ALICE III: Windenergie optimal nutzen

Der Wind bläst ununterbrochen, die Rotorblätter kreisen im Dauerregen gleichmäßig in der Luft, die Turbinen summen. Bei dieser stürmischen Wetterlage wird gerade viel Strom produziert. In der Nordsee spielt die Stromerzeugung durch Wind seit Jahrzehnten eine bedeutende Rolle. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten im Forschungsprojekt ALICE III daran, wie Offshore-Windkraftanlagen mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) noch effektiver grünen Strom produzieren können.

Offshore Windrad im Sturm
Die Offshore-Windräder passen sich mit KI automatisch an die jeweilige Wetterlage an. © dragancfm/Shutterstock

Mit den erneuerbaren Energien soll die Energiewende in Deutschland gelingen. Doch um dieses ambitionierte Ziel zu erreichen, müssen Wind-, Wasser- und Solarkraft noch effizienter genutzt werden. Künstliche Intelligenz kann hierbei eine entscheidende Rolle spielen.

Im Projekt ALICE III, das vom Bundesforschungsministerium gefördert wird, erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wie beispielsweise Windturbinen aus ihren eigenen Betriebsdaten „klüger“ werden können. Das Ziel: Anlagen wie Offshore-Windparks sollen sich künftig selbstständig mithilfe von KI optimal an wechselnde Umwelt- und Lastbedingungen anpassen können.

Unzählige Messdaten speisen die KI

Betriebsdaten der Windkraftanlagen spielen für die KI eine entscheidende Rolle. Dazu zählen Schwingungen, Vibrationen, Windgeschwindigkeiten, Temperaturen und Ausrichtungswinkel der Rotoren. „Mehr als 100 verschiedene Parameter kommen so zusammen. Allerdings dienen die Daten bislang vorrangig zur Überwachung von Störungen“, erklärt ALICE III-Forscher Andreas Ziehe von der TU Berlin. All diese Informationen werden zum Beispiel in Windparks mehrmals pro Minute von Sensoren an den Windrädern erfasst.

Forscherinnen und Forscher der TU Berlin und der Siemens AG entwickeln nun Algorithmen, die dabei helfen, die Steuerungsprozesse von Windrädern zu optimieren. So sollen zum Beispiel auftretende Luftwirbel zwischen den Windrädern automatisch verringert werden, damit mehr Strom produziert werden kann. Dabei wenden die Forscherinnen und Forscher Methoden des maschinellen Lernens und klassische Simulationen an.

Volle Transparenz der Rechenwege

Ein weiteres Ziel von ALICE III ist es, die Rechenoperationen der KI nachvollziehbar und transparent zu machen. Lösungswege sollen Schritt für Schritt zurückverfolgt werden können. „Wir wollen keine Black-Box-Lösungen, bei denen niemand weiß, wie sie entstanden sind“, erklärt Projektleiter Volkmar Sterzing von der Siemens AG, die das Projekt koordiniert.

Die Besonderheit im Forschungsprojekt ALICE-III: Zur Erprobung der entwickelten Methoden, die eine Rückführung von Information aus dem abstrakten Lösungsraum der Maschinenlernmodelle in eine interpretierbare, physikalisch-technische Darstellung ermöglichen, werden industrielle Daten genutzt. Dafür sorgt die Verbindung der Projektpartner – der TU Berlin als Forschungseinrichtung sowie Idalab GmbH und Siemens als Industriepartner.

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Förderung
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