Verschiedene Forschungsprojekte haben Prozessmodelle für den Betrieb und die Instandhaltung von Windenergieanlagen erstellt. Dabei lag der Fokus jedoch auf den Prozessen, die Datenformate und die Verwendung bereits erarbeiteter Datenstandards wie RDS-PP, ZEUS und GSP wurden nur am Rande thematisiert.
Das Projekt ModernWindABS möchte deshalb die bisherigen Arbeiten zu einem Daten- und Prozessmodell zusammenführen, das die Grundlage für die horizontale und vertikale Integration von Geschäftsprozessen im Bereich »Industrie 4.0« vereinfachen soll.
Anhand dieses Modells werden die Anwendungspotentiale von modernen statistischen, probabilistischen und funktionalen Methoden in den Prozessen untersucht. Großes Potential für Verbesserungen und Kostensenkungen hat die Anwendung von Maschinenlernverfahren auf die komplexen, nicht-linearen und stochastischen Probleme in der Windenergie.
Im Projekt werden exemplarisch ausgewählte Anwendungen entwickelt und getestet. Außerdem will ModernWindABS Chancen für zukünftige datenbasierte Anwendungen und Geschäftsmodelle ermitteln und zukünftige Handlungsbedarfe für eine weitere Digitalisierung aufzeigen.
Im Projekt sollen die unterschiedlichen Datenquellen im Betrieb der Anlage ausgehend von bestehenden Forschungsergebnissen in einem Informations- und Prozessmodell verknüpft werden. Anhand dieses Referenzmodells werden neue Anwendungsideen beschrieben und anschließend bewertet. Außerdem wird untersucht, welche Herausforderungen, Forschungs- und Handlungsbedarfe sich hinsichtlich Datensätze, -standards und -formaten ergeben und welche neuen Dienstleistungen und Geschäftsmodelle möglich werden.
Gleichzeitig werden die aktuellen Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse, wie etwa das Maschinenlernen, recherchiert und die Anwendbarkeit dieser modernen Methoden auf die Probleme im Betrieb von Windenergieanlagen geprüft. Eine der beschriebenen Anwendungen wird innerhalb des Projekts zu einem Demonstrator entwickelt und getestet.
Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und 