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德唯特與德國奧登堡大學 ForWind 中心共同建立專案，採用隨機方法來最佳化風機的監控與維護作業。鑒於《可再生能源法》(EEG) 將進行修訂，對於該專案而言，降低潛在的營運成本尤其重要，以避免招標過程中由於競爭加劇，導致成本壓力增加。
風機營運是否順利，取決於難以預測的風向變化，風能系統可能因此產生運作壓力和機械磨損，縮短設備使用壽命。透過智慧方法運用高解析度資料，可有效協調風機的控制和營運。該專案規劃使用動態功率曲線 (DPC)，尤其適用於高頻率及噪音測量資料。此外，藉由該專案，評估方法是否可大規模應用於負載情況分析，進而監控零件狀態，以便及早發現損壞情況。據此，即可縮減電量 (功率限制) 和停止作業，以降低維修成本，減少產量損失。
由奧登堡 Carl-von-Ossietzky 大學與眾多合作夥伴共同建立 WiSA 大數據聯合專案，其目標是分析高解析度營運資料，及早檢測和診斷風機故障，支援維護計畫和實施決策。
為達成此專案目標，根據原有的資料分析方式 (資料時間平均超過 10 分鐘) 加以研發，並結合高解析度資料進行測試。全新方法可及早檢測錯誤，並應用於風能設備中，接著，採用此方法進行實務量化比較評估。
本公司參與研究專案，提供使用高解析度營運資料的技術與實務觀點，進而應用於維護決策過程，展示未來的維護作業如何變得更有效率。
奧登堡 Carl von Ossietzky 大學 - WiSA 大數據
