Intelligente Betriebs- und Wartungsverfahren sowie Optimierung von Vorhersagemodellen zur Steigerung der Effizienz der Windenergieerzeugung

Intelligent Operation and Maintenance and Prediction Model Optimization for Improving Wind Power Generation Efficiency

June 19, 2025

Autoren: Xun Liu, Xiaobin Wu, Jiaqi He, Rajan Das Gupta

cs.AI

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht die Effektivität von Predictive-Maintenance-Modellen und die Optimierung intelligenter Betriebs- und Wartungssysteme (O&M) zur Steigerung der Effizienz der Windenergieerzeugung. Durch qualitative Forschung wurden strukturierte Interviews mit fünf Windpark-Ingenieuren und Wartungsmanagern durchgeführt, die jeweils über umfangreiche Erfahrungen in der Turbinenwartung verfügen. Mithilfe einer thematischen Analyse zeigte die Studie, dass Predictive-Maintenance-Modelle zwar effektiv Ausfallzeiten reduzieren, indem sie größere Fehler identifizieren, jedoch oft Schwierigkeiten haben, kleinere, graduelle Ausfälle zu erkennen. Zu den wichtigsten Herausforderungen zählen falsch positive Ergebnisse, Sensorstörungen und Schwierigkeiten bei der Integration neuer Modelle in ältere Turbinensysteme. Fortschrittliche Technologien wie digitale Zwillinge, SCADA-Systeme und Zustandsüberwachung haben die Turbinenwartungspraktiken erheblich verbessert. Dennoch bedürfen diese Technologien weiterer Verbesserungen, insbesondere in der KI-Verfeinerung und der Echtzeit-Datenintegration. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Weiterentwicklung, um die Leistung von Windturbinen vollständig zu optimieren und die breitere Nutzung erneuerbarer Energien zu unterstützen.

English

This study explores the effectiveness of predictive maintenance models and the optimization of intelligent Operation and Maintenance (O&M) systems in improving wind power generation efficiency. Through qualitative research, structured interviews were conducted with five wind farm engineers and maintenance managers, each with extensive experience in turbine operations. Using thematic analysis, the study revealed that while predictive maintenance models effectively reduce downtime by identifying major faults, they often struggle with detecting smaller, gradual failures. Key challenges identified include false positives, sensor malfunctions, and difficulties in integrating new models with older turbine systems. Advanced technologies such as digital twins, SCADA systems, and condition monitoring have significantly enhanced turbine maintenance practices. However, these technologies still require improvements, particularly in AI refinement and real-time data integration. The findings emphasize the need for continuous development to fully optimize wind turbine performance and support the broader adoption of renewable energy.