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In Kooperation mit Wissenschaft und Partner*innen arbeiten wir an neuen Lösungen

Ob im Verbund mit universitären Einrichtungen, Hochschulen, Forschungsinstituten, Partnerunternehmen oder mit einigen unserer Kund*innen: Unsere Instandhaltungs-Kompetenzen und -Erfahrungen bringen wir sehr gerne auch in ausgewählte Forschungsvorhaben ein. Es macht uns Freude, nach vorne hin mitzuarbeiten und Lösungen voranzubringen, von denen die gesamte Windbranche profitiert.

Hier ein kleiner Auszug aus unseren Forschungsprojekten, an denen wir beteiligt sind bzw. waren: 

Predictive Maintenance Wind Turbine

In Zusammenarbeit und mit Unterstützung der Wirtschaftsförderung und Technologietransfer Schleswig-Holstein GmbH, kurz WTSH, arbeitet die Abteilung für Softwareentwicklung der Deutschen Windtechnik am Standort Ostenfeld an dem Projekt „Predictive Maintenance Wind Turbine“.

Mehr zu Predictive Maintenance

„Goodwind – Good Practice Betrieb Windenergie“

In dem Verbundprojekt „Goodwind – Good Practice Betrieb Windenergie“ des Instituts für Windenergie FK-Wind der Hochschule Bremerhaven geht es im Wesentlichen um eine Verbesserung der Zusammenarbeit der Bereiche Betriebsführung, Service und Versicherung. Gemeinsam mit den wpd windmanagern (Betriebsführer) und der Nordwest Assekuranz (Versicherer) unterstützen wir dieses Projekt. 

Durch die Erfassung von Optimierungspotentialen und die Schaffung von Synergien zwischen den Unternehmen können beim Betrieb von Windenergieanlagen die Betriebskosten gesenkt, die Ressourceneffizienz erhöht und CO2-Emissionen vermindert werden. Als Ergebnis entsteht ein Standard für die Kommunikation zwischen den drei Partnern. Dieser Standard wird als Handlungsempfehlung (Leitfaden –  Good Practice Betrieb Windenergie) veröffentlicht.

„WEA-Doktor“ – Zustandsüberwachung durch stochastische Analyse von Betriebsdaten

Im Projekt der ForWind – Universität Oldenburg und der Deutschen Windtechnik werden stochastische Methoden genutzt, um die Überwachung und Instandhaltung von Windenergieanlagen zu optimieren. Die potenziellen Kostensenkungen, die in diesem Projekt erzielt werden sollen, sind insbesondere in Bezug auf die geplante Neufassung des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG) von großer Bedeutung, da der erhöhte Wettbewerb aufgrund des Ausschreibungsverfahrens zu steigendem Kostendruck führt. 

Der Betrieb einer Windenenergieanlage ist durch schwer vorhersagbare turbulente Schwankungen des Windes bestimmt. Dies führt zu Belastungen der Windenergieanlage und weiterhin zur Einschränkung der Lebensdauer. Durch die intelligente Nutzung von hoch aufgelösten Daten ist es möglich, die Steuerung und den Betrieb von Anlagen besser abzustimmen. In dem Projekt ist der Einsatz der dynamischen Leistungskennlinie „Dynamic Power Curve“ (DPC) geplant, die sich speziell für hochfrequente und verrauschte Messdaten bewährt hat. Außerdem soll geprüft werden, ob die Methode im großen Maßstab zur Lastfallanalyse nutzbar ist. Dies würde eine Überwachung der Bauteile und eine entsprechende Schadensfrüherkennung ermöglichen. Geringere Reparaturkosten und weniger Ertragsverluste durch Curtailment (Leistungsbegrenzung) und Abschaltung wären die Folge.

Mehr dazu unter: Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme - WEA-Doktor

„WiSA big data“

Ziel des Verbundprojektes „WiSA big data“ der Carl-von-Ossietzky Universität Oldenburg und zahlreicher Partner*innen ist es, mittels der Analyse von zeitlich hochaufgelösten
Betriebsdaten zur Fehlerfrüherkennung und -diagnose an Windenergieanlagen beizutragen und damit Entscheidungen in der Instandhaltungsplanung und -durchführung zu unterstützen.

Dazu werden einerseits Methoden, die sich auf Basis von 10-minütlich gemittelten
Betriebsdaten bewährt haben, zur Anwendung auf zeitlich hochaufgelöste Daten
ausgearbeitet und erprobt. Andererseits werden neuartige Methoden zur
Fehlerfrüherkennung in die Windenergieanwendung überführt. Die erarbeiteten und erprobten
Methoden werden abschließend einer praxisorientierten quantitativen vergleichenden Bewertung
unterzogen.

Im Rahmen des Forschungsvorhabens liefern wir den praxisbezogenen Blick auf die Möglichkeit der Nutzung von hochaufgelösten Betriebsdaten, verknüpfen diese mit Entscheidungsprozessen zur Instandhaltung und zeigen auf, wie eine effizientere Instandhaltung zukünftig aussehen könnte.

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg - WiSA big data

„SeeOff“ – Strategieentwicklung zum effizienten Rückbau von Offshore-Windparks

Das Forschungsvorhaben „SeeOff“ der Universität Bremen hat zum Ziel, alle am Rückbau beteiligten Unternehmen zu befähigen, effiziente Rückbaustrategien auf dem Meer zu ermitteln. Rückbaustrategien sind effizient, wenn sie alle rechtlichen Vorgaben erfüllen, mit einer hohen Arbeitssicherheit und Akzeptanz einhergehen, wenn sie kostengünstig sind sowie den Schutz der Umwelt gewährleisten. Gemeinsam mit den interdisziplinären Verbundpartnern werden die Rahmenbedingungen für den Rückbau identifiziert und Vorgehen zur Entwicklung und Analyse von Rückbaustrategien gestaltet. Es werden Verbesserungspotentiale ermittelt und abschließend die Ergebnisse in einem Handbuch der Offshore-Windenergiebranche zur Verfügung gestellt.

Das Teilprojekt der Deutschen Windtechnik beabsichtigt Kenntnisse über die nötigen und potentiell möglichen Demontage- und Logistikoptionen des Rückbaus von Offshore-Windparks zu erlangen und diese in Verbesserungspotentialen zu formulieren. 

Weitere Projektinformationen unter: Strategie­entwicklung zum effizienten Rückbau von Offshore-Windparks

„Evoflap“ – Entwicklung eines Hinterkantenspoilers für Rotorblätter 

Das Windenergie-Start-up evoblade, eine Ausgründung des Institute of Aerospace Technology (IAT) der Hochschule Bremen, hat mit Unterstützung der Deutschen Windtechnik und der Wirtschaftsförderung Bremen einen nachrüstbaren Spoiler für Rotorblätter entwickelt. Die Ergebnisse der durchgeführten Side-by-Side-Studie zur Testung und Optimierung der „EvoFlap“ bestätigten, dass mit der Montage des Spoilers die aerodynamische Strömung im Bereich der Blattwurzel verbessert werden kann, was zu einer gesteigerten Effizienz und erhöhter Leistung der Anlage führt.

 

Wir freuen uns auf Ihren Kontakt!

Zentrale
Stephanitorsbollwerk 1 (Haus LEE)

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