Uniwersytet Gdański uzyskał finansowanie na nowy projekt pt. „HYBRID WIND – Hybrid wind turbine condition monitoring system for different weather conditions” w ramach międzynarodowego konkursu Joint Call 2023 ogłoszonego przez Clean Energy Transition Parntership (CETParntership). Inicjatywa, a zarazem konkurs, obejmuje finansowanie badań na rzecz transformacji energetycznej. Projekt będzie realizowany w partnerstwie z Politechniką Gdańską, Instytutem Maszyn Przepływowych PAN oraz partnerami z Belgii, Danii i Niemiec.

Złożenie projektu jest pierwszym efektem współpracy, która została zainicjowana podpisaniem przez Uniwersytet Gdański wielostronnego listu intencyjnego w czerwcu 2022 r. ze spółką EDF Renewables Polska, Politechniką Gdańską i Instytutem Maszyn Przepływowych PAN. Głównym celem porozumienia jest pogłębienie współpracy naukowej i akademickiej oraz realizacja wspólnych projektów badawczo-rozwojowych.

Projekt został przygotowany w ramach prac ogólnouniwersyteckiego zespołu merytorycznego „Uniwersytet Gdański dla Morskiej Energetyki Wiatrowej” (UG dla MEW), poświęconego rozwijaniu współpracy z otoczeniem społeczno-gospodarczym w sektorze morskiej energetyki wiatrowej.

Zadaniem projektu jest poprawa stanu wiedzy w zakresie wykrywania i monitorowania uszkodzeń turbin wiatrowych. Dzięki zastosowaniu pionierskich, nowych metod hybrydowych, wykorzystujących zaawansowane modelowanie przewidywania uszkodzeń komponentów i wydajności, zwiększona ma zostać dokładność oceny uszkodzeń turbin wiatrowych.

Energia wiatrowa pomogła w osiągnięciu celu 20 proc. określonego w dyrektywie UE w sprawie energii odnawialnej. Turbiny wiatrowe (WT) ulegają jednak awariom około dwa razy w roku, co prowadzi do znacznych strat ekonomicznych i negatywnego wpływu na środowisko.

– Działania związane z obsługą i konserwacją (O&M) zostały zidentyfikowane jako jeden z głównych kosztów w całkowitych wydatkach na projekty farm wiatrowych, a obecnie prawie wszystkie turbiny są utrzymywane przy użyciu tradycyjnych strategii opartych na czasie (zapobiegawczych) lub awarii (naprawczych), co zwiększa wyrównany koszt energii elektrycznej (LCOE) – mówi dr hab. Michał Suchanek, prof. UG z Wydziału Ekonomicznego, Kierownik zespołu projektowego ze strony Uniwersytetu Gdańskiego.

Projekt HYBRID WIND poprawić ma stan wiedzy w zakresie wykrywania i monitorowania uszkodzeń turbin wiatrowych dzięki pionierskim nowym metodom hybrydowym, wykorzystującym zaawansowane modelowanie przewidywania uszkodzeń komponentów i wydajności poprzez tworzenie cyfrowych bliźniaków (DT) i nowoczesne uczenie maszynowe (ML).

– Stosując pomysły wyłaniające się z dziedziny DT, stworzymy modele predykcyjne tak szczegółowe i tak ściśle powiązane z rzeczywistymi materiałami, komponentami i warunkami środowiskowymi, że wiele obecnych fizycznych inspekcji można przenieść do symulacji DT, zwiększając dokładność oceny uszkodzeń, zapobiegając przestojom poprzez ukierunkowane naprawy i konserwację predykcyjną oraz obniżając LCOE dla energii wiatrowej. Odporność i wrażliwość na warunki pogodowe systemów wykrywania i przewidywania uszkodzeń ma kluczowe znaczenie dla opłacalności energii wiatrowej, a następnie jej wdrażania, użytkowania i przyjęcia – tłumaczy dr hab. Michał Suchanek, prof. UG.

Jak zauważa zespół ekspertów z UG, elektrownie wiatrowe i niezawodność ich komponentów w działających farmach wiatrowych są w dużej mierze zdeterminowane przez dostępność istotnych informacji biznesowych przechwytywanych przez czujniki i monitorowanie krytycznych podsystemów, przy jednoczesnej próbie identyfikacji pojawiających się głównych trybów awarii. Istnieje jednak słabe zrozumienie powiązań między rzeczywistymi obciążeniami, warunkami pogodowymi i ich wpływem na używane komponenty, co ogranicza skuteczność tych środków.

Poprawa dokładności systemów wykrywania i monitorowania uszkodzeń wymaga więc postępu w zakresie modeli, testów, pomiarów i zautomatyzowanych analiz łączących to, co jest wykrywane w świecie rzeczywistym, z coraz bardziej realistycznym modelowaniem in-silico w czasie rzeczywistym.

Zdaniem naukowców z UG osiągnięcie optymalnego, hybrydowego projektu systemu wykrywania i oceny uszkodzeń może zostać zrealizowane przez zastosowanie nowych metod, takich jak fizyka ML, która przyjmuje modele szarej skrzynki zawierające zarówno formalizmy oparte na danych (czarna skrzynka), jak i na wiedzy (biała skrzynka).

W skład zespołu projektowego ze strony Uniwersytetu Gdańskiego wchodzą także: dr hab. Przemysław Borkowski, prof. UG, dr hab. Ernest Czermański, prof. UG, dr Elżbieta Adamowicz, dr hab. Robert Bęben, prof. UG, dr hab. Paweł Antonowicz, prof. UG, dr Mariusz Chmielewski, dr Renata Płoska  oraz mgr Anna Młynkowiak-Stawarz.

Przewidywany czas trwania projektu to 36 miesięcy, a jego całkowity koszt wynosi 3 202 486 Euro.