Es existieren grob gesagt drei verschiedene Strategien, mit
denen die Wartungsarbeiten von Industrieanlagen terminiert
werden können.
1. Man führt die Instandhaltung durch, sobald ein Defekt
erkennbar ist (Beispiel: Gebäude).
2. Man führt Wartungen in regelmäßigen, festen
Abständen durch (Autos, Flugzeuge, Maschinen…).
3. Oder man versucht den Zeitpunkt der Wartung
strategisch zum idealen Zeitpunkt durchzuführen
(=Vorausschauende Wartung/Predictive Maintenance).
Gerade bei Windkraftanlagen bietet sich die 3. Variante an, da
sie die Vorteile der beiden anderen beiden Strategien vereint.
Zum einen eine schnelle Reaktion auf Störungen
(=Früherkennung) zum anderen eine Betriebssicherheit.
Generell kann man sagen, dass alle drehenden Teile durch die
Wirkung der verschiedenen Kräfte nicht frei von Wartungen
sind. Bei einem konventionellen Kraftwerk führt das Personal
daher regelmäßig Kontrollgänge zur Sichtprüfung durch.
Windräder werden allerdings ferngesteuert. Eine
Kontrollfahrt zur Sichtkontrolle erfolgt nicht. Der Betreiber
eines Windparks sieht meist nur das Ergebnis von
Sensordaten in einem Kontrollzentrum/Leitstand.
Wie komplex die richtige Interpretation von Daten und
daraus folgende Aktion ist, kann man am Beispiel der Apollo
13 Mission erkennen (^Wikipedia). Nach dem
bekannten “Houston we’ve had a problem” begann die Zeit der
Mathematiker im NASA Headquarter, die versuchten aus
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Predictive Maintenance Einführung in die Vorausschauende Wartung am
Beispiel Windkraft
Windkraft: Einführung Predictive Maintenance
Sensordaten einen Zustand des Servicemoduls zu erkennen
und eine sichere Heimkehr zur Erde sicherzustellen.
Ganz so dramatisch ist der Betrieb eines Windparks nicht.
Dennoch soll es zu keinen Störungen kommen und der Ertrag
sichergestellt werden. Der wichtigste Baustein ist Erfahrung.
Seit dem Jahre 2009 wird für Onshore – ab 2011 auch für
Offshore durch das Fraunhofer Institut die WMEP
Datenbank gepflegt. Darin enthalten sind die
Störungsberichte der teilnehmenden Betreiber. Für
Wartungsarbeiten wird in den Berichten festgehalten, was die
Ursache einer Störung war (=Root Cause). Windrisk aus
Kanada hat sich zusätzlich auf die Suche nach Parametern
gemacht, aus denen man eine Störung im Vorfeld erkennen
kann. Nur selten sind Parameter dabei einzelne Fehler –
häufig ist es die Folge von Materialermüdung, die durch
eine Zustandsüberwachung (=Condition Monitoring) ermittelt
werden können. In Anlehnung an die Wartung von Autos
(Ölwechsel) kann das Vorgehen bei einer vorausschauenden
Wartung hegeleitet werden.
Der Ölwechsel bei Autos wird nach Vorgabe der Händler in
festen Intervallen durchgeführt. Würde man den Ölwechsel
nicht durchführen, dann geht die Qualität – und damit die
Schmiereigenschaften und die Kühleffekte (Wärmetransport)
- zurück. Die entstehende Störung könnte
ein “Kolbenfresser” und letztendlich ein
Motor/Getriebeschaden sein. Zur Behebung ist das Getriebe
und der Motor auszutauschen, was einen langen Ausfall des
Autos zur Folge hat. Notwendig ist der Ölwechsel aber
eigentlich erst, wenn der Zustand des Öls tatsächlich sich
verschlechtert hat, dies ist vom Fahrstil, dem Nutzungsprofil,
der Umgebungstemperatur und einigen weiteren Faktoren
abhängig. Beim Auto macht eine Protokollierung all dieser
Parameter keinen wirtschaftlichen Sinn.
In der Gondel einer Windkraftanlage existiert die sogenannte
Gear-Box (Getriebe), die ebenfalls durch Öl geschmiert (und
gekühlt) wird. Wartungshandbücher von Gear-
Boxen sehen daher ebenfalls einen regelmäßigen Ölwechsel
vor. Die Qualität des Öls wird beeinflusst durch die Belastung
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Windkraft: Einführung Predictive Maintenance
(Windmenge) und die Sauberkeit beim letzten Wechsel.
Letzteres kann nicht gemessen werden, allerdings die
Windmenge und die mechanischen Belastungen. Selbst die
Temperaturschwankungen, die ursächlich für eine
Kondensation und damit einer Verschlechterung des Öls sind,
kann protokolliert und ausgewertet werden. Das Ergebnis ist
eine Prognose über den aktuellen Zustand des
Schmiermittels – ohne es direkt gemessen zu haben.
Die vorausschauende Wartung setzt sich aus zwei Schritten
zusammen, die von anderen IT gestützten Analysen ebenfalls
vorgenommen werden. Im ersten Schritt wird eine
kontinuierliche Überwachung sämtlicher relevanter
Parameter gewährleistet. Schnell kommt man dabei in den
Bereich von Big-Data, da allein die Vibrationsmessung über
40 Datenwerte je Mast bedeuten kann. Der nächste Schritt ist
die eigentliche Analyse zur Erstellung
einer Betriebsintelligenz. Im Gegensatz zu den Massendaten
sind dies einfach verständliche (logische) Regeln. Bei Apollo
13 gab es eine Regel für die Zündung des Landetriebwerks bei
der Mondumrundung und für den Zeitpunkt der Abschaltung
der Systeme im Kommandomodul. Bei einem Windrad
beinhalten die Regeln meist eine Prognose für bestimmte
Wind- und Anstellwinkel-Szenarien.
Einen besonderen Wert erhält Predictive Maintenance,
wenn die Kosten für die Wartung mit dem zu erwartenden
Ertrag in Verbindung gebracht werden kann. So könnte der
sofortige Ölwechsel nützlich sein, wenn die
Wahrscheinlichkeit eines Starkwindes mit gleichzeitig hohen
Strompreisen zu erwarten ist. Liegt der Strompreis allerdings
zu nieder, dann könnte ein späterer Ölwechsel mehr Sinn
ergeben, da der Mast im Halblastbetrieb rentabler ist.
Bei dieser Einführung in die Wartungsstrategie wurde sehr
vereinfacht der Betrieb von Windkraft-Anlagen betrachtet.
Auch für PV-Anlagen existieren Wartungsverträge, die gerade
an Beliebtheit zunehmen (s.h. auch Betrieb und Wartung von
PV-Kraftwerken: Ein neuer Hype? von Björn-Lars Kuhn). Vor
Auswahl eines Dienstleisters sollte im Hinblick auf die
aktuellen Trends bei der Predictive Maintenance immer die
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Windkraft: Einführung Predictive Maintenance
Frage stehen: Wie wird der Zustand gemessen/protokolliert?
Welche Regeln verwendet der Dienstleister? – Schließlich
will man bei (relativ) wartungsarmen PV-Anlagen keine
unnötigen Anfahrten eines Servicetechnikers zahlen – eine
100% Betriebssicherheit aber auch nicht gefährden.
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