Windpark-Entwickler will mit KI mehr Strom generieren
Durch den Erwerb der Mehrheitsbeteiligung an einem renommierten britischen Spezialisten strebt der Windpark-Projektentwickler PNE an, die Stromausbeute der Anlagen zu erhöhen. Dafür wird Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt.
KI-basierte Software kann den Betrieb von Windkraftanlagen optimieren.
Foto: PantherMedia / milastokerpro (YAYMicro)
Die PNE, der Windpark-Entwickler aus Cuxhaven, hat die Mehrheit von 51 Prozent am britischen Digitalunternehmen Bitbloom erworben, um die Stromausbeute ihrer Anlagen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern. Das haben beide Unternehmen am Montag (17. Juli) in Hamburg mitgeteilt. Die KI-basierte Analyse- und Überwachungssoftware von Bitbloom kann den Betrieb der Windkraftanlagen optimieren. Ein Sprecher von PNE erklärte, dass dadurch die Möglichkeit besteht, noch mehr Kilowattstunden aus den Anlagen zu gewinnen. Mehrere Medien haben übereinstimmend darüber berichtet.
Performance von Windenergieanlagen mit KI optimieren
Nach umfangreichen Tests und Evaluierungen ist PNE zuversichtlich, die optimale Lösung zur Verbesserung der technischen Kapazität ihres Windportfolios gefunden zu haben. Durch den Erwerb von Bitbloom ist PNE nun in der Lage, den Besitzern und Betreibern von erneuerbaren Energieanlagen ein erweitertes Angebot an digitalen und analytischen Dienstleistungen anzubieten.
Markus Lesser, CEO der PNE AG, ist erfreut darüber, dass die Software sowohl zur Optimierung der Leistung ihres eigenen Portfolios als auch langfristig zur Erweiterung des Geschäftsbereichs Services eingesetzt werden kann. “Mit Bitbloom haben wir ein sehr dynamisches Unternehmen gefunden, das uns optimal ergänzt. Gemeinsam werden wir PNE weiter voranbringen und zugleich dafür sorgen, die Performance von Windenergieanlagen insgesamt zu optimieren“.
KI-gestützte Überwachung des Betriebs von Windkraftanlagen
Bitbloom ist ein Anbieter von Datenanalysesoftware sowie Software und Dienstleistungen im Bereich Überwachung, mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz. Ihre transparenten, KI-gestützten Analyse- und Überwachungsprodukte ermöglichen eine Optimierung des Anlagenbetriebs. Die Produkte von Bitbloom Ltd. werden PNE dabei unterstützen, optimale und innovative Dienstleistungen anzubieten, um die Leistung und den Ertrag ihres Windportfolios zu steigern.
Staffan Lindahl, einer der drei Gründer von Bitbloom, sagte in der Pressemitteilung dazu: „Die Energiewende und die damit verbundene Skalierung des Betriebs erneuerbarer Energien bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, von denen einige mit digitalen Systemen gelöst werden können. Die Technologie, die wir bei Bitbloom entwickeln, ist einzigartig auf dem Markt und wird bereits zur Wertsteigerung von Anlagen in Europa und darüber hinaus eingesetzt. Mit der Unterstützung und dem Netzwerk von PNE können wir unsere Bemühungen beschleunigen und unsere Reichweite ausweiten, und wir haben jetzt einen klaren Weg, um unsere Ziele zu verwirklichen.“
Keine Auskunft zum Preis
Durch die Übernahme kann Bitbloom die Entwicklung seiner Produkte beschleunigen, wobei der Schwerpunkt auf der Transparenz und Interpretierbarkeit komplexer physikalischer Prozesse sowie der KI-gestützten Überwachung des Betriebs von Windkraftanlagen liegt. PNE wird diese Lösungen auf dem Markt anbieten und ihr Dienstleistungsangebot im Rahmen der Unternehmensstrategie Scale Up 2.0 erweitern.
Auf die dpa-Frage nach dem Kaufpreis für den 51-Prozent-Anteil gab PNE keine Auskunft. Der Sprecher erklärte, dass über den Kaufpreis Stillschweigen vereinbart worden sei. PNE arbeitet bereits seit mehreren Jahren mit dem KI-Unternehmen zusammen, das 2019 gegründet wurde, und setzt die Technologie bereits ein.
Wie KI Windkraftanlagen steuern kann
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei Windkraftanlagen ist nicht neu und daher ist es wahrscheinlich, dass einige Ansätze ähnlich sind:
Moderne Windkraftanlagen verwenden Daten aus verschiedenen Sensoren, um sich an die Windrichtung anzupassen. Obwohl dies gut funktioniert, ist es nicht immer perfekt. Zusätzlich benötigt jede Anpassung durch die Giersteuerung Energie, um das gesamte Maschinengehäuse mit den daran befestigten Rotorblättern in die gewünschte Richtung zu drehen. Alban Puech und Jesse Read, zwei Wissenschaftler vom Pariser Institut Polytechnique haben den Prozess der automatischen Windrichtungsnachführung verbessert. Zu diesem Zweck haben sie einen Algorithmus entwickelt, der Künstliche Intelligenz einsetzt, um die Effizienz der Giersteuerung (Yaw Control) von Windkraftanlagen zu steigern. Darüber hat heise.de vor einigen Monaten ausführlich berichtet. So konnte die KI eine Strategie für die Windkraftanlage erstellen. Durch die Implementierung einer KI-gestützten Steuerung für Windräder konnte eine Steigerung des Energiegewinns um 0,3 Prozent erzielt werden.
(Mit dpa)
Ein Beitrag von:
