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Offshore-Windenergie-Anlagen: Instandhaltungskosten lassen sich um ein Zehntel senken

Das Projekt »Methoden und Werkzeuge für die preagierende Instandhaltung von Offshore Windenergieanlagen« (preInO) ist erfolgreich abgeschlossen und hat große Einsparpotentiale aufgezeigt. Jetzt folgt die Entwicklung zur Marktreife.

Offshore-Windpark Bildquelle: © SENVION

Nach Schätzungen des Bundesverbandes Windenergie machen Service und Wartung bis zu 25 Prozent der Kosten von Offshore-Windparks aus.

Die Instandhaltung von Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) ist sehr komplex und besonders kostenintensiv, denn sie hängt von zahlreichen Unwägbarkeiten ab:  Der Wechsel von Servicetechnikern vom Schiff auf eine Offshore-Windenergieanlage, der sogenannte »Überstieg«, ist in der rauen Nordsee durch Wetter- und Seegangssituation und je nach Serviceschiffstyp sowie OWEA-Standort an rund 120 und teils noch mehr Tagen im Jahr nicht möglich. Dann bleibt nur ein teurer Helikoptereinsatz, der ebenfalls wetterabhängig ist. So entstehen schnell Stillstandstage, die bei guter Brise pro Anlage und Tag schnell Ertragsverluste von 10.000 Euro verursachen können.

»Die Instandhaltung ist ein entscheidender Kostenfaktor in der Betriebsphase einer Windenergieanlage«, erklärt Projektleiter Dipl.-Wi.-Ing. Stephan Oelker vom Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen (BIBA). Nach Schätzungen des Bundesverbandes Windenergie würden Service und Wartung bis zu 25 Prozent der Kosten von Offshore-Windparks ausmachen, sagt er und sieht hier ein Einsparpotenzial von bis zu 10 Prozent. »Über eine preagierende Instandhaltung mit dem Einsatz neuer Methoden und Werkzeuge lassen sich die Anlagen dynamisch warten. Das führt zu deutlich geringeren Logistik- und Materialkosten und einer besseren Planbarkeit des Einsatzes von Personal und Transportmitteln sowie der Lagerhaltung für Ersatzteile.«

Serviceschiff Bildquelle: © SENVION

Ob der Überstieg vom Serviceschiff auf eine Windenergieanlage möglich ist, hängt von Wetter und Wellen ab.

Im Projekt wurden mithilfe künstlicher Intelligenz und automatischer Datenanalyse Werkzeuge und Methoden entwickelt, die die Akteure bei Entscheidungen unterstützen und eine vorausschauende (»preagierende«) Instandhaltungsstrategie (vulgo: Predictive Maintenance) ermöglichen.

Datenquellen und Offshore-Instandhaltungsprozesse wurden identifiziert, aufgenommen und analysiert. Sensorwerte, statistische und Wartungs-Daten aus der Lebenslaufakte der Anlage, Wetterdaten, Mitarbeiterwissen, Lagerbestände und Verfügbarkeitsdaten über Personal und Transportmittel in einem Softwaremodul gesammelt, verknüpft und verarbeitet.  Das Ergebnis ist eine automatisierte Entscheidungsunterstützung auf Basis einer derzeit bestmöglichen Prognose für eine dynamische Planung des Wartungsumfangs und die Einplanung in die Arbeitsabläufe. »Mit der Arbeit in diesem Projekt haben wir einen großen Schritt zur Selbstüberwachung von Windparks getan«, sagt Oelker. Die Verfahren und Software sollen jetzt in ein marktfähiges Produkt überführt werden.