Bachelor- / Masterarbeit: Verbesserung der OMA-Genauigkeit durch Einbeziehen des Betriebspunktes und statistische Modellierung

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windkraftanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromgestehungskosten. Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

Das Schwingungsverhalten von Windenergieanlagen gibt Aufschluss über den Zustand der Anlage. Zum Beispiel führt ein Schaden im Turm zu einer Verringerung der Eigenfrequenz. Dies lässt sich mit der Operational Modal Analysis (OMA) detektieren. Die gemessenen Ergebnisse hängen jedoch von den Betriebsparametern wie z.B. der Rotorgeschwindigkeit ab und unterliegen zusätzlich einer zufälligen Streuung.

Das Ziel dieser Arbeit ist daher, die Abhängigkeit der Eigenfrequenz von den relevanten Betriebsparametern zu ermitteln und ein Konfidenzintervall für die Eigenfrequenz zu bestimmen. Hierzu wird zuerst die Frequenz in den Messdaten gemessen. Zusammen mit den SCADA-Daten aus der Anlage wird die Betriebspunktabhängigkeit und Genauigkeit bestimmt. Geeignete Methoden hierzu können beispielsweise Regressions- und Statistikmodelle sein.

Aufgaben:

• Durchführen der Operational Modal Analysis an den Messdaten der Windenergieanlage
• Eigenverantwortliche Recherche zu geeigneten Methoden
• Ermittlung des Einflusses des Betriebszustandes auf die Schwingungsfrequenz der Windenergieanlage
• Bestimmung des Konfidenzintervalls der Schwingungsfrequenz

Voraussetzung:

• Lust auf eine spannende und anspruchsvolle Abschlussarbeit im Bereich Windenergie
• Fähigkeit und Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten sowie eine starke Problemlösungskompetenz
• Bereitschaft, tief in ein abstraktes Thema einzutauchen
• Vorkenntnisse zur Dynamik von Windenergieanlagen, Datenanalyse und Python sind vorteilhaft, aber nicht unbedingt notwendig

Wir bieten:

• Arbeiten mit echten Sensor- und SCADA-Daten aus einer Windenergieanlage
• Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
• Kontakt zur Industrie und Zusammenarbeit mit anderen Forschungsstätten
• Möglichkeit zur Promotion im Zuge der Bearbeitung von Forschungsprojekten

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Stefan Witter, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
stefan.witter@cwd.rwth-aachen.de