Zustandsinformationen sind für die Instandhaltung von Maschinen und Anlagen verfügbar. Für die Instandhaltung von Windenergieanlagen (WEA) trifft dies im Besonderen zu. Zu Zustandsinformationen zählen beispielsweise Komponententemperaturen, Windgeschwindigkeiten, aktuelle Leistungskennwerte und Schwingungsdaten. Vielfach setzen Instandhaltungsunternehmungen die Daten jedoch nicht zur Instandhaltungs- und Ersatzteilplanung ein. Die Folge ist ungenutztes Potenzial in der Betriebsführung und der Ersatzteillogistik, welches unter restriktiven Zugänglichkeitsbedingungen besonders hoch ist.
In der vorliegenden Ausarbeitung wird eine Methode vorgestellt mit der indirekte Zustandskenngrößen in die Prognose eingehen, um die Ersatzteilplanung und die Instandhaltungsterminierung zu verbessern. Die Methode basiert auf dem aus der Medizin bekannten Proportional-Hazards-Modell (PHM). In dieser Ausarbeitung wird mit dem PHM die Ausfallrate verschleißbehafteter Komponenten kalkuliert und die Ausfallwahrscheinlichkeit während der Prognoseperiode berechnet. Unter Einbezug indirekter Zustandskenngrößen, die nach der Vorverarbeitung als Kovariablen in das PHM eingehen, ist die Erhöhung der Prognosegenauigkeit möglich. Die Kosten und Ertragsberechnung basiert auf der Maschinenauslastung, dem aktuellen Komponentenzustand und der eingeschränkten Zugänglichkeit der Anlagen, sodass eine erweiterte Erneuerungsterminierung möglich ist. Zusätzlich erlaubt die Kombination aus Zustandsbeurteilung und Ersatzteilplanung eine den individuellen Belastungen der Anlage an-gepasste Ersatzteillogistik.
Anhand realer Maschinenzustandsdaten aus einem Onshore-Windpark wird die Methode beispielhaft getestet und angewendet.
Aktualisiert: 2021-12-20
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