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Betreff des ThemasEffiziente Stromerzeugung durch Windkraft auch bei eisigen Temperaturen
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228425, Effiziente Stromerzeugung durch Windkraft auch bei eisigen Temperaturen
Eingetragen von Warren Buffett, 10.6.21 20:57
Effiziente Stromerzeugung durch Windkraft auch bei eisigen Temperaturen
Ein interdisziplinäres Team von VERBUND, AIT, Universität Wien und von Meteotest erforscht den Einsatz intelligenter Rotorblattheizungen in Windenergieanlagen

Neben der Wasserkraft ist die Windenergie die wichtigste alternative Energiequelle Österreichs. In den Wintermonaten führt das alpine Klima dazu, dass nicht nur Windschutzscheiben und Autotüren vereisen, sondern auch die Rotorblätter von Windenergieanlagen. Tritt dieser Umstand ein, müssen Windenergieanlagen zum Stillstand gebracht und mit einer Rotorblattheizung oder auf natürlichem Wege abgetaut werden. Durch den Stillstand entstehen unvorhersehbare Produktionsverluste. Um dennoch eine stabile Stromversorgung zu gewährleisten, müssen die Erzeuger teuren Strom erwerben oder auf konventionelle Kraftwerke, wie z.B. Gaskraftwerke, zurückgreifen.

Das im April 2021 gestartete Forschungsprojekt SOWINDIC - Smart Operation of Wind Turbines under Icing Conditions - untersucht den intelligenten Betrieb von Rotorblattheizungen für Windenergieanlagen, um diese mit maximaler Effizienz zu nutzen. Gefördert durch den Klima- und Energiefonds und unter der Konsortialführung von VERBUND, Österreichs führendem Energieunternehmen, arbeiten Expert:innen des AIT Austrian Institute of Technology, Österreichs größter außeruniversitärer Forschungseinrichtung, des Forschungsverbundes “Data Science @ Uni Vienna" und der Meteotest AG, einem Spezialisten für Wetter-, Klima- und Umweltdaten, an der Entwicklung einer optimierten Rotorblattheizungssteuerung.

Im Projekt werden zwei zunächst voneinander unabhängige Ansätze zur optimierten Betriebsweise der Rotorblattheizung angestrebt, welche später im Rahmen einer sogenannten Hybridmodellierung fusioniert werden: Zum einen wird die Arbeitsgruppe „Angewandte Mathematik mit Schwerpunkt Optimierung“ der Universität Wien bestehende Machine Learning Strategien auf ihre Eignung untersuchen bzw. weiterentwickeln, und zum anderen wird Meteotest einen erfahrungsbasierten, auf physikalischen Modellen aufbauenden Ansatz erforschen. Beide Strategien verfolgen das Ziel einer möglichst exakten Vorhersage der vereisungsbedingten Produktionsausfälle von Windenergieanlagen anhand von Steuerungs-, Sensor-, Wetter- und Marktdaten. Eine vom AIT speziell adaptierte Netzwerkkomponente wird die Datenströme möglichst nahe an der Anlage erfassen, beide Algorithmen echtzeitfähig an der Windenergieanlage implementieren und zur automatisierten, optimierten Steuerung der Rotorblattheizung verwenden. VERBUND als Betreiber von Windenergieanlagen wird sich insbesondere mit der Validierung der entwickelten Modelle beschäftigen und sein langjähriges Betriebswissen in das Projekt einbringen.

Durch die Kooperation von führenden, österreichischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit starken internationalen Partnern wie Meteotest wird der Wissens-, Wirtschafts- und Klimastandort Österreich weiter gestärkt.
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