KI im Dienst von Windparks: von intelligenter Steuerung zu nachhaltiger Leistung

Im Jahr 2023 deckte die Windenergie fast 18 % der Stromproduktion der Europäischen Union ab und etablierte sich als bedeutender Treiber der Energiewende (In einem neuen Tab öffnen).

Dennoch bleibt eine Tatsache bestehen: Die Wartung von Windkraftanlagen ist derzeit einer der größten Kostenfaktoren im Lebenszyklus eines Windparks – hohe Wartungskosten, unerwartete Ausfälle und schwieriger Zugang zu Turbinen führen zu erheblichen Produktionsverlusten (insbesondere bei Offshore-Parks). In Europa machen Betriebs- und Wartungskosten rund 20 % bis 25 % der Gesamtkosten über die Lebensdauer einer Windkraftanlage aus. Weltweit wird geschätzt, dass die Onshore-Windenergie im Jahr 2019 fast 15 Milliarden US-Dollar an Betriebs- und Wartungskosten verursachte, davon etwa 8,5 Milliarden für ungeplante Reparaturen (In einem neuen Tab öffnen).

Wie kann KI angesichts dieser Realität die Wartung und Steuerung von Windparks optimieren? Warum gilt sie heute als Schlüssel zur Kostensenkung, Produktionssteigerung und Sicherung einer erfolgreichen Zukunft der Windenergie?

Von reaktiver Wartung zu prädiktiver Leistung: KI verändert die Wirtschaftlichkeit von Windparks

Kontinuierliche Überwachung und Ausfallprognosen sind entscheidende Hebel, um Kosten zu begrenzen und Produktionsunterbrechungen zu vermeiden. Genau hier bringt künstliche Intelligenz einen Mehrwert: Sie nutzt die riesigen verfügbaren Datenmengen, um die Betriebsweise von Windparks zu transformieren.

Ein moderner Windpark erzeugt ein enormes und vielfältiges Datenvolumen: meteorologische Daten (Windgeschwindigkeit und -richtung, Lufttemperatur), Maschinendaten (Komponententemperatur, Vibrationen, Stromstärke, Zustand der Gondel, Blattwinkel und -ausrichtung) sowie hochauflösende Bilder von Drohnen oder Boden-Kameras, ergänzt durch Radare oder Systeme zur Erkennung von Wildtieren. SCADA-Systeme erfassen typischerweise alle zehn Minuten Dutzende Variablen pro Turbine, was jährlich Millionen von Messpunkten für einen gesamten Park bedeutet.

Dank dieser Daten ermöglicht KI echte Optimierungshebel:

• Verbesserung der Anlagenverfügbarkeit: Durch frühzeitige Fehlererkennung und geplante Eingriffe reduziert KI ungeplante Stillstände und erhöht die tatsächliche Produktionszeit.
• Steigerung der Stromproduktion: Durch die Optimierung der Turbineneinstellungen (Ausrichtung, Blattwinkel) und die Begrenzung von Nachlaufeffekten gewinnt KI mehr Energie aus dem Wind – ohne zusätzliche Infrastruktur.
• Reduzierung der Wartungskosten: Der Einsatz autonomer Drohnen und Computer Vision kann die Inspektionskosten um bis zu 70 % senken. Teams greifen zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Komponenten ein, wodurch unnötige Besuche und Notfallreparaturen reduziert werden.
• Bessere Kontrolle der Umweltwirkungen: Durch die Integration von Sensoren (Radare, Kameras, KI) zur Vermeidung von Wildtierkollisionen trägt KI zu einem nachhaltigeren und akzeptableren Betrieb von Windkraftanlagen bei.

KI-gestützte Optimierung ist somit nicht nur ein technologischer „Bonus“, sondern eine strukturierte Antwort auf starke wirtschaftliche und operative Zwänge, denen Betreiber bereits ausgesetzt sind.

Optimierte Wartung und automatisierte Inspektion: KI setzt den neuen Standard

Künstliche Intelligenz verarbeitet die vom Park erzeugten Signale (Temperatur, Vibrationen, Stromstärke usw.), um zukünftige Ausfälle mithilfe unüberwachter Klassifikations- und Anomalieerkennungsalgorithmen vorherzusagen, die Muster erkennen, die auf potenzielle Defekte hinweisen – wie ungewöhnliche Vibrationen, allmähliche Generatorüberhitzung oder charakteristische Geräusche beschädigter Rotorblätter  (In einem neuen Tab öffnen).

Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt von der Menge und Qualität der historischen Trainingsdaten ab. Im Gegensatz zu herkömmlicher Überwachungssoftware sind KI-Modelle auf Basis von Machine Learning nicht statisch – sie lernen und passen sich im Laufe der Zeit an neue Variablen und Probleme des Parks an.

Neben Sensordaten und eingebauten Mikrofonen inspizieren autonome Drohnen mit hochauflösenden Kameras Rotorblätter und Gondeln und erzeugen Tausende von Bildern. Diese werden von Computer-Vision-Modellen analysiert, die automatisch Risse, Erosion, Korrosion oder Schmutzablagerungen erkennen ( In einem neuen Tab öffnen ). Die Ergebnisse der KI-Analyse werden anschließend in eine Cloud-basierte APM-Plattform integriert, die die Erkennungen in klare, priorisierte Warnungen umwandelt.

Anstatt Hunderte von Fotos manuell zu prüfen, erhält der Techniker eine gezielte Liste von Anomalien mit genauer Position und Schweregrad. Ab hier übernimmt der Mensch: Er entscheidet über sofortige Eingriffe bei kritischen Defekten, plant Nachverfolgungen bei leichten Schäden oder korrigiert Fehlalarme zur Verbesserung der KI-Vorhersagen. KI filtert und beschleunigt die Arbeit, hilft bei der Priorisierung, aber die operative Entscheidung bleibt in der Verantwortung des Technikers, der seine zentrale Rolle in der Wartung behält.

Im Vergleich zu traditionellen Inspektionen – oft langwierig, teuer und manchmal gefährlich, da sie eine Abschaltung erfordern – reduziert KI die Stillstandszeiten erheblich und lenkt Techniker nur zu Bereichen, die tatsächlich Eingriffe benötigen. Prädiktive Wartung reduziert somit ungeplante Ausfälle drastisch.
Die Vorteile sind vielfältig: längere Lebensdauer der Komponenten (nur Austausch bei Bedarf), geringere Wartungskosten und verbesserte Gesamtverfügbarkeit des Windparks.

Mehrere Industrieakteure bieten bereits operative Dienstleistungen an. SkySpecs  (In einem neuen Tab öffnen), Aerones  (In einem neuen Tab öffnen) und Flyability (In einem neuen Tab öffnen) automatisieren die Drohneninspektion und liefern Bildanalyse-Pipelines, die von KI-Modellen gespeist werden, um Defekte zu lokalisieren und Eingriffe zu priorisieren. Branchenberichte schätzen, dass eine Inspektion mittels Computer Vision nur etwa 30 Minuten dauert, gegenüber fast zwei Stunden bei einer klassischen Inspektion, die zudem eine obligatorische Turbinenabschaltung aus Sicherheitsgründen erfordert  (In einem neuen Tab öffnen ).

KI als Hebel gegen Nachlaufeffekte

In großen Windparks mit Dutzenden oder Hunderten von Turbinen können Nachlaufeffekte die Gesamtstromproduktion erheblich verringern und die Abnutzung der Anlagen beschleunigen. Die Optimierung der Turbinenanordnung ist daher eine zentrale Priorität.

KI greift auf zwei Ebenen ein:

Planungsphase: Simulation verschiedener Layout-Szenarien zur Ermittlung der optimalen räumlichen Konfiguration für die Energieproduktion. Optimierungsalgorithmen testen Tausende möglicher Anordnungen unter Berücksichtigung dominanter Windgeschwindigkeiten und -richtungen, saisonaler Schwankungen, Umweltmerkmale (Hügel, Wälder, Gebäude und Dörfer in der Nähe), physischer Einschränkungen (Mindestabstände zwischen Turbinen) sowie wirtschaftlicher Aspekte (Installationskosten). Diese Ansätze verbessern den Gesamtertrag eines Parks bereits vor der Installation.

Betriebsphase: KI koordiniert die Ausrichtung und den Blattwinkel mehrerer Turbinen. Beispielsweise kann eine Turbine in der ersten Reihe absichtlich leicht vom optimalen Strömungswinkel abweichen, um die Energieproduktion der dahinterliegenden Turbinen zu verbessern. Diese kollektive Steuerung reduziert Verluste durch Nachlaufeffekte und erhöht die Gesamtproduktion des Parks, insbesondere bei Offshore-Anlagen, wo die Turbinenreihen lang sind und regelmäßig diesem Phänomen ausgesetzt sind. Studien und aktuelle Experimente zeigen, dass KI-gestützte Steuerungsstrategien erhebliche Energiegewinne bringen können. Ein Beispiel ist WindESCo  (In einem neuen Tab öffnen) mit seiner Software Swarm, die im Windpark Milford I & II in Utah (USA) mit 165 Turbinen und einer Gesamtleistung von etwa 300 MW eingesetzt wurde. Das Projekt, das Ende 2022 gestartet wurde, ist eines der ersten groß angelegten Beispiele für den Einsatz dieser Technologie in einem bestehenden Park. Die Ergebnisse zeigen eine jährliche Produktionssteigerung von +2,7 %.

Generative KI als täglicher Helfer für Wartungstechniker

Die Einführung generativer KI-Modelle optimiert das Asset Performance Management zusätzlich. Über „technische Warnungen“ hinaus bieten Plattformen nun eine dialogorientierte Schnittstelle für Techniker. Diese können in natürlicher Sprache mit einem KI-Agenten interagieren, der Diagnosen erklärt und geeignete Maßnahmen vorschlägt – angepasst an die jeweilige Diagnose und den Standortkontext.

Der KI-Agent führt den Techniker, aber dieser bleibt Akteur: Er kann Empfehlungen basierend auf seiner Erfahrung und seinem Wissen über den Standort korrigieren oder anpassen. Diese bidirektionale Interaktion passt Eingriffe an reale Bedingungen an und erhöht die Relevanz der Maßnahmen. Die Rückmeldungen des KI-Agenten werden kontinuierlich durch die Interaktionen mit dem Techniker angereichert, wodurch die Genauigkeit der Warnungen, die Relevanz der Diagnosen und die Effektivität der Unterstützung im Laufe der Zeit verbessert werden.

Konkret würde im Falle einer Anomalie am Generator die geführte Intervention wie im folgenden Schema dargestellt ablaufen.