Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Analytics for asset Integrity Management of Wind farms

Alternativ tittel: Analyse for Asset Integrity Management av Vindparker

Tildelt: kr 16,3 mill.

Prosjektnummer:

312486

Søknadstype:

Prosjektperiode:

2021 - 2024

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

Populærvitenskapelig sammendrag Vindturbiner blir normalt designet for 20-25 års levetid basert på antakelsen om jevnt fordelt belastning på turbinene i en vindpark over tid. Erfaring viser at slitasjen over tid varierer mye pga. sterk variasjon i vinddynamikken som fører til en skjev belastning mellom turbinene. Derfor vil ikke alle turbinene i en vindpark være ved slutten av designlevetid etter 25 år mens andre turbiner kan allerede være langt på overtid. I løpet av det kommende tiåret vil tusenvis av vindturbiner i Europa nå sin stipulerte designlevetid. Hvilke turbiner har fortsatt gjenværende restlevetid? Kan de fortsette å produsere energi på en trygg måte? Dette er spørsmålene prosjektet AIMWind skal forsøke å finne svar på. AIMWind vil utstyre vindturbiner med ny måleteknologi for å estimere tilstand og slitasje slik at styresystemet vil unngå unødvendig høy belastning og dermed en mer holistisk operasjon, som vil gi økt levetid og dermed økt fortjeneste. Oppsummering AIMWind vil søke å øke fortjenesten og levetiden til vindturbiner gjennom i) utvikling og bruk av avanserte systemer for tilstandsovervåking og prognostikk for å avdekke feil i tidlig fase og estimere gjenværende levetid; ii) utnytte kombinasjonen av flere informasjonskilder inkludert operasjonsdata, tilstandsovervåkingsdata, værdata og inspeksjonsdata for å estimere tilstanden til vindturbinene individuelt og vindparken sett under ett; iii) utvikle ny reguleringsteknikk for å optimalisere både slitasje og energiproduksjon basert på nåværende tilstand av vindturbinen. Forskningsprosjektet er et samarbeidsprosjekt mellom Universitetet i Agder, Norwegian Research Centre (NORCE) og Delft University of Technology (TU Delft), The Netherlands.

About 65 GW of onshore wind turbine installations in Europe will reach end-of-design-life by 2028. It is time for the operators to decide on one of the three end-of-life scenarios, namely, decommissioning, lifetime extension, or repowering. The last two options will increase the operating life and thus reduce lifecycle costs. These end-of-life decisions require careful consideration of the accumulated fatigue life of each turbine in a wind farm to minimize monetary risk for the wind farm operators. Today, this decision is primarily based on a single point assessment by the certification authority. AIMWind proposes a continuous evaluation of wind farm health based on big data analytics using multimodal data such as wind, operational data, weather, condition monitoring, and inspection logs across a wind farm. Conventional approaches to fatigue estimation are slow and inadequate to achieve these goals, especially in large wind farms. Such a continuous health assessment will facilitate not only accurate life predictions but also continuous improvement of wind turbine operations to ensure long life and high availability. The project AIMWind will take a three-pronged approach. 1) We will also extend the condition monitoring systems as existing systems today focus only on a selected set of components providing incomplete health information. 2) We will develop big data analytics using a fusion of physics-based models and novel deep-learning techniques to adequately estimate the accumulated fatigue in real-time, which does not exist today. We will use NORCOWE wind measurements, reference wind farm data, and other open data sources to achieve this (more details in the proposal document). 3) We develop health-aware control technologies to achieve the dual objectives of efficiency and long life. Thus, AIMWind plans to build the essential knowledge to reliable and efficient wind farm operation and improved chances for lifetime extension and repowering.

Aktivitet:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon