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Digitales Service Center (DSC)

Intelligente Überwachung von Energieerzeugungsanlagen auf Basis kosteneffizient einsetzbarer
KI-Technologie

Intelligente Überwachung von Energieerzeugungsanlagen auf Basis kosteneffizient einsetzbarer
KI-Technologie

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Hintergrund

Bis zum Jahr 2025 sollen 40 bis 45 Prozent des in Deutschland verbrauchten Stroms aus erneuerbaren Energien stammen. Dies wird mit einem zunehmenden Anteil kleiner und dezentraler Energieerzeugungsanlagen verbunden sein. Heute existierende Lösungen für die Optimierung und Instandhaltung konventioneller Kraftwerke lassen sich auf solche Anlagen nicht kosteneffizient anwenden. Unter Verwendung moderner KI-Ansätze entwickeln die Projektpartner Lösungen, um Betreiber von Energieerzeugungsanlagen kostengünstig mit Lösungen für die Auswertung von anlagentechnischen Kennzahlen (Performance Monitoring) und für eine vorausschauende Instandhaltung (Prädiktive Instandhaltung) auszurüsten.

Batterie-Energie-Speicher-Systeme (BESS) werden überall dort benötigt, wo in elektrischen Energiesystemen ein momentanes Ungleichgewicht zwischen erzeugter und verbrauchter elektrischer Leistung besteht. Sie speichern beispielsweise überschüssigen Strom aus Windparks oder Photovoltaikanlagen und geben ihn genau dann ab, wenn er benötigt wird. In Kombination mit Gas- oder Dampfturbinen bilden BESS hybride Kraftwerke, die den Verbrauch von fossilen Energieträgern reduzieren, indem sie temporär Energie aus dem Batteriespeicher bereitstellen. Somit tragen die Speicher bereits heute zur Stabilisierung der Netzfrequenz bei, optimieren Energieerzeugung sowie -verbrauch, und schützen als Notstromaggregate vor Ausfällen. In mobilen Anwendungen, beispielweise in Zügen oder Schiffen, kommen BESS zudem zunehmend autark oder in Kombination mit anderen Energiequellen im Antrieb zum Einsatz. 

Projekt

Die Projektpartner entwickeln eine cloudbasierte Plattform, die auf Basis von Betriebsdaten Informationen über den Zustand einer Energieerzeugungsanlage und ihrer Komponenten zur Verfügung stellt. Diese Informationen helfen dem Betreiber, die Anlage energieeffizienter zu betreiben und den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen zu bestimmen. Die zu entwickelnde Software nutzt fortschrittliche Methoden der künstlichen Intelligenz, zum Beispiel Informed Machine Learning, Bayes-Netze, state-of-the-art-Wissensrepräsentation und Deep Learning. Damit wird es möglich, entstehende Störungen im Anlagenbetrieb frühzeitig zu erkennen und qualifizierte Hinweise für Maßnahmen zu geben. Es werden Geschäftsmodelle entwickelt, mit denen diese Software als Digitales Service Center in der Cloud angeboten werden kann.

Ziele

Aktuelle Entwicklungen im Umfeld von Cloudarchitekturen und KI-Methoden für eine kosteneffiziente, automatisierte Überwachung von Energieerzeugungsanlagen nutzen

Optimierung der Betriebsführung und Instandhaltung zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit und Verfügbarkeit eines zukünftigen klimafreundlichen Energieerzeugungssystems

Partner und Zuständigkeitsbereiche

Partner und Zuständigkeits- bereiche

Gruppe 77@2x

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS:
KI-Technologie, Maschinelles Lernen, Big Data-Analytics

mitsubishi-hitachi-power-systems-sw@2x

Mitsubishi Hitachi Power Systems Europe GmbH:
Energieanlagenbau, Energietechnologie, Digitale Plattform

STEAG GmbH:
Energieerzeugung, Anlagenbetriebsführung, Engineering, Software für Anlagenüberwachung und vorausschauende Instandhaltung

Projektzeitraum

Start: Februar 2020

Dauer: 3 Jahre

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GEFÖRDERT DURCH:

Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie
des Landes Nordrhein-Westfalen

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