Wenn die Anlage den Techniker ruft

Blockheizkraftwerke werden bislang vielfach nicht anlassbezogen, sondern in festen Wartungsintervallen kontrolliert. Das ist zeitaufwendig und bindet Ressourcen bei Betreibern und Herstellern. Auch wenn eine Fernwartung vorhanden ist, müssen die Daten oftmals noch manuell von Ingenieuren und Technikern ausgewertet werden. Mit der sogenannten vorausschauenden Wartung − oder Predictive Maintenance genannt − könnten Firmen künftig ihren Kostenaufwand senken. Diese Instandhaltungsstrategie fußt darauf, dass die Fehlererkennung via Sensordaten datenbasiert und möglichst automatisiert abläuft. Die KWK-Anlage informiert die Techniker quasi selbst, wenn sie gebraucht werden.

Im vergangenen Jahr wurde unter anderem dazu ein Forschungsprojekt mit dem Namen „KI-basierte Wartungsoptimierung von Blockheizkraftwerken“ umgesetzt, gefördert im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs Baden-Württemberg. Gemeinsam mit den beiden Hochschulen Biberach und Ravensburg untersuchten BHKW-Anbieter Enerquinn Energiesystemtechnik und Softwareentwickler Mondas die Auswirkungen von automatisierter Fehlererkennung und vorausschauender Wartung bei BHKW. Ziel war es, KI-basierte Methoden zur automatisierten Erkennung von Fehlbetrieben und zur vorausschauenden Wartung zu verfeinern und diese zudem für die tägliche Wartungspraxis von BHKW-Servicebetrieben verfügbar zu machen.

Verschmutzte Filter, defekte Motor- oder Generatorantriebe oder eine nicht optimale Betriebstemperatur: Die Ursachen, weswegen ein BHKW nicht reibungslos läuft, sind vielfältig und mitunter teuer. Hinweise auf solche Fehler liefern unter anderem die Temperatur, Maschinengeräusche oder auch Vibrationen des BHKW. Diese Messdaten werden über Sensoren erfasst. Daraus kann ein Überwachungssystem, das Methoden der künstlichen Intelligenz einsetzt, Muster erkennen und so Hinweise auf Fehler liefern.
 
In dem Projekt, das kürzlich abgeschlossen wurde, sind zunächst häufig vorkommende Fehler evaluiert und passende Sensoren ausgewählt worden, um diese Fehlfunktionen zu erfassen. „Wie haben dazu mit Enerquinn mehrere Test-BHKW mit den Sensoren ausgestattet“, erklärt Christian Reetz von Mondas. „Anschließend haben wir die Fehler während des Projekts provoziert, um die gewünschten Trainingsdaten zu erhalten − wie beispielsweise im Fall eines falsch montierten Luftfilters.“ Das System werde darauf trainiert, die Messdaten zu analysieren und Abweichungen zu finden, die auf eine fehlerhafte Funktion des BHKW hinweisen. „Dann überprüften wir, ob das System diese so gewonnenen Messdaten richtig auswertet.“

Einzelne Erkenntnisse aus dem Projekt wurden bereits in die cloudbasierte Software von Mondas für Anwender und Servicebetreiber integriert. „Die Algorithmen laufen mittlerweile mit auf unserer IoT-Webplattform“, sagt Reetz. Die frühzeitige Erfassung von Fehlfunktionen könnte künftig noch häufiger Folgeschäden verringern und damit auch Geld sparen. „Das System soll künftig auch turnusmäßige Wartungsarbeiten und Anfahrten weiter reduzieren − und das vor allem für viele verteilte und auch kleinere Anlagen.“ Enerquinn bietet Anlagen für den kleineren Leistungsbereich an, etwa für Gewerbe- oder Industriebetriebe, Krankenhäuser und Pflegeheime. „Zusammen mit unseren Partnern wollen wir diese Möglichkeiten einer vorausschauenden Wartung dem Mittelstand zu einem vernünftigen Preis verfügbar machen, der meist Anlagen im Leistungsbereich ab 50 Kilowatt besitzt.“

Ein stetiger Lernprozess, damit aus Daten echter Mehrwert wird

Auch der BHKW-Hersteller RMB Energie mit Sitz im niedersächsischen Saterland arbeitet bei dem Thema mit Dienstleistern zusammen. Das Unternehmen bietet BHKW in 15 Leistungsgrößen zwischen 2 bis 50 kW elektrischer Leistung an. Diese enge Staffelung garantiere für jeden Einsatzzweck eine maßgeschneiderte BHKW-Lösung.

Die Fernwartung und -überwachung der BHKW-Module erfolgt über eine datensichere Anbindung mittels Mobilfunkmodem. Für die Umsetzung stellt der Hamburger IT-Infrastrukturdienstleister Mdex die VPN-Verbindung zur Verfügung und liefert die SIM-Karten für die Modems, die mit den BHKW ausgeliefert werden. Die Datenverbindung ist nach Inbetriebnahme des BHKW sofort verfügbar. Mdex verwaltet die Kommunikationsinfrastruktur zentral als Dienstleister. Das hat den Vorteil, dass die Struktur problemlos skaliert werden kann und weitere Anlagen einfach eingebunden werden. Die Sensor-Messdaten der Anlage werden kontinuierlich an den Anbieter übermittelt und fortlaufend ausgewertet.

„Ein stets aktueller und umfangreicher Datenbestand sind eine wichtige Grundlage, um überhaupt eine vorausschauende Wartung durchführen zu können. Diese Struktur aber erst einmal zu schaffen, war mit viel Aufwand verbunden“, erklärt Marketingleiter David Plaggenborg von RMB Energie. Mit der vorhandenen Fernwartung können die Anlagen gesteuert und unterschiedliche Parameter bei Bedarf geändert werden. „RMB verbindet mit Predictive Maintenance das Ziel, dass mögliche Fehler bereits im Vorfeld erkannt werden, bevor diese zu Defekten führen − also ohne, dass es der Kunde es überhaupt bemerkt.“ Die Vorteile liegen auf der Hand: Für den Betreiber bedeutet das eine noch höhere Ausfallsicherheit und dem Hersteller gibt es Planungssicherheit.

Störungen kündigen sich oft langfristig an. Durch die automatische Auswertung von Anomalien in den Betriebsdaten, können diese frühzeitig erkannt und vermieden werden. „Bei entsprechenden Warnhinweisen kann zum Beispiel eine geplante Wartung vorgezogen werden, um eine mögliche Störung oder gar ein Folgeschaden zu vermeiden.“

Seit einiger Zeit arbeitet Yanmar Energy Systems (YES) an der Nutzung künstlicher Intelligenz in der Fernüberwachung. Die Software soll selbstständig lernen, mögliche Probleme, die auftreten könnten, frühzeitig zu erkennen und entsprechende Hinweise zu geben. RMB wird als erstes Mitglied der Yanmar Gruppe schon Ende des Jahres die neue Software in Teilen einsetzen.

RMB Energie hat in der Früherkennung nicht nur die einzelne Kundenanlage im Blick. Eine kontinuierliche Auswertung unterschiedlicher Anlagen und Betriebsweisen dient auch dazu, insgesamt die Produkte weiterzuentwickeln. RMB legt dabei viel Wert auf die selbst entwickelte intelligente BHKW-Steuerung und die Software. „Wir sammeln mit der vorausschauenden Wartung nach und nach mehr Erfahrung und lernen, die Daten dafür zu interpretieren“, so Plaggenborg. „Das ist bei uns ein stetiger Lernprozess.“

I.R.I.S. soll Fehler erkennen, bevor sie zu Problemen führen

Der BHKW-Hersteller 2G Energy aus Heek hat Anfang 2020 sein neues „Intelligent Report Information System“ (I.R.I.S.) ausgerollt. Die Software ermöglicht ebenfalls eine vorausschauende Wartung. „Die Grundbausteine wurden dafür bereits Anfang der 2000er-Jahre bei 2G gelegt“, sagt Frank Grewe, CTO für die Bereiche Entwicklung und Service. Damals bekam die erste Anlage eine Internetanbindung via Modem. Daraus entwickelte sich über mehrere Jahre ein Fernwartungssystem: Damit ließen sich bereits mehr als 70 % aller weltweiten Störungen online beheben, sodass kein Techniker zum jeweiligen Betreiber rausmusste. Mittels vorhandener Sensorik an den Hauptkomponenten konnte damit auch schon in der Vergangenheit die Anlage über längere Zeiträume überwacht werden.

Die Sensorik sei ein wichtiger Grundbaustein für die jetzige Neuentwicklung gewesen. „Mittlerweile kommen pro Woche rund 400 Millionen Sensorwerte von unseren Anlagen aus der ganzen Welt“, sagt Frank Grewe. Die Anlagen übertragen über eine gesicherte VPN-Verbindung in einem bestimmten Intervall die Sensorwerte in Echtzeit an den Server von 2G in Heek. Dort werden sie dem jeweiligen Kunden zugewiesen und visualisiert.

Die Daten sind Grundlage für die Algorithmen von IRIS, der neuen Software für die vorausschauende Wartung. Die größte Schwierigkeit bei der Entwicklung sei es gewesen, aus den Sensorwerten ein hilfreiches Werkzeug zu machen, das tatsächlich Arbeit abnehme. „Uns reizte bei der Entwicklung die Vorstellung einer allgemeinen Handlungsempfehlung, die die unterschiedlichsten Informationen über Drücke, Temperaturen oder auch Spannungen miteinander in Einklang bringt und zudem die Erfahrung von Tausenden Anlagen auf der ganzen Welt berücksichtigt.“ Das sei auch sehr gut gelungen.

Ist zum Beispiel der Klopfsensor deaktiviert, meldet das IRIS. Oder gibt es Probleme bei der Taktung? Weichen die Betriebstemperaturen ab? Treten Fehler im Generatorenbetrieb auf? Kernaufgabe von IRIS ist es, Betriebsabweichungen zunächst zu erkennen, diese mit weiteren Parametern abzugleichen und daraus Handlungsempfehlungen für den Betreiber oder Servicetechniker abzugeben − und das ohne zusätzliche Sensorik. Grewe: „Wir wollen nicht noch mehr Sensorik verbauen, sondern aus den vorhandenen Sensoren mehr Informationen generieren.“ Und letztendlich wolle man es den Kunden einfacher machen. „Die Software spart dem Kunden damit Geld, da Wartungs- und Stillstandzeiten reduziert werden“, sagt Grewe.

IRIS erkennt laut 2G solche Fehler mittlerweile sehr gut und ordnet sie ein: als Fehler von niedriger bis sehr hoher Gefährdung. Auf Basis dieser vorausgegangenen Risikoeinstufung entscheidet dann der Techniker selbst, wie kurzfristig ein Einsatz zu erfolgen hat. „Ein sehr hohes Gefährdungspotenzial wird umgehend beseitigt, während niedrige Stufen aufgeschoben und dann im Rahmen einer planmäßigen Regelwartung erledigt werden“, so Grewe. „Mithilfe des Systems können sich unsere Fachkräfte auf die anspruchsvollen Aufgaben konzentrieren.“

Grewe sieht die Entwicklung vor allem auch im Kontext des allgemeinen Trends zur Enttechnisierung aus Sicht des Kunden: „Durch den fortschreitenden Wandel des Energiesystems sind die Anforderungen an sämtliche Technologien gewachsen. Trotz aller Komplexität und nötigen Verzahnung zwischen Mechanik und Software wollen wir jedoch in erster Linie eine Lösung schaffen, die einfach und nachvollziehbar ist. Vereinfacht gesagt haben wir nun ein weiteres, in Echtzeit agierendes, digitales Auge auf die Anlage und liegen damit voll im Trend der zunehmenden Anforderungen nach Predictive Maintenance.“

Die neu geschaffenen Möglichkeiten haben an weiteren Stellen zu positiven Nebeneffekten geführt. So kann beispielsweise bei dem Hersteller 2G Energy das Regelwartungsintervall beim Einsatz von IRIS von 2.000 auf 4.000 Stunden verlängert werden. Die optimierte Anlagenüberwachung gibt die nötige Sicherheit, dass es zwischen den Intervallen zu keinen kritischen Betriebsweisen kommt.
Grewe schaut mit seinem Entwicklungsteam jedoch weiter nach vorn und will sich auf dem Erreichten nicht ausruhen: „Sicherlich haben wir es mit der Entwicklung von IRIS geschafft, Mechanik und Software im Sinne des Kunden noch weiter zu verzahnen.

Doch auch dies sehen wir nur als Basis. Schon heute bestellen viele unserer Kunden ihre benötigten Ersatzteile im 2G-Onlineshop. Aktuell denken wir daher darüber nach, auch diese Möglichkeiten miteinander zu kombinieren. KWK-Anlagen könnten infolge der neuen Software Ersatzteilbestellungen und Wartungseinsätze auslösen, um die Anlagenverfügbarkeit weiter zu steigern.“ Auch die Kopplung mit Wetterdaten beispielsweise könnte zukünftig helfen, die Fahrweise zu optimieren.

Das Ende der Fahnenstange sei hier noch nicht erreicht. Die digitalen Voraussetzungen sind in jedem Fall geschaffen, dass KWK-Anlagen zukünftig das verlässliche Rückgrat der Energiewelt sein können. Bei aller technischen Euphorie verweist Grewe aber auf die eigentliche Intension von IRIS: „Auch in Zukunft werden wir es in erster Linie mit Menschen und nicht mit Sensoriken und Betriebsparametern zu tun haben. Keine Software der Welt ersetzt das persönliche Gespräch bei einer Tasse Kaffee. Durch die Möglichkeiten von IRIS können wir die Intensität technischer Diskussionen reduzieren und uns vermehrt auf die eigentliche Kundenbeziehung konzentrieren.“