Ontology for maintenance of onshore wind turbines

Abstract

Operating and maintenance costs, which account for 25% of total costs, are a powerful lever in reducing the electricity generation costs of onshore wind turbines (WT). These costs can be reduced by a condition-orientated maintenance approach. A condition-oriented maintenance strategy optimizes maintenance tasks by executing them with varying levels of detail and focus depending on the system and life cycle phase. OEMs evaluate operating data and structured data from the maintenance history for this purpose, but SMEs lack the capacity for this evaluation. In particular, the unstructured descriptive comments in the maintenance reports generated by service technicians remain unused. In this work, we propose a framework to incorporate this information from the maintenance reports along with the status records from the SCADA system. For this purpose, a mechanism has to be developed to make the contents of the service reports machine-evaluable. The mechanism used in this approach is an ontology, which enables the codification of implicit knowledge such as the experience knowledge of the service technicians. The ontology’s purpose is to link status codes of onshore WT with historical maintenance reports and thereby enabling an automated evaluation. Using an API (application programming interface), the ontology can be integrated into an algorithm to analyse status data and maintenance documents. In this manner, recommendations for actions can be derived and maintenance tasks can be optimized.

Zusammenfassung

Die Betriebs- und Instandhaltungskosten, die 25 % der Gesamtkosten ausmachen, sind ein starker Hebel zur Reduzierung der Stromgestehungskosten von Onshore-Windenergieanlagen (WEA). Diese Kosten können durch einen zustandsorientierten Instandhaltungsansatz reduziert werden. Eine zustandsorientierte Instandhaltungsstrategie optimiert Instandhaltungsaktivitäten, indem diese je nach Anlage und Lebenszyklusphase mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad und Fokus ausgeführt werden. OEMs werten dazu Betriebsdaten und strukturierte Daten aus der Instandhaltungshistorie aus, KMUs fehlen jedoch die Kapazitäten für diese Auswertung. Insbesondere die unstrukturierten Kommentare in den von Servicetechnikern erstellten Berichten bleiben ungenutzt. In diesem Artikel stellen wir ein Framework vor, um diese Informationen aus Berichten zusammen mit den Statusaufzeichnungen aus dem SCADA-System nutzbar zu machen. Dazu muss ein Mechanismus entwickelt werden, der die Inhalte der Berichte maschinenverwertbar macht. Der Mechanismus, der in diesem Ansatz verwendet wird, ist eine Ontologie, die die Kodifizierung von implizitem Wissen, wie z. B. dem Erfahrungswissen der Servicetechniker, ermöglicht. Der Zweck der Ontologie ist es, Statuscodes von Onshore-WEA mit historischen Wartungsberichten zu verknüpfen und damit eine automatisierte Auswertung zu ermöglichen. Über eine API (Application Programming Interface) kann die Ontologie in einen Algorithmus zur Analyse von Zustandsdaten und Instandhaltungsdokumenten eingebunden werden. Auf diese Weise können Handlungsempfehlungen abgeleitet und Instandhaltungsaktivitäten optimiert werden.