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Otary

KI zur Optimierung von Windkraftanlagen

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SchlagwörterEnergie
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Otary, ein belgischer Zusammenschluss von acht Unternehmen, treibt Innovationen im Bereich der Offshore-Windenergie durch Zusammenarbeit und nachhaltige Energieprojekte voran. Um seine Windparks weiter zu optimieren, hat sich Otary mit ML6 zusammengetan, um maschinelles Lernen für eine intelligentere Leistungsüberwachung und -prognose einzusetzen.

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Otary_View of offshore windfarm and service boat By imagesourcecurated_2_envato

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Otary hat gemeinsam mit ML6 ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das die Leistungsabgabe von Windkraftanlagen genauer vorhersagt als die Modelle der Originalhersteller. Durch die Analyse von Faktoren wie Windgeschwindigkeit, Windrichtung und Standort der Anlage liefert die Lösung Echtzeit-Einblicke in die Ursachen für Leistungsabfälle. Dies ermöglicht es Otary, Kosten zu senken, die Energieerzeugung zu maximieren und die Zukunft der nachhaltigen Energieversorgung in Belgien zu stärken.

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Über diesen Kunden

Otary ist ein einzigartiger Zusammenschluss von acht belgischen Unternehmen, die sich der Entwicklung, Finanzierung, dem Bau und dem Betrieb von Offshore-Windparks verschrieben haben. Durch ihren kooperativen Ansatz bündeln sie vielfältiges Fachwissen, um Innovationen voranzutreiben und nachhaltige Energielösungen zu fördern.

Auswirkungen

Otary, ein belgisches Konsortium für nachhaltige Offshore-Energie, nutzt maschinelles Lernen, um die Leistung seiner bestehenden Windkraftanlagen zu optimieren. Dieser innovative Ansatz hilft Otary dabei, die Energieerzeugung zu maximieren und Kosten zu senken, und trägt so zu einer nachhaltigeren Energiezukunft für Belgien bei.

Rotierende Windkraftanlagen auf See – ein riesiger Windpark in den Niederlanden im Winter. Von fokkebok 2_envato

Herausforderung

Otary wollte ein tieferes Verständnis der Leistung seiner Windkraftanlagen gewinnen und Faktoren identifizieren, die sowohl zu einer Über- als auch zu einer Unterleistung beitragen. Das vom Originalhersteller bereitgestellte Modell war nicht immer in der Lage, die beobachtete Leistungsabgabe genau vorherzusagen oder zu erklären. Um ein besseres Verständnis zu erlangen und den Betrieb zu optimieren, musste Otary riesige Datenmengen analysieren und ein System zur Echtzeitüberwachung und -prognose der Energieerzeugung entwickeln.

Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Wir haben nun einen besseren Einblick in das Verhalten unserer Windkraftanlagen. Dies wird uns helfen, die Kosten für Offshore-Windenergie weiter zu senken.
Benjamin
Benjamin ColbrandtGeschäftsführer, Otary

Lösung

Otary hat gemeinsam mit ML6 ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das die Genauigkeit der Stromprognosen für Windkraftanlagen erhöht. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze und die Umsetzung der daraus gewonnenen Erkenntnisse ermöglicht die Lösung Otary, den Betrieb zu optimieren und die Kosten für Offshore-Windenergie zu senken.

  • Verbesserte Vorhersage der Leistungsabgabe

    Ein Modell auf Basis des maschinellen Lernens berücksichtigt Parameter wie Windgeschwindigkeit, Windrichtung und Standort der Windkraftanlage und liefert so genauere Prognosen als bestehende OEM-Modelle.

  • Praktisch umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung

    Das Modell macht Prognosen nachvollziehbar und hilft Otary dabei, die Ursachen für Leistungsschwächen zu identifizieren und proaktive Maßnahmen zur Maximierung der Energieausbeute zu ergreifen.

Ml6 Avatar
Der Schlüssel zu diesem Projekt lag darin, die Vorhersagen des Modells mit umsetzbaren Erkenntnissen für das Unternehmen zu verknüpfen. Wir haben uns darauf konzentriert, die Vorhersagen verständlich zu machen, damit Otary weiß, welche Faktoren zu Leistungsschwächen führen können, und entsprechende Maßnahmen ergreifen kann.
ML6Team

Ergebnisse

Durch die Implementierung eines ausgeklügelten Modells für maschinelles Lernen, das in Zusammenarbeit mit ML6 entwickelt wurde, hat Otary einen bedeutenden Fortschritt beim Verständnis und bei der Optimierung der Leistung seiner Offshore-Windkraftanlagen erzielt. Diese Lösung hat zu genaueren Leistungsprognosen geführt, die bestehende OEM-Modelle übertreffen, und wichtige Erkenntnisse über die Faktoren geliefert, die sowohl Leistungsüberschreitungen als auch -unterschreitungen beeinflussen. Otary trifft jetzt datengestützte Entscheidungen, die Betriebskosten senken, die Energieerzeugung steigern und zu einer nachhaltigeren Energiezukunft für Belgien beitragen. Zusätzlich profitiert das Unternehmen von Echtzeitüberwachung und -prognose der Energieerzeugung.

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Benjamin Praats
Benjamin PraatsClient Executive, ML6

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Häufig gestellte Fragen