generatoren sind durchaus anfällig.
Allerdings werden bei den Windrädern deutscher Hersteller häufig mehrere Automatisierungssysteme eingesetzt, die über unterschiedliche Schnittstellen koordiniert werden müssen. Das mache die Steuerung unnötig komplex und teuer, sagt Nils Johannsen, Branchenmanager für Windenergieanlagen bei Beckhoff Automation: „Wird auf ein zentrales System gesetzt, entsteht deutlich weniger Aufwand für das Schnittstellenmanagement.“ Auch in diesem Punkt scheinen chinesische Hersteller weiter zu sein: Bei denen, sagt Johannsen, sei alles „aus einem Guss“.
Rotorblätter herzustellen ist arbeitsintensiv, daher lohnt sich die Automatisierung besonders. Roboter übernehmen die Aufgabe, die Faserverbundstoffe der Blätter präzise in die Formen zu legen.
Auch das Auftragen der Klebstoffe für die unterschiedlichen Schichten kann an automatisierte Systeme abgegeben werden. Sie übernehmen zudem das Schleifen, Trimmen und Bohren der Wurzelenden, womit sich die Produktivität mitunter verdoppelt. Nicht zuletzt können Robotersysteme auch das Lackieren erledigen.
Aussagekräftige Muster entstehen aus hunderten Datenpunkten
Bei der Steuerung kommen immens viele Daten an. Geliefert werden sie von Sensoren an den Windenergieanlagen, die Schwingungen, Vibrationen, Windgeschwindigkeiten, Temperaturen und Ausrichtungswinkel der Rotoren erfassen – und das mehrmals pro Minute. So kommen schnell mehr als 100 verschiedene Parameter zusammen. Mithilfe der Datenanalyse (Data Analytics) werden in diesen Daten aussagekräftige Muster erkannt. Statistische Methoden und darauf basierende Algorithmen verwandeln die Informationen in handlungsrelevantes Wissen. Diese Aufgabe übernehmen nicht Menschen, sondern KI-Programme.
Die wichtigsten Aufgaben und Technologien der Automatisierung
Condition Monitoring
Mithilfe von Steuerungstechnik verbundene Sensoren bilden ein umfassendes Überwachungsnetzwerk. Die Sensoren messen nicht nur technische Parameter, sondern auch Umweltbedingungen wie Luftqualität, Feuchtigkeit und Korrosionsrisiken.
Ziel des Condition Monitorings: Ausfallrisiken minimieren und Wartungskosten senken. Dabei werden beispielsweise die Schwingungen von Lagern oder elektrischen Maschinen erfasst und ausgewertet. So verspricht Softwareentwickler Turbit, mit KI-Hilfe bei Temperaturveränderungen oder Rückgängen der produzierten Energie frühzeitig die wahrscheinlichsten Ursachen für Sekundarschaden zu identifizieren – damit etwa ein defektes Zahnrad nicht zu einem Getriebeversagen fuhrt.
Indem Signale wie Temperatur, Druck und Strom in die Steuerungsplattform integriert und mit künstlicher Intelligenz ausgewertet werden, lassen sich Fehlalarme immer besser ausschließen. Die volle Integration des Condition Monitorings in das Steuerungssystem hat zudem den Vorteil, dass Messungen in Echtzeit in die Regelungsalgorithmen eingebunden und dadurch teure Stillstände vermieden werden können.
Digitaler Zwilling
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild einer Windkraftanlage, das durch Echtzeitdaten von Sensoren mit dem realen Windrad verbunden ist. Der Zwilling macht es möglich, Belastungen zu überwachen und dadurch die Wartungskosten zu reduzieren.
Damit lasst sich insbesondere die Lebensdauer von Anlagen im Offshore-Bereich verlängern. Darüber hinaus kann man an einem digitalen Zwilling virtuell erkunden, wie sich das reale Windrad unter bestimmten Bedingungen – etwa bei unterschiedlichen Windbedingungen – verhalten würde.
Aufgrund der notwendigen Menge auch sensibler Daten müssen Betreiber entscheiden, ob sie einen digitalen Zwilling bauen wollen oder ob andere digitale Steuerungsmechanismen ausreichen. Siemens bietet an, geplante Serien von Windenergieanlagen virtuell zu entwerfen, bevor die realen Anlagen anhand der Ergebnisse optimiert gebaut werden.
Predictive Maintenance
Wann sind welche Wartungsarbeiten notwendig? Dieser Aufgabe widmet sich die sogenannte Predictive Maintenance. Sie will größere Schäden verhindern und die Lebensdauer von Komponenten verlängern. Laut Angaben des Anbieters Mindverse reduziert eine KI-basierte Predictive Maintenance die Wartungskosten um 30 bis 50 Prozent.
Der dänische Energiekonzern Ørsted konnte dank der vorausschauenden Wartung ungeplante Stillstande um 60 Prozent reduzieren. Predictive Maintenance nutzt Algorithmen, die aus historischen Betriebsdaten lernen und Muster erkennen.
Die Systeme analysieren kontinuierlich Daten von Beschleunigungssensoren, Temperaturfühlern, Ölanalysesystemen und Leistungsmessgeraten. Durch die Kombination dieser Datenstrome können KI-Systeme selbst subtile Veränderungen etwa im Turbinenverhalten erkennen – und Alarm schlagen, bevor es zu Ausfällen kommt.
Studien des US-amerikanischen National Renewable Energy Laboratory belegen: Predictive Maintenance senkt Wartungskosten um durchschnittlich ein Viertel.
Drohnen
Drohnen mit Hochleistungskameras und Wärmebildsensoren identifizieren an Rotorblättern beispielsweise Risse oder Erosionsschaden, die mit bloßem Auge nicht erkennbar waren. Damit sinken nicht nur die Kosten, sondern auch die Sicherheitsrisiken für das Wartungspersonal.
Algorithmen analysieren die gesammelten Daten und Bilder, um Risse, Erosion, Verschmutzung und andere Anomalien zu erkennen. Die Daten werden nach Schweregrad kategorisiert und mit historischen Daten verglichen. Dies ermöglicht die Predictive Maintenance und verhindert größere Reparaturen.
Der schwedische Energiekonzern Vattenfall erforscht mit der niederländischen Initiative Airtub Romi sogenannte Drohnen-Crawler bei seinen Offshore-Anlagen. „Nach dem Start nimmt die Drohne selbstständig hochauflösende Bilder der Blätter aus unterschiedlichen Blickwinkeln auf. Die Drohne landet dann auf dem Turbinenblatt und führt eine Ultraschalluntersuchung des potenziell beschädigten Bereichs durch, die uns umfassend über den strukturellen Zustand des Blattes informiert“, beschreibt Tomas Jansen, Produktmanager O&M Automation bei Vattenfall Offshore Wind in Deutschland, das Vorgehen.
Robotik
Menschen werden bei Wartungs- und Reparaturarbeiten nicht nur durch Drohnen, sondern auch durch Roboter ersetzt. Aerones hat innovative Robotersysteme entwickelt, die Inspektionen, Reinigung, Reparaturen und Beschichtungen von Windkraftanlagen übernehmen. „Im Durchschnitt reduzieren unsere Roboter die Stillstandszeiten um rund 40 Prozent“, sagt Aerones-Vertriebsleiter Aisgars Eglitis.
Die Crawler des Unternehmens aus dem lettischen Riga untersuchen auch Rotorblätter von innen. „Was nach einem Blitzeinschlag äußerlich lediglich als kleiner Brandfleck erscheint, kann im Inneren strukturelle Schäden von mehreren Quadratmetern verursachen“, sagt Eglitis. Viele Defekte fallen schon während des Transports oder der Montage an – aber nicht auf. Solche unentdeckten strukturellen Defekte können langfristig sicherheits- und kostenrelevante Folgen haben. „Oft wird der präventive Mehrwert unserer Services unterschätzt“, sagt Eglitis, „Spätestens nach einem Schadensfall wird jedoch deutlich, wie entscheidend frühzeitige und umfassende Inspektionen sind.“
Zukünftig mehr leistungsbasierte als zeitbasierte Servicevereinbarungen?
Die Marktforscher von Global Market Insights beobachten als weltweiten Trend, dass zeitbasierte Servicevereinbarungen allmählich von leistungsbasierten abgelöst werden. Das konnte bald auch für Deutschland gelten: Die aktuelle BWE-Umfrage zur Servicequalität signalisiert eine wachsende Unzufriedenheit mit dem Status quo. „Betreiber wechseln von reaktiven zu proaktiven Servicemodellen“, was Global Market Insights auf die weltweit steigende Nachfrage nach datengesteuerten Technologien zurückführt.
