Neues Deep‑Learning‑Framework erkennt Windturbinenfehler frühzeitig

Die Zuverlässigkeit von Windturbinen ist für die wachsende erneuerbare Energiebranche entscheidend. Frühzeitige Fehlererkennung reduziert Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich. Ein neues, ensemblebasiertes Deep‑Learning‑Framework bietet hierfür eine vielversprechende Lösung.

Das System kombiniert Variational Autoencoders (VAE), LSTM‑Autoencoders und Transformer‑Architekturen, um unterschiedliche zeitliche und kontextuelle Muster aus hochdimensionalen SCADA‑Daten zu erfassen. Ein spezieller Feature‑Engineering‑Pipeline extrahiert dabei zeitliche, statistische und frequenzbasierte Indikatoren, die anschließend von den Deep‑Learning‑Modellen verarbeitet werden.

Durch Ensemble‑Scoring und adaptive Schwellenwerte werden Anomalien erkannt, ohne dass gelabelte Fehlerdaten erforderlich sind. Auf dem CARE‑Datensatz, der 89 Jahre reale Turbineninformationen aus drei Windparks enthält, erzielt das Verfahren einen AUC‑ROC von 0,947 und kann Fehler bis zu 48 Stunden vor dem Ausfall vorhersagen.

Diese Technologie ermöglicht vorausschauende Wartung, reduziert Turbinenfehler und steigert die betriebliche Effizienz großer Windenergieanlagen – ein bedeutender Fortschritt für die nachhaltige Energieversorgung.