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Leitung

Prof. Dr.-Ing. Jorge Marx Gómez

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Sekretariat Julia Franke 

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Wind farm virtual Site Assistant for O&M decision support – advanced methods for big data analysis

Teilprojekt: Datenbasierte Methoden zur Fehlerfrüherkennung sowie Methodentransfer in WiSA-Demonstrator und Evaluation

Ziel des Projektes „WiSA big data“ ist es, mittels der Analyse von zeitlich hochaufgelösten
Betriebsdaten zur Fehlerfrüherkennung und -diagnose an WEA beizutragen und damit
Entscheidungen in der Instandhaltungsplanung und -durchführung zu unterstützen.
Dazu werden einerseits Methoden, die sich auf Basis von 10-minütlich gemittelten
Betriebsdaten bewährt haben, zur Anwendung auf zeitlich hochaufgelöste Daten
ausgearbeitet und erprobt und andererseits werden neuartige Methoden zur
Fehlerfrüherkennung in die Windenergieanwendung überführt. Die erarbeiteten und erprobten
Methoden werden einer praxisorientierten quantitativen vergleichenden Bewertung
unterzogen.

Projektdauer

01.12.2019 bis zum 30.11.2022

Verbundpartner

  • Carl-von-Ossietzky Universität Oldenburg
    • Arbeitsgruppe Turbulenz, Windenergie & Stochastik der Universität Oldenburg
    • Arbeitsgruppe Windenergie-Systeme der Universität Oldenburg (ForWind)
    • Institut für Chemie und Biologie des Meeres
  • Universität Duisburg-Essen
  • Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES
  • OFFIS e.V. – Institut für Informatik
  • Ramboll GmbH
  • Ocean Breeze Energy GmbH & Co. KG
  • Deutsche Windtechnik XService GmbH

Assozierte Partner

  • Iberdrola Renovables Offshore Deutschland GmbH
  • Vattenfall Europe Windkraft GmbH
  • ADDITIVE Soft- und Hardware für Technik und Wissenschaft GmbH

Ansprechpartner der VLBA

Projekt-Webseite

In Erstellung unter Leitung von Arbeitsgruppe Turbulenz, Windenergie & Stochastik der Universität Oldenburg.

Projektförderer

Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

VLi0BA-Webmnkcfaster (vlba-aduktemin@ujaniol.d/je) (Stand: 16.07.2020)