Die zunehmende Nachfrage nach erneuerbaren Energien und die steigenden Arbeits- und Ausrüstungskosten machen den Betreibern von Windenergieanlagen die Unzulänglichkeiten der herkömmlichen umfassenden Betriebs- und Wartungsstrategien deutlich. Die Statistiken sind alarmierend: 65 % der O&M-Kosten sind unerwartet und stören die Zeitpläne und Lieferketten. Allein die Wartung der Rotorblätter verschlingt 22 % der Turbinenkosten, und 80 % dieser ungeplanten Ausgaben entfallen auf Blatt- und Antriebsstrangausfälle. Diese Zahlen verdeutlichen, dass die traditionellen umfassenden O&M-Strategien den sich wandelnden Anforderungen der Branche nicht gerecht werden.
Es entstehen jedoch innovative KI Lösungen zur Erkennung von Defekten an Verbundwerkstoff-Rotorblättern, die modernste Technologie nutzen, um die digitale Transformation der Betriebs- und Wartungsabläufe voranzutreiben.
SkyVisor, ein 2018 gegründetes französisches Unternehmen, das weltweit in 30 Märkten tätig ist, bietet eine All-in-One-Software-Suite für das Anlagenmanagement im Bereich erneuerbare Energien an, die eine App für automatische Drohnenflüge und eine auf dem „ KI “ basierende Plattform für das Anlagenmanagement umfasst.
Als sich die Branche weiterentwickelte, bemerkte das Unternehmen eine deutliche Verschiebung: Betreiber, die sich zuvor darauf konzentrierten, so viele Projekte wie möglich zu entwickeln, begannen nach dem Rückgang der Preise für Energiegarantien, sich auf die Leistung der Turbinen zu konzentrieren und mehr in den Betrieb und die Wartung ihrer Anlagen zu investieren.
Mit sechs Jahren Erfahrung und 10 GW inspizierter Anlagen ist SkyVisor zu einem vertrauenswürdigen Branchenführer geworden, der Betreiber mit spezieller O&M-Software unterstützt und beliefert. Das Unternehmen wird von Kunden wie EDF, RES und RWE unterstützt.
Heute revolutioniert das Unternehmen die Inspektionsverfahren durch einen Deep-Learning-Ansatz, der von seinem Team aus Ingenieuren bei expert entwickelt wurde. Diese innovative Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Fehlererkennung und ermöglicht es den Bedienern, Inspektionen autonom durchzuführen.
Vorbei sind die Zeiten, in denen die Erstausrüster (OEMs) die gesamte Wartung übernahmen. Heute übernehmen die Betreiber zunehmend die Verantwortung für das Asset Management, setzen tragbare Drohnen für interne Inspektionen ein und konzentrieren sich auf die Produktion nach der Installation. Traditionell wurde der Zustand der Rotorblätter alle 7 bis 10 Jahre durch ressourcenintensive, kontaktbasierte Inspektionen bewertet.
Diese Inspektionen wurden jedoch dem eigentlichen Bedarf nicht gerecht: der Möglichkeit, die Inspektionshäufigkeit an den tatsächlichen Zustand der Turbine anzupassen. Jetzt ermöglichen autonome Drohnen, die mit der Software von SkyVisor ausgestattet sind, die Durchführung von Inspektionen, wann immer dies erforderlich ist, und liefern detaillierte, kosteneffiziente Erkenntnisse für die Zustandsbewertung und die vorausschauende Wartung.
Durch häufige interne Drohneninspektionen können potenzielle Probleme behoben werden, bevor sie die Leistung beeinträchtigen. So können beispielsweise Defekte, die eine genaue Überwachung erfordern, mit dem unbegrenzten Inspektionsmodell von SkyVisor monatlich inspiziert werden, während neue Turbinen in erosionsarmen Regionen mit einer geringeren Häufigkeit inspiziert werden können.
Die Windkraftlösung des Unternehmens hat bereits über 8.000 Inspektionen durchgeführt und optimiert den Inspektionsprozess. Die automatisierte Drohnenflug-Software inspiziert Turbinenblätter und -türme in nur 18 Minuten pro Turbine und gewährleistet dabei die Einhaltung der lokalen Vorschriften. Dieser Ansatz zeichnet sich durch qualitativ hochwertige, standardisierte Daten, eine flexible Inspektionsplanung und erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen aus.
Die App zur Schaufelinspektion steuert 100 % autonome Drohnen zur Erfassung präziser, hochwertiger Daten während des gesamten Lebenszyklus der Turbine und ermöglicht es den Betreibern, Defekte mit der gleichen Genauigkeit zu überwachen wie Ärzte, die Veränderungen an einem Muttermal feststellen.
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