Forschende der Universität Rostock und des IWEN Energy Institute untersuchen, wie künstliche Intelligenz die Regelung moderner Windenergieanlagen verbessern kann. Die Arbeiten bauen auf einer langjährigen Zusammenarbeit mit dem Laboratory of Energy and Thermal Systems, das zur National Engineering School of Monastir in Tunesien gehört, auf.
Die Forschung hat in der Windenergiebranche großes Interesse geweckt. Sie wurde kürzlich auf der Making Torque Conference vorgestellt, und zwei dazugehörige Fachbeiträge wurden inzwischen im Journal of Physics veröffentlicht.
Paper "An improved model predictive control framework for yaw systems using wind speed and direction forecasting"
Paper "Neural Network Wind Speed Estimator for Wind Turbine"
Der erste Beitrag stellt ein neues Verfahren zur Regelung der Ausrichtung von Windenergieanlagen vor. Mithilfe kurzfristiger Vorhersagen von Windgeschwindigkeit und Windrichtung kann das System früher und genauer entscheiden, wie sich die Anlage zum Wind ausrichten soll. Dadurch lassen sich Fehlstellungen zum Wind verringern, unnötige oder abrupte Bewegungen vermeiden und die Stromerzeugung steigern. Simulationsergebnisse zeigen, dass das Verfahren Windenergieanlagen dabei unterstützt, intelligenter auf wechselnde Windbedingungen zu reagieren.
Der zweite Beitrag befasst sich mit der Schätzung der Windgeschwindigkeit, die für eine wirksame Anlagenregelung von zentraler Bedeutung ist. Die Forschenden entwickelten ein lernbasiertes Verfahren, das Messdaten der Windenergieanlage nutzt, darunter Generatordrehzahl, Drehmoment, Leistung, Blattbiegung und Blattwinkel. Im Vergleich zu einem klassischen modellbasierten Verfahren schätzt der neue Ansatz die Windgeschwindigkeit genauer und mit deutlich geringerer Verzögerung. Die Simulationen zeigen eine verbesserte Performance über einen breiten Bereich von Windbedingungen hinweg.
Zusammen zeigen die beiden Studien das Potenzial künstlicher Intelligenz, den Betrieb von Windenergieanlagen deutlich zu verbessern, die Energieproduktion zu steigern, bei gleichzeitiger Reduktion der Lasten. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zu laufenden Bemühungen, Technologien für erneuerbare Energien weiterzuentwickeln und intelligente Regelungssysteme für die Windenergie zu fördern. Die Ergebnisse werden im Projekt Eleon 10+MW, einem laufenden industriellen Forschungsprojekt für Windenergieanlagentechnologie der nächsten Generation, weiter untersucht.
Foto von links nach rechts: Mohsen Moomkesh (ehemals wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Rostock und jetzt tätig bei NE-2 New Energy Engineering), Eya Aloi (tätig im Rahmen eines Graduiertenstipendiums des Landes Mecklenburg-Vorpommern) und Uwe Ritschel (Leiter des IWEN Energy Institute). Nicht auf dem Bild: Imed Khabbouchi (Professor an der Universität Monastir).