Naukowcy z Politechniki Bydgoskiej pracują nad pierwszym hybrydowym systemem monitorowania turbin wiatrowych, który łączy dane pomiarowe z technikami uczenia maszynowego. Rozwiązanie może wydłużyć żywotność i zwiększyć wydajność turbin.
Projekt realizowany jest na Wydziale Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska Politechniki Bydgoskiej w partnerstwie z Eurowind Energy. Współpraca ma na celu rozwój innowacyjnych rozwiązań w obszarze odnawialnych źródeł energii.
Jednym z nich ma być właśnie pierwszy hybrydowy system monitorowania i diagnozowania stanu technicznego turbin wiatrowych. Połączy dane pomiarowe z technikami uczenia maszynowego. W rezultacie ma zwiększyć efektywność pracy turbin, ograniczyć ich zużycie i odpowiednio wcześnie wykrywać potencjalne awarie. System analizuje szereg parametrów, takich jak drgania i przechyły, prędkość obrotową wirnika i generatora, nachylenie łopat, odchylenie turbiny względem kierunku wiatru, warunki klimatyczne (wiatr, temperatura, oblodzenie), które pozwalają na ocenę stanu technicznego obiektu.
Dzięki zastosowanym modelom, system umożliwia nie tylko ocenę obecnego stanu technicznego turbiny, ale również prognozowanie jej zużycia i potencjalnych uszkodzeń w przyszłości. Co więcej, opracowane w ramach projektu systemy tłumienia drgań mogą realnie wydłużyć żywotność i zwiększyć wydajność turbin – przekonuje dr hab. inż. Maciej Dutkiewicz, dziekan Wydziału Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska na Politechnice Bydgoskiej, specjalista w diagnostyce technicznej i modelowaniu systemów dynamicznych.
Opracowany system, za pomocą metody transfer learning, będzie skalowalny również na inne jednostki wiatrowe, stanowiąc konkretne wsparcie dla transformacji energetycznej w Polsce.
AST