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Eine zentrale Problemstellung im Betrieb von Windkraftanlagen ist die Verteilung unterschiedlicher Informationen auf unterschiedliche Akteure. Die dezentrale Informationsverteilung zwischen den beteiligten (z. B. Betreiber der Windkraftanlage und Servicetechniker) sorgt für Informationsasymmetrien und erschwert dementsprechend die Ableitung geeigneter Handlungsempfehlungen bei Auftreten eines Störfalls. Deshalb war es das Ziel des Forschungsprojekts ReStroK, Betriebsdaten, Serviceberichte und Daten der Anlagenkonfiguration von Windenergieanlagen (WEA) in einer Datenbank zusammenzuführen und zu analysieren. Erst die strukturierte Aufbereitung der Informationen ermöglicht eine Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen und sorgt somit für eine entsprechende Praxisrelevanz für Servicetechniker und Betriebsführer. Hierzu galt es die historischen und aktuellen Datensätze systematisch und kontinuierlich auszuwerten und zu beurteilen. Basierend auf diesen Ergebnissen war es möglich Instandhaltungsaktivitäten zu veranlassen und zu koordinieren (Use Case I), notwendige Eingriffe in die Betriebsführung aufzuzeigen (Use Case II) und das Anlagenverhalten im Windparkverbund zu untersuchen (Use Case III). Zur besseren Darstellung und Verbreitung der Analyseergebnisse aus den drei Use Cases wurde ein app-basierter Softwaredemonstrator entwickelt. Ergänzend hierzu wurde ein Planspiel zur Qualifizierung von Technikern und Betriebsführern entwickelt. Neben den notwendigen Daten wurde durch die Industriepartner branchenspezifisches Wissen zur Bewertung von Fehlereignissen und anormalen Betriebszuständen eingebracht. Die Ergebnisse wurden im Rahmen der Dissemination einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

Electricity generated by wind turbines (WT) is a pillar of the transition to renewable energy [1]. In order to economically utilize WTs, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WTs, are a focus of cost reduction activities [2]. A prescriptive maintenance approach can support in achieving this goal. Prescriptive maintenance is a maintenance approach, where asset condition data is collected and analyzed to recommend specific actions to prevent breakdowns and reduce downtimes. However, the processing and analysis of data is quite complex. Especially unstructured data (such as comments of service technicians in free text fields) is often left unused, as companies, mostly SMEs lack the capacity to carry out these analyses. In this work we propose an approach to utilize the information from service reports, maintenance reports as well as status records from SCADA systems for the development of a prescriptive maintenance approach to onshore WTs. To achieve this, an ontology was utilized in this approach to codify implicit knowledge of service technicians and aid in making unstructured data usable for further analysis. The ontology was used to link historical service and maintenance reports with status codes, thus enabling automated analysis. In interviews with WT topic experts and through further research, damage mechanisms and corresponding maintenance measures were identified and a measure catalogue was developed to support service and maintenance activities. The recognition of the root cause of problems allows for a prescriptive maintenance approach that recommends targeted actions to reduce downtimes and optimize maintenance activities, it also allows to effectively control the outcome of maintenance activities and optimize their execution.

In Germany’s transition to a more sustainable industrial landscape, electricity generated by wind turbines (WT) remains a mainstay of the energy mix. Operating and maintenance costs, which account for roughly 25% of electricity generation costs in onshore WTs make improvements of maintenance activities a key lever in the economic operation of WTs. Prescriptive maintenance is a possible approach for improved maintenance activities. It is a concept where asset condition data is used to recommend specific actions and has great potential for the operation of wind parks. However, especially small, but also large wind park operators, and maintenance service providers often struggle with the implementation of such a new maintenance approach. As a part of the research project ReStroK, a learning game has been developed to support the training and familiarization of maintenance technicians with the concepts and underlying principles of this maintenance approach. In this paper, the concept for the development of a learning game will be presented. Multiple scenarios for its usage and their corresponding requirements will be discussed and an overview over the game will be given.

Wartungsoptimierung an WEA kann mithilfe von Konzepten wie der Ontologie durchgeführt werden.

Im Rahmen des Projekts 'ReStroK' werden die Stromgestehungskosten von Onshore-Windenergieanlagen durch die Optimierung der Wartungs- und Instandhaltungsaktivitäten, der Restlebensdauer und der Betriebsführung reduziert. Das Projekt versetzt dadurch KMU in die Lage, das volle Potenzial ihrer Windparks auszuschöpfen und so auch nach Ende der im Erneuerbare-Energien-Gesetz festgelegten 20-jährigen Dauer der Mindestvergütung mit anderen Energieerzeugungsmethoden erfolgreich zu konkurrieren. Ab Beginn des Jahres 2021 verlieren rund 6.000 Windenergieanlagen (WEA) ihren Förderanspruch. Bis 2026 steigt diese Zahl auf 14.000 WEA an.1 Diese Anlagen werden sich dann ohne Subventionierung am Markt behaupten müssen.² Zwar sind die WEA mittlerweile abgeschrieben, jedoch verursachen Wartung und Instandsetzung erhebliche Kosten. Wie gut sich Windstrom EEG-frei vermarkten lässt, hängt also von den Betriebskosten und somit stark von den Instandhaltungskosten der WEA ab.³ Das Projekt 'ReStroK'(Förderkennzeichen EU-2-2-029) wird in Zusammenarbeit mit dem Center for Wind Power Drives (CWD), dem Institute for Power Generation and Storage Systems (PGS), dem Bürgerwindpark Bürgerwindräder Rheinberg, psm WindService sowie psm Nature Power Service & Management durchgeführt.