VGB - Research Project Wind Turbine SCADA-based Condition Monitoring Prof. Dr. Ralf Schelenz Björn Roscher, M. Sc. Potsdam, 07 th of November 2019
VGB - Research ProjectWind Turbine SCADA-based Condition Monitoring
Prof. Dr. Ralf Schelenz
Björn Roscher, M. Sc.
Potsdam, 07th of November 2019
VGB - Project: Wind Turbine SCADA-based: Condition Monitoring
Prof. Dr. Ralf Schelenz
Potsdam| 07th November 2019
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Center for Wind Power Drives – Concept and Integration
I3-Institute: Integrated Interdisciplinary Institute:
aerodynamics, control technology, electrical and mechanical
engineering under one umbrella
Industrial Partnerships: OEM & Suppliers
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• Simulation
Wer ist CWD?
• Test
4 MW
1 MW
C2x92
C6x126 C6x164 C10x195
C3x126
C3x132
C3x138
C12x220
Flexible Multibody Simulation
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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Datengrundlage
1 10 100 1000
Deutschland
Schweden
Großbritanien
Polen
Österreisch
Frankreich
Anzahl von WEA
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Datengrundlage
Vestas10%
Siemens59%
Nordex6%
GE3%
Senvion13%
Enercon9%
OEM
0
50
100
150
200
Anzahl von W
EA
Gesamte Anzahl von SCADA Zeitpunkten von 2012-2018
1027 JahreÜber 5 TWh
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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Hä
ufig
ke
it[%
]
• Erstellung einer idealen Leistungskurve
für jeden Windpark
Windparkvergleich
• Verwendung der Bin-Methode für jede
Windgeschwindigkeit− Zählung der vorliegenden Leistungen
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Hä
ufig
ke
it[%
]
• Erstellung einer idealen Leistungskurve
für jeden Windpark
Windparkvergleich
Häu
fig
ke
ita
uß
erh
alb
de
r
Norm
alk
urv
e[%
]
Zeit→
WE
A N
um
me
r→
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• Vergleich der Lager Temperaturen
zwischen den WEA für jeden Zeitpunkt
• Berücksichtigung des aktuellen Betriebs
Windparkvergleich
60 °
52 °
45 °
57 °
65 °
56 °
54 °
57 °
60 °
59 °
59 °
58 °
ത𝑃 = 56,83°𝜎 = 4,95°
Hä
ufig
ke
it[%
]
Häufigkeit der WEA unterhalb des Durchschnitts
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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• Verwendung von Feed-Forward Neuronale Netze und Entscheidungsbäumen− Stündlich gemittelte Daten
− Ignorieren von längeren Stillstandzeiten
Maschinelles Lernen
Initia
lisie
run
g
Stillstandszeit
Welche Signale sind hier wichtig?
Warnung Fehlalarm
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• Verwendung von Feed-Forward Neuronale Netze und Entscheidungsbäumen− Stündlich gemittelte Daten
− Ignorieren von längeren Stillstandzeiten
• Beobachtende Simulation in Abgleichung mit Messwerten
Maschinelles Lernen
Me
hrf
ach
e d
er
Sta
nd
ard
ab
we
ich
un
g [-]
Differenz
Warnung
Fehler
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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Event-Muster
IGBT (Sicherung)
3 Tage
IGBT (Sicherung)IGBT
Defekt
Stillstand:12 h
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• Erstellen einer Sequenz der Events− Zeitraum von 2 Wochen
− Resultierender Stillstand länger als 6 h
− Zählung der Häufigkeiten der Events
− Ignorieren von Remote-Zugriffen
Event-MusterE
ve
nt
1
Eve
nt
2
Eve
nt
3
Eve
nt
4
Eve
nt
5
Eve
nt
6
Eve
nt
7
…
Sti
lls
tan
d
(>6
h)
31 8 14 0 0 55 52 0
42 38 24 1 1 90 84 1
27 8 26 0 1 63 62 1
27 40 17 0 0 75 67 0
18 2 25 0 0 39 38 1
Event ID
Hä
ufig
ke
it[-
]
Kein
StillstandStillstand
475 425
Stillstand ist unabhängig von der Häufigkeit
der meisten Events.
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• Erstellen einer Sequenz der Events− Zeitraum von 2 Wochen
− Resultierender Stillstand länger als 6 h
− Zählung der Häufigkeiten der Events
− Ignorieren von Remote-Zugriffen
Event-Muster
Welche Events haben einen längeren
Stillstand zur Folge?
Realität
Kein
Stillstand
Stillstand
Vo
rhe
rsa
ge
Kein
Stillstand 89,8% 2,4%
Stillstand10,2% 97,6%
Bei Auftreten bestimmter Events folgt ein
Stillstand.
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Datengrundlage
Maschinelles
LernenEvent-Muster
Physikalische
Modelle
Turbinen-
vergleich im
Windpark
Projektstruktur
SCADA-based Condition Monitoring
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• Durch Nachlaufeffekte:− Reduzierte Windgeschwindigkeit
− Erhöhte Turbulenz
Physikalische Modelle
Simulation Realität
Windverteilung
103
106
109
0
Lo
ad c
ycle
s 𝑛
103
106
109
0
Lo
ad c
ycle
s 𝑛
Lastamplitude
Mitte
lwe
rt
Lastamplitude
Mitte
lwe
rt
Simulation und Messung zeigen ähnliche Trends.
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Physikalische ModelleVerknüpfung SCADA und MBS Umgebung
Time
Pow
er
MBS
SCADA
WT Control
Aerodynamic system Mechanical system Electrical system
[Quelle: VEM]
[Source: VEM]
Automatisierte Anpassung
des Modells
➔Minderung von Error
zwischen MBS und
SCADA
Aussicht
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