RWTH Aachen und W2E Wind to Energy GmbH

Mathematisches Modell macht Windkraft effizienter

03. September 2020, 11:22 Uhr   |  Hagen Lang

Mathematisches Modell macht Windkraft effizienter
© W2E Wind to Energy GmbH

Ein neues prädiktives Verfahren für den Betrieb von Windkraftanlagen, die sogenannte Modellbasierte Prädiktive Regelung, wurde in den letzten Jahren entwickelt und in einem weltweit einmaligen Feldtestversuch an einer Anlage der Multi-Megawatt-Klasse jetzt erfolgreich getestet.

Die Betriebs-Effizienz von Windkraftanlagen trägt maßgeblich zu ihrer Wirtschaftlichkeit bei. Das Institut für Regelungstechnik der RWTH Aachen und die W2E Wind to Energy GmbH (W2E) haben haben hierfür ein Verfahren entwickelt und in einem weltweit einmaligen Feldtestversuch an einer Windenergieanlage der Multi-Megawatt-Klasse getestet. Zuvor fanden umfangreiche Simulationsstudien und Laborversuche statt.

In dem einwöchigen Feldtest im W2E-Windpark in Rostock wurde eine 3-MW-Windenergieanlage erstmals mit Modellbasierter Prädiktiver Regelung betrieben. Das Verfahren nutzt ein mathematisches Modell der Windenergieanlage, um das Anlagenverhalten einige Sekunden im Voraus vorherzusagen. So lassen sich Schwankungen in der Windgeschwindigkeit deutlich besser ausgleichen.

Im Vergleich zu konventionellen Regelungsverfahren ist dies insofern ein Paradigmenwechsel, als mit prädiktiven Verfahren erstmals eine höhere Leistungsausbeute, geringerer Materialeinsatz und Netzstabilisierung erreicht werden können.

„Der Feldtest ist ein Meilenstein der langjährigen Kooperation zwischen Industrie und Forschung“, kommentiert Professor János Zierath von W2E, „für einen vollumfänglichen Anlagenbetrieb mit dem neuen Regelungsverfahren sehen wir aber noch Forschungsbedarf“. Professor Dirk Abel vom RWTH-Institut für Regelungstechnik ergänzt: „Mit dem Feldversuch haben wir Pionierarbeit im Bereich der Regelung von Windenergieanlagen geleistet. Neben der grundsätzlichen Funktion der Regelung konnten wir vor allem das Potential unserer Testinfrastruktur von der Simulation bis in die reale Anlage nachweisen. Gemeinsam wollen wir die Herausforderungen aus Theorie und Praxis angehen und fortschrittliche Automatisierungskonzepte in der Windenergie vorantreiben“.

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