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Intelligente Überwachung von Energieerzeugungsanlagen auf Basis kosteneffizient einsetzbarer KI-Technologie

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 die Digitalisierung der Energietechnik voranzutreiben und Betreiber von Energieerzeugungsanlagen kostengünstig mit Lösungen für die Auswertung von anlagentechnischen Kennzahlen (Performance Monitoring) sowie für eine vorausschauende Instandhaltung (Prädiktive Instandhaltung) auszurüsten.

Projekt

Um die Digitalisierung der Energietechnik voranzutreiben entwickeln die Projektpartner 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

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, Sankt Augustin:
KI-Technologie, Maschinelles Lernen, Big Data-Analytics
steag, Essen:
Energieerzeugung, Anlagenbetriebsführung, Anlagen-Engineering

Projektzeitraum

Start: 01.07.2020
Dauer: 3 Jahre

Die Zukunft ist vielseitig:
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