KI-basierte Predictive Maintenance für Windkraftanlagen: Drohneneinsatz und Vibrationsanalyse

Windkraftanlagen gelten als Schlüsseltechnologie für die Energiewende, doch ihre Betriebskosten werden maßgeblich von Wartungsaufwänden und Ausfallzeiten bestimmt. Traditionelle Wartung beruht häufig auf festen Intervallen oder reaktiven Reparaturen nach Ausfällen. KI-basierte Predictive Maintenance hingegen prognostiziert den tatsächlichen Wartungsbedarf, indem sie Drohnentechnologie, Sensorik und Machine Learning kombiniert. So lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden und die Lebensdauer der Anlagen maximieren.

Multimodale Datenerfassung

Für präzise Prognosen werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt:

• Drohneneinsatz: Unbemannte Luftfahrtsysteme inspizieren Rotorblätter und Turmstrukturen mit hochauflösenden Kameras und multispektralen Sensoren.

• Vibrationsanalyse: Auf der Gondel montierte Beschleunigungssensoren messen Schwingungen in drei Achsen und erkennen Unregelmäßigkeiten in Lagern und Getrieben.

• Betriebsdaten: SCADA-Systeme liefern Drehzahl, Temperatur, Leistungsdaten und Wetterinformationen wie Windgeschwindigkeit und -richtung.

Diese multimodalen Daten werden in Echtzeit in einer Edge-Cloud verarbeitet und für Machine-Learning-Modelle aufbereitet.

Machine-Learning-Modelle zur Fehlerfrüherkennung

Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke analysieren zeitliche Schwingungsmuster und identifizieren Abweichungen vom Normalbetrieb. Convolutional Neural Networks (CNN) werten Drohnenbilder aus, erkennen Mikro-Risse und Erosionsspuren auf Rotorblättern. Als Trainingsdaten dienen historische Ausfalldaten, Laboranalysen und synthetisch erzeugte Fehlerfälle.

Prognose und Alarmierung

Ein KI-Agent vergleicht laufende Messwerte mit Prognosemodellen und berechnet verbleibende Lebensdauer (Remaining Useful Life, RUL) kritischer Komponenten. Erreicht der RUL-Wert eine definierte Schwelle, sendet das System automatisiert Wartungsbenachrichtigungen an das Instandhaltungsteam. Darüber hinaus erstellt es Prioritätslisten für geplante Inspektionen und optimiert die Routenplanung von Wartungsteams und Drohnen.

Praxisbeispiel: Offshore-Windpark

In einem norddeutschen Offshore-Windpark wurden 120 Turbinen mit einem KI-gestützten Predictive-Maintenance-System ausgestattet. Drohnenflüge und Vibrationsdaten führten zu einer 30-prozentigen Reduktion ungeplanter Stillstände. Die durchschnittliche Verfügbarkeit der Anlagen stieg von 92% auf 97%, während die Wartungskosten um 20% sanken.

Integration und Skalierbarkeit

Die nachträgliche Nachrüstung erfolgt modular: Edge-Geräte für Vibrationssensorik und Drohnen mit Plug-and-Play-Schnittstellen werden in bestehenden Parks implementiert. Cloud-Services hosten die Machine-Learning-Modelle und bieten APIs für SCADA- oder ERP-Systeme. So lassen sich auch große Windparks kosteneffizient überwachen und warten.

Wirtschaftliche Kennzahlen

Zu den wichtigsten KPIs zählen:

• Reduktion geplanter und ungeplanter Ausfallstunden (%)

• Veränderung der Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE)

• Wartungskosten pro Betriebsstunde (€)

• Prognosegenauigkeit des Remaining Useful Life (%)

Unternehmen berichten eine Amortisationszeit von unter zwei Jahren, da Einsparungen bei Ausfällen und Wartungsarbeiten schnell wirksam werden.

Ausblick: KI-gesteuerte autonome Inspektionen

Zukünftig werden Drohnenflotten autonome Inspektionsrouten fliegen und Wartungsteams nur bei Bedarf alarmieren. KI-Agenten kombinieren Bild-, Schall- und Vibrationsdaten in digital twin–basierten Dashboards, um Echtzeit-Visualisierungen des Anlagenzustands zu ermöglichen. Damit wird Predictive Maintenance zum selbststeuernden System, das die gesamte Lebenszyklusoptimierung von Windkraftanlagen automatisiert.