In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
Die leistungselektronischen Frequenzumrichter zählen zu den am häufigsten von Ausfällen betroffenen Teilsystemen von Windenergieanlagen (WEA) und verursachen auf diese Weise erhebliche Kosten und Ertragseinbußen. Forschungsarbeiten zur Umrichterzuverlässigkeit in WEA haben sich lange primär auf Temperaturwechselbelastungen und daraus resultierende Ermüdungseffekte als Ausfallursache konzentriert. Felddaten- und Schadensanalyse-basierte Untersuchungen haben gezeigt, dass diese in der Praxis eine untergeordnete Rolle spielen. Stattdessen wird das Ausfallgeschehen deutlich von Frühausfällen dominiert und ist eine erhebliche Auswirkung klimatischer Einflüsse, insbesondere Feuchtigkeit, auf die Umrichterzuverlässigkeit festzustellen. Das ReCoWind-II-Vorhaben weitet die Ursachenforschung von Niederspannungs- auf Mittelspannungsumrichter aus und vertieft sie im Hinblick auf weitere potenziell ausfallrelevante Einflussfaktoren. Störschriebe, Betriebs- und Statusdaten aus der Umrichtersteuerung werden als neue wichtige Informationsquelle erschlossen. Schwerpunkte des Vorhabens liegen auf der Erarbeitung von Lösungsmaßnahmen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit über Fehlerfrüherkennung und Ferndiagnose sowie anwendungsspezifische Testverfahren. Insbesondere adressiert das Vorhaben Messtechnik- und Algorithmenentwicklung für ein breitenwirksames, die relevanten Ausfallmechanismen abdeckendes Condition Monitoring bis hin zur Erprobung in Umrichtersystemen im Labor und im Feld. Das Teilvorhaben fokussiert auf: Erfassung und Bereitstellung von Störschrieben und Betriebsdaten Erarbeitung und Erprobung von Methoden für Remote-Diagnostik und Anomalieerkennung Erfassung, Aufbereitung und Bereitstellung von Umrichterausfall- und SCADA-Daten Einbringen von anlagenspezifischem Know-how Bereitstellung von ausgefallenen Umrichterkomponenten Ermöglichung von Feldmessungen Installation und Betrieb von Datenerfassungssystemen Datenanalyse (z.B. Big Data)
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.