Der Ausfall einer Windenergieanlage verursacht hohe Kosten. Noch mehr, wenn sie ungeplant ausfällt oder gar offshore installiert ist. Gesicherte Erkenntnisse über den Zustand der Bauwerksstruktur einer solchen Anlage würden es unter anderem erlauben, die Betriebsdauer über die maximal vorgesehene hinaus zu verlängern. Insbesondere lassen sich mit einer quantitativ-qualitativen Erfassung
eigenschaftsbezogener Zustandsänderungen in einem Anlagenpool Anomalien an einer Windenergieanlage erkennen und rechtzeitig Interventionen einleiten.
Viele Windturbinen verfügen heute schon ab Werk über ein Condition Monitoring System, andere Betreiber denken über ein Retrofit nach. Meist überwachen diese Systeme den Triebstrang. Immer öfter werden auch Monitoringsysteme zur permanenten Überwachung des Blattzustands oder der Turmstruktur gesucht, die dann zusätzlich und zugeschnitten auf die individuelle Aufgabenstellung installiert werden müssen.
Mit einer Software zur einmaligen Historien- und permanenten Realzeitanalyse eines beliebigen Anlagenpools lassen sich aus den Schwingungsdaten des Triebstrangmonitorings auch Rückschlüsse auf kritische Veränderungen der Anlagenstruktur ziehen, ohne dass hierfür eine zusätzliche Sensorik installiert werden muss.
Das ist auch besonders interessant für Betreiber älterer Anlagen, welche am Ende ihrer prognostizierten Laufzeit angelangt sind. Mit Evidenz des sicheren Zustands von deren Aufbaustruktur könnte sich eine Verlängerung der Betriebserlaubnis (Lifetime Extension (LTE)) erwirken lassen.
Unsichtbares sichtbar machen
Solche Lösungen erschließen deshalb eine neue Dimension des Monitorings. Experten können inzwischen Spektren einer Anlage so weit trennen, dass sich Vibrationen ihrem Ursprung zuordnen lassen. Damit lässt sich beurteilen, was vom Triebstrang kommt, und was einen anderen Auslöser hat. Allein rechentechnisch kann man damit aus vorhandenen Schwingungsdaten Anomalien erkennen und sogar zeitlich zuordnen. Das Team um den renommierten Physiker Michael Schulz bei Bachmann Monitoring verwendet dazu komplexe mathematische Algorithmen und projiziert letztlich, sehr vereinfacht ausgedrückt, Koordinaten in eine visuell erfassbare, zweidimensionale Ebene: Das konkrete strukturelle Verhalten der Windenergieanlage wird sichtbar. Mit dem entsprechenden Expertenwissen lassen sich diese Grafiken schließlich empirisch oder auf Basis der geometrischen Statistik analysieren.
Strukturen analysieren
Um aufkommende Schäden und Unregelmäßigkeiten im Betrieb frühzeitig zu erkennen, wird der Zustand des Triebstrangs von Windenergieanlagen häufig mit Beschleunigungs- und Körperschallsensoren überwacht. Das von den Sensoren erfasste Schwingungssignal enthält jedoch nicht nur Informationen über den Triebstrang, sondern transportiert auch solche, welche von den Eigenfrequenzen der Anlagenstruktur stammen (Bild 1) und durch den Wind beziehungsweise Wellenschlag angeregt werden.
Diese Spektren lassen sich nun mit intelligenten Algorithmen anhand ihrer statistischen Charakteristika separieren und eindeutig den Verursachern zuordnen. Aus der laufenden Beobachtung und der Analyse historischer Daten des separierten Eigenfrequenzspektrums lassen sich beispielsweise Veränderungen an der Struktur der Windenergieanlage erkennen. Das extrahierte Spektrum in Bild 2 zeigt eine deutliche Linksverschiebung einer Struktur- eigenfrequenz, was im gezeigten Beispiel darauf hindeutet, dass die Struktur über die Zeit deutlich an Steifigkeit verloren hat.
Auf einen Blick entscheiden
Der ebenfalls von Bachmann Monitoring entwickelte Marker (Damage Indicator) gibt dem Überwachungspersonal in Ampelfarben auf einen Blick Auskunft über die Dringlichkeit von gezielten Maßnahmen an den beobachteten Anlagen. Ein darunterliegender Marker (Reliability Indicator) liefert gleichzeitig eine anhand verschiedener Kriterien ermittelte Einschätzung zur Vertrauenswürdigkeit dieser Informationen (Bild 3).
In einem Pool identischer Windenergieanlagen eines Windparks können diese besonderen Analysen der Schwingungshistorie unmittelbar Ausreißer aufzeigen (Bild 4). Sofort drängen sich verschiedene Anwendungsfälle auf: Man kann einen Schaden detektieren, und nach einer Reparatur auch belegen, dass dieser behoben ist. Über die Zeit lassen sich Indikatoren definieren, die einen Rückschluss auf den Alterungszustand der Struktur zulassen und damit eine risikobasierte Wartungsplanung etablieren. Verhält sich ein Anlagentyp anders als alle anderen, kann die Serviceorganisation gezielt aufgeboten werden, um identische Anlagen auf alle gleichartigen Typen struktureller Schwachstellen zu untersuchen, die beispielsweise durch Material- ermüdung oder mechanische Defekte entstanden sind. So ließen sich gravierende Schäden und Anlagenausfälle vermeiden.
Weitere Informationen: www.bachmann.info
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