© BMWi/Holger Vonderlind

Mit ferngesteuerten U-Booten auf Fehlersuche

Orkane, Wellengang, Salzwasser: Windenergieanlagen auf See müssen viel aushalten. Wenn Taucher nach Schäden suchen, ist das teuer. Das BMWi fördert ein Forschungsprojekt, in dem Informationen über den Zustand der Anlagen automatisiert ausgewertet werden.

Windparks auf See stehen bis zu 100 Kilometer vom Festland entfernt. Dort setzen nicht nur Algen oder Muscheln, sondern vor allem Rost den Offshore-Windenergieanlagen mächtig zu. Um die Außenhaut der Türme unter Wasser und in der sogenannten Spritzwasserzone oberhalb der Wasseroberfläche zu schützen, sind derzeit verschiedene Beschichtungen im Einsatz. Diese verlängern die Lebensdauer, ganz verhindern können sie das Altern der Anlagen jedoch nicht.

Die Betreiber müssen daher regelmäßig den Zustand der Windenergieanlagen überprüfen. Bislang machen das Taucher, doch deren Einsätze dort draußen sind aufwändig und teuer. Diese Arbeit sollen künftig Drohnen und Mini-U-Boote, sogenannte Remote Operated Vehicles (ROV), übernehmen. Experten aus Unternehmen und Hochschulen erforschen Hand in Hand, wie die ROV den Zustand der Windenergieanlagen zeit- und kostensparend dokumentieren können. Kameras und andere innovative Technik helfen dabei. Das Ziel: Die Wartungsfachkräfte sollen die Daten in Echtzeit auf dem Festland auswerten und die Anlagen rechtzeitig warten oder reparieren.

Arbeiten für die Instandhaltung werden planbarer und preiswerter

Im Forschungsprojekt IsyMoo werden unter anderem Sensoren getestet, die in die Beschichtungen integriert werden. Erkennen die Sensoren beispielsweise eine Materialveränderung, geben sie diese Informationen an eine Drohne oder ein ROV weiter. Diese leiten die Sensorik-Informationen zusammen mit den Bildern der Wärmebildkameras und den Signalen der Ultraschallsysteme an die Leitstelle weiter. IsyMoo steht für "Intelligente integrative Systeme für das Monitoring von Oberflächenschutzsystemen an Offshore-Windenergiekonstruktionen".

Im Forschungsprojekt sollen die so gewonnenen Fotos und Daten unter anderem durch Maschinelles Lernen automatisch ausgewertet werden. Dabei lernt das Computerprogramm kontinuierlich aus den eingespeisten Informationen, wodurch die Erkennungsrate sichtbarer Schäden steigt. So erhält das Wartungspersonal immer präzisere Angaben über den Zustand der Windenergieanlagen. Auf Basis dieser Informationen lassen sich die Instandhaltungszyklen kontinuierlich optimieren. Da die Reparaturkosten auf See extrem hoch sind, kann dies ein entscheidender Schritt sein, um die Betriebskosten zu senken.

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie fördert das Projekt IsyMoo bis Ende Mai 2021 mit 1,3 Millionen Euro.