Intelligente Bedrijfsvoering en Onderhoud en Optimalisatie van Voorspellingsmodellen voor het Verbeteren van de Efficiëntie van Windenergieproductie

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

June 19, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Dit onderzoek verkent de effectiviteit van voorspellende onderhoudsmodellen en de optimalisatie van intelligente Operationele en Onderhoudssystemen (O&M) bij het verbeteren van de efficiëntie van windenergieopwekking. Door middel van kwalitatief onderzoek werden gestructureerde interviews afgenomen met vijf windmolenparkingenieurs en onderhoudsmanagers, elk met uitgebreide ervaring in turbineoperaties. Met behulp van thematische analyse toonde het onderzoek aan dat voorspellende onderhoudsmodellen effectief downtime verminderen door grote fouten te identificeren, maar vaak moeite hebben met het detecteren van kleinere, geleidelijke storingen. Belangrijke uitdagingen die werden geïdentificeerd, zijn onder meer valse positieven, sensormanufacturen en moeilijkheden bij het integreren van nieuwe modellen met oudere turbinesystemen. Geavanceerde technologieën zoals digitale tweelingen, SCADA-systemen en conditiemonitoring hebben de onderhoudspraktijken van turbines aanzienlijk verbeterd. Deze technologieën vereisen echter nog verbeteringen, met name op het gebied van AI-verfijning en real-time dataintegratie. De bevindingen benadrukken de noodzaak van continue ontwikkeling om de prestaties van windturbines volledig te optimaliseren en de bredere adoptie van hernieuwbare energie te ondersteunen.

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.