Energiemanagementsysteme: Wie sie Effizienz und Zuverlässigkeit in die Windenergie bringen

In einer idealen Welt sollten Windenergiesysteme wie ein einziger, einheitlicher Organismus funktionieren, aber in der Realität sehen wir meistens ein Frankenstein-Monster, das aus Teilen zusammengesetzt ist, die sich weigern, Freunde zu sein.

Wir betrachten Effizienz und Zuverlässigkeit als Probleme auf Systemebene, da die Windenergie ein verteiltes Netzwerk ist, in dem enge Abhängigkeiten bestehen und ein Engpass in einer Ebene unweigerlich die Leistung in einer anderen beeinträchtigt.

Wenn wir die Effizienz aufschlüsseln, sehen wir, dass sie genau an den Integrationspunkten verpufft:

• Stromerzeugung In der Regel besteht eine Diskrepanz zwischen der theoretischen Leistungskurve und der tatsächlichen Produktion, was auf eine mangelnde Koordinierung zwischen der lokalen Steuerung und dem regionalen Flottenbetrieb zurückzuführen ist.
• Verluste bei Übertragung und Verteilung entstehen in der Regel durch Leitungswiderstände, Transformatoren oder Netzüberlastungen, die als Bandbreitenengpass wirken und den Strom drosseln, bevor er überhaupt den Zähler erreicht.
• Lastmanagement wird zu einem Ratespiel, da Ihnen keine historischen Verbrauchsdaten zur Verfügung stehen, um die Lasten zu steuern, was bedeutet, dass Sie bei Bedarfsspitzen im Blindflug unterwegs sind.
• Kontrolle und Optimierung ist die Orchestrierungsebene, auf der ein UMS diese Inputs ausgleichen muss, da sonst das gesamte System suboptimal läuft.

Zuverlässigkeit ist für uns ein Thema auf Systemebene, denn:

• Redundanz und Fehlertoleranz in einen Alptraum der Abhängigkeit verwandeln, in dem ein einziger Wechselrichterfehler eine Kettenreaktion auslösen kann, die wie ein Dominoeffekt den gesamten Sektor zum Einsturz bringt.
• Hohe Latenzzeit bei der Kommunikation (Datenübertragung) kann die Leistung von weiträumigen Kontrollsystemen beeinträchtigen, was sich möglicherweise auf die Stabilitätsspannen des Systems auswirkt.
• Prädiktive Überwachung ist zu einem Wettlauf mit der Zeit geworden, bei dem nicht erkannte Anomalien im Datenstrom eskalieren und einen kleinen Fehler in eine kritische Ausfallzeit verwandeln, die die gesamte Produktionsumgebung zum Absturz bringt.

Wozu führt das? Eine Optimierung der Energiesysteme in Echtzeit ist unmöglich, und das Management gleitet in einen reaktiven Modus der Reaktion auf Unfälle ab.

Mit anderen Worten: Energieverluste aufgrund von Ausfallzeiten, ungenauen Wettervorhersagen, verpassten Nachfragespitzen (da keine angepassten ML-Algorithmen vorhanden sind) und der Betrieb von Anlagen in suboptimalen Modi fressen einen großen Teil des Gewinns auf. Dadurch werden alte Managementmethoden wie “Es ist wieder kaputt, schickt eine Mannschaft” wirtschaftlich bedeutungslos.

• Eine Turbine fällt wegen eines überhitzten Lagers aus, und Sie setzen eine Mannschaft ein (was zu Leistungseinbußen führt und Geld für die LKW-Rolle kostet).
• Die Windvorhersage stimmt nicht mit den tatsächlichen Werten überein, weil nicht genügend historische Daten zur Verfügung stehen, um die Modelle zu trainieren, und man muss Strafen für das Ungleichgewicht im Netz hinnehmen.
• Selbst kleine Änderungen, wie z. B. andere Pitch-Einstellungen als für die aktuellen Turbulenzen erforderlich, führen zu einer Verringerung des Wirkungsgrads um etwa 1-2%. Dies mag zwar wie ein unbedeutender Betrag erscheinen, doch die Kosten dieses Unterschieds belaufen sich jährlich auf Millionen von Dollar.

Solange Ihre Daten fragmentiert sind, wird es kein AI im Energiemanagement geben. Um dieses Chaos in ein System zu verwandeln, müssen Sie also zunächst eine geeignete architektonische Lösung implementieren.