Intelligente Überwachung von Energieerzeugungsanlagen auf Basis kosteneffizient einsetzbarer KI-Technologie
Hintergrund
Bis zum Jahr 2025 sollen 40 bis 45 Prozent des in Deutschland verbrauchten Stroms aus erneuerbaren Energien stammen. Dies wird mit einem zunehmenden Anteil kleiner und dezentraler Energieerzeugungsanlagen verbunden sein. Heute existierende Lösungen für die Optimierung und Instandhaltung konventioneller Kraftwerke lassen sich auf solche Anlagen nicht kosteneffizient anwenden. Unter Verwendung moderner KI-Ansätze entwickeln die Projektpartner Lösungen, um die Digitalisierung der Energietechnik voranzutreiben und Betreiber von Energieerzeugungsanlagen kostengünstig mit Lösungen für die Auswertung von anlagentechnischen Kennzahlen (Performance Monitoring) sowie für eine vorausschauende Instandhaltung (Prädiktive Instandhaltung) auszurüsten.
Projekt
Um die Digitalisierung der Energietechnik voranzutreiben entwickeln die Projektpartner eine cloudbasierte Plattform, die auf Basis von Betriebsdaten Informationen über den Zustand einer Energieerzeugungsanlage und ihrer Komponenten zur Verfügung stellt. Diese Informationen helfen dem Betreiber, die Anlage energieeffizienter zu betreiben und den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen zu bestimmen. Die zu entwickelnde Software nutzt fortschrittliche Methoden der künstlichen Intelligenz, zum Beispiel Informed Machine Learning, Bayes-Netze, state-of-the-art-Wissensrepräsentation und Deep Learning. Damit wird es möglich, entstehende Störungen im Anlagenbetrieb frühzeitig zu erkennen und qualifizierte Hinweise für Maßnahmen zu geben. Es werden Geschäftsmodelle entwickelt, mit denen diese Software als Digitales Service Center in der Cloud angeboten werden kann.
Ziele
Partner und
Zuständigkeitsbereiche
Projektzeitraum
