Windenergie: Neues Inspektionsverfahren mit Thermografie und künstlicher Intelligenz optimiert Energieausbeute

In einer Machbarkeitsstudie unter der Leitung der BAM wurde das neuartige Inspektionsverfahren jetzt erfolgreich getestet. Dabei werden durch thermografische Aufnahmen mit einer Infrarotkamera Erosionsschäden an den Rotorblättern sichtbar gemacht. Die Schadstellen wiederum werden durch Regentropfen verursacht; sie bewirken Verwirbelungen des Luftstroms an der Oberfläche der Rotorblätter und sind damit für Leistungseinbußen der Windturbine insgesamt verantwortlich. Auf sogenannten Thermogrammen werden die Turbulenzen sichtbar. Durch ihre rechtzeitige Detektion und Kategorisierung können Wartungen zielgerichteter geplant und durchgeführt werden. Insgesamt lässt sich so die Leistung von Windenergieanlagen im Jahresdurchschnitt um bis zu zwei Prozent steigern.

Die thermografische Inspektion von Rotorblättern, bei der ein Kamerasystem vom Boden aus Aufnahmen macht, dauert nur etwa zehn Minuten. Im Vergleich zu konventionellen Inspektionsverfahren mit Industriekletter*innen, die meist 2-3 Tage in Anspruch nehmen, bedeutet bereits dies eine hohe Effizienzsteigerung, weil sich längere Ausfallzeiten allein aufgrund von Inspektionen vermeiden lassen. Die Thermogramme werden anschließend mit komplexen Bildverarbeitungs- und KI-Algorithmen analysiert und dabei kleinste Temperaturunterschiede auf der Oberfläche der Rotorblätter registriert und markiert. Sie weisen auf die Erosionsschäden durch Regen hin. Durch die automatisierte Datenauswertung können Wartungs- und Reparaturarbeiten deutlich effizienter als bisher geplant werden. Denn da das Verfahren gleichzeitig viel kostengünstiger als bisherige Inspektionen ist und daher häufiger durchgeführt werden kann, lassen sich beginnende Schäden im Frühstadium erkennen und oberflächennah beheben, bevor tiefgreifende Reparaturen erforderlich werden.  

Michael Stamm, Leiter des Projekts an der BAM, erklärt dazu: „Die Inspektion von Rotorblättern mittels Thermografie ist eine sehr schnelle und innovative Methode. Man benötigt allerdings viel Erfahrung und technisches Verständnis, wenn es an die Auswertung der erzeugten Bilder geht. Hier stellt eine automatisierte Bildauswertung mit künstlicher Intelligenz ein großes Potenzial dar, um nach der Messung noch schneller und belastbarer zu entscheiden, welche Maßnahmen konkret durch die Betreiber*innen der Anlagen einzuleiten sind."

„Die entwickelte Software mit KI-Algorithmus kann auch auf weitere Anwendungsfelder im Bereich Windenergie übertragen werden, wie beispielsweise auf strukturelle Schäden im Inneren von Rotorblättern. Damit ließen sich die Gefahren von Belastungsbrüchen und anderer Materialermüdung rechtzeitig erkennen und ungeplante Betriebsunterbrechungen vermeiden", so Lars Osterbrink, technischer Projektleiter bei LATODA.

Die Ergebnisse der Studie werden am 02.03.2023 bei einem offenen Workshop an der BAM vorgestellt und mit Vertreter*innen aus Wissenschaft, Industrie und von den Zertifizierungsstellen diskutiert. Mehr zur Anmeldung hier.