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Bestätigt! Windräder bleiben per Thermografie und KI leistungsfähig

Quelle: BAM 2 min Lesedauer

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Bundesanstalt für Material- forschung und -prüfung (BAM)
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Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) hat erstmals Referenzdaten zur Inspektion von Rotorblättern mit Thermografie erhoben.

Endliche hat die BAM mit Partnern genug Daten gesammelt, um Schäden an Windkraftrotoren schneller zu entdecken und zu klassifizieren. Möglich macht das eine Kombination aus Thermografie und künstlicher Intelligenz. Hier mehr dazu ...(Bild: BAM)
Endliche hat die BAM mit Partnern genug Daten gesammelt, um Schäden an Windkraftrotoren schneller zu entdecken und zu klassifizieren. Möglich macht das eine Kombination aus Thermografie und künstlicher Intelligenz. Hier mehr dazu ...
(Bild: BAM)

Der erste Referenzdatensatz mit qualitativ hochwertigen Messungen aus mehreren Windparks ermöglicht es nach Aussage der BAM, dass KI-Algorithmen (KI = künstliche Intelligenz) zur automatischen Bildauswertung trainiert werden können. Damit habe man das neuartige Verfahren einen Schritt näher an die Anwendung gebracht. Mit dem Verfahren werden etwa Erosionsschäden an Rotorblättern sichtbar gemacht. Denn diese Schäden verursachen Verwirbelungen, die die Leistung von Windturbinen verringern. Weiß man aber früh genug, ob etwas nicht mehr stimmt, kann eine Wartung zielgerichteter und deutlich effizienter durchgeführt werden. Insgesamt ließe sich die Leistung von Windkraftanlagen damit im Jahresschnitt um bis zu zwei Prozent steigern. Die Thermogramme werden dann mit komplexen Bildverarbeitungs- und KI-Algorithmen analysiert. Bisher jedoch fehlte es an qualitativ hochwertigen Messdaten, um die Algorithmen richtig trainieren zu können. Das hat nun offensichtlich ein Ende

Turbulenzkeile und Verwirbelungen erkennen, bevor es zu spät ist

Im Rahmen einer neuen Studie haben die BAM, das Magdeburger Start-up Latoda und das Berliner Unternehmen Romotioncam, das auf die visuelle Inspektion von Windturbinen spezialisiert ist, nämlich nun einen umfangreichen Referenzdatensatz erhoben. Dazu wurden an 30 Windturbinen in Deutschland und in Norwegen mit dem patentierten System über 2.200 hochaufgelöste Bilder aufgenommen und zusätzlich mit einer Infrarotkamera über 1.200 Thermogramme von Rotorblättern im laufenden Betrieb. Die gleichzeitige Erfassung visueller und thermografischer Daten ermöglichte nämlich einen präzisen Vergleich der Ergebnisse, wodurch die Referenzdaten deutlich aussagekräftiger wurden. Latoda hat dann damit seine KI-Bildauswertung zur Analyse der Thermogramme trainiert, wobei sogenannte Turbulenzkeile und Verwirbelungsmuster automatisch erkannt und klassifiziert werden können, wie es weiter heißt. Der über 10 Gigabyte große Referenzdatensatz stehe allen Interessierten aus Wissenschaft und Industrie demnächst über das EU-Portal Zenodo kostenlos zur Verfügung. Er soll dazu dienen, das neue Inspektionsverfahren, das Thermografie und KI kombiniert, schnell in die Anwendung zu bringen. Wie Latoda wissen lässt, können die KI-basierte Algorithmen auch für die Inspektion des Inneren von Rotorblättern nützlich sein, um Belastungsbrüche zu vermeiden. Das Ganze wird übrigens im Rahmen der Windenergy am 24. September in Hamburg vorgestellt.

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