LogReview: Nutzung von »Automatic Identification System«-Daten zur Optimierung der Operation & Maintenance-Logistik in Offshore-Windparks

Auf einen Blick

• Service und Wartung von Offshore-Windparks erfordern gute Logistikkonzepte, um Preisdruck, Fachkräftemangel, maritimer Sicherheit und Umweltschutz zu begegnen.
• Das Projekt LogReview analysiert Daten von Schiffs- und Hubschrauberbewegungen zu Offshore-Windparks, um Optimierungspotenziale zu erkennen und zu validieren.
• Dabei kommt eine Kombination aus klassischen, deterministischen Analyseverfahren und Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz.
• Ziel ist die Entwicklung neuartiger Methoden zur Analyse und Optimierung von bestehenden Operation & Maintenance (O&M)-Logistikkonzepten sowie zur Prüfung der maritimen Sicherheit.
• Das projektkoordinierende Fraunhofer IWES ist dabei unter anderem für die Erfassung und Modellierung der laufender O&M-Prozesse sowie deren Analyse, Bewertung und Optimierung verantwortlich.

Herausforderung

Die logistische Versorgung eines Offshore-Windparks im Betrieb ist eine komplexe Angelegenheit. Material und Personal werden per Schiff und Hubschrauber zu ihren Einsätzen auf See gebracht. Angesichts der Ausbaupläne der Bundesregierung für die Offshore-Windenergie, mangelndem Fachpersonal, Anforderungen an die maritime Sicherheit und Kostendruck auf Seiten der Windparkbetreiber, lohnt es sich, diese Logistikkonzepte zu analysieren und zu optimieren.

Lösung

Das Projekt LogReview zieht auf Grundlage großer Datenmengen Rückschlüsse aus bereits erfolgten Service- und Reparaturarbeiten. Die öffentlich zugänglichen Daten stammen aus dem Ortungssystem Automatic Identification System (AIS), das kontinuierlich die Position eines Schiffes sowie andere Schiffsdaten sendet. Sie bilden einen langjährigen, riesigen Datensatz zu allen Aktivitäten aus dem Betrieb von Offshore-Windparks. Für Helikopterbewegungen gibt es einen ähnlichen Datensatz Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B). Die Auswertung erfolgt mit einer Kombination aus klassischen deterministischen Analyseverfahren und Ansätzen der KI, die ein Verfahren zur Mustererkennung entwickelt.

Mehrwert  

Aufbauend auf dieser Analyse verfolgen die Projektpartner unterschiedliche Optimierungsansätze, zum Beispiel die Optimierung eines bestehenden O&M-Konzeptes für einen Windpark, die Entwicklung von Service-Cluster-Konzepten, die Validierung und Bewertung bestender O&M-Konzepte oder die Verbesserung der CO2-Bilanz. Als Ergebnis stehen der Offshore-Windbranche neuartige Methoden zur Analyse und Optimierung von bestehenden O&M-Logistikkonzepten sowie zur Prüfung der maritimen Sicherheit zur Verfügung.

In einem Teilprojekt ist das projektkoordinierende Fraunhofer IWES unter anderem für die Erhebung und Speicherung der AIS- sowie der ADS-B-Daten, die Erfassung und Modellierung der laufenden O&M-Prozesse in den beteiligten Windparks sowie deren Analyse, Bewertung und Optimierung verantwortlich.