Wie lassen sich Windparks effizienter betreiben? Welche Rolle spielen hochaufgelöste Betriebsdaten und KI-Modelle bei der Prognose von Erträgen, der Wartungsplanung und der wirtschaftlichen Optimierung? Und wie gelingt der Transfer wissenschaftlicher Methoden in die unternehmerische Praxis? Eine neue Podcastfolge aus dem Forschungs- und Transferprojekt „KI-Regio – Künstliche Intelligenz für regionale Wertschöpfungsketten“ widmet sich diesen Fragen am Beispiel eines regionalen Windparks.
Im Zentrum der Episode steht die KI-gestützte Analyse von Betriebs- und Umweltdaten zur Optimierung eines Windparks. Am Lehrstuhl von Prof. Dr. Christoph Flath für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics der Universität Würzburg werden dafür große Mengen an Sensordaten, Wetterinformationen sowie technische Betriebsparameter im 10-Minuten-Intervall ausgewertet. Ziel ist es, Ertragsprognosen zu verbessern, Anomalien frühzeitig zu erkennen und Wartungsentscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Durch die Integration von Expertenwissen aus der Praxis entsteht ein Modell, das sowohl technische als auch ökonomische Zielgrößen berücksichtigt.
Zu Gast im Podcast sind Dr. Benjamin Geßlein, Teamleiter Energie- und Kommunalmanagement bei der ÜZ Mainfranken, sowie Robin Derzbach, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics. Gemeinsam diskutieren sie die Herausforderungen im Betrieb von Windenergieanlagen, die Bedeutung verlässlicher Prognosen für Investitions- und Instandhaltungsentscheidungen sowie die Potenziale von KI für eine nachhaltige regionale Energieversorgung. Der Podcast wurde von Lukas Kagerbauer aufgenommen.
Die Ergebnisse aus dem Projekt zeigen:
- Hochaufgelöste Betriebsdaten ermöglichen eine präzisere Modellierung von Leistungskennzahlen und Lastverläufen.
- Durch die Kombination von Wetterprognosen und historischen Anlagendaten lassen sich Erträge robuster vorhersagen.
- KI-gestützte Verfahren unterstützen die frühzeitige Identifikation von Abweichungen im Anlagenbetrieb und tragen damit zur Reduktion von Ausfallzeiten bei.
Für regionale Energieversorger ergeben sich daraus konkrete Vorteile: verbesserte Planbarkeit, effizientere Wartungsstrategien, optimierte Einsatzplanung von Ressourcen sowie eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Investitionen in erneuerbare Energien. Zugleich wird deutlich, wie datengetriebene Modelle einen Beitrag zur Stabilisierung regionaler Wertschöpfungsketten leisten können.
Die Podcastfolge verdeutlicht exemplarisch, wie wissenschaftliche Modellierung und industrielle Anwendung im Rahmen von KI-Regio zusammengeführt werden. Forschung und Praxis arbeiten dabei eng zusammen, um KI-Lösungen zu entwickeln, die nicht im Labor verbleiben, sondern im operativen Betrieb Wirkung entfalten.
Die gesamte Folge ist auf Spotify verfügbar und bietet einen praxisnahen Einblick in KI-gestützte Optimierung von Windparks:
Weitere Informationen zur Podcastfolge finden Sie auf der KI-Regio Webseite.