Betere betrouwbaarheid windturbinebladen door innovatieve monitoring en digital twin-technologie

Een Nederlands samenwerkingsverband van TNO, Shell, TU Delft, Suzlon, Tarucca en Fibersail start met het  Reliablade2-NL project om de betrouwbaarheid van windturbinebladen te verbeteren. Door de conditie van de bladen tijdens de levensduur te monitoren en bestaande digital twin concepten aan te passen wordt het mogelijk de resterende levensduur van de bladen  te voorspellen. Dit kan vervolgens helpen bij het tijdig onderhoud van windturbinebladen. Het project is mede mogelijk gemaakt door het GROW-programma.

ReliaBlade2-NL wil een geïntegreerd model ontwikkelen dat voorspellende onderhoudsbeslissingen ondersteunt. Het digital twin raamwerk, dat monitoringsgegevens van de bladen, modellering en statistische analyse combineert, zal het risico op onvoorzien falen van het blad verminderen. Zo zijn tijdige inspecties en preventieve reparaties mogelijk voordat het blad faalt en niet meer bruikbaar is. De belangrijkste resultaten van het project omvatten modellen die faal- en vermoeiingslevensduur voorspellen, validatie-testresultaten, operationele validatiegegevens van turbines in het veld en een constructieve digital twin die een statistische voorspelling doet van de levensduur.

Uitdagingen

Uit recent onderzoek van DNV blijkt dat het faalpercentage van windturbinebladen de afgelopen jaren niet is afgenomen en dat duurzaamheid van de bladen een belangrijke uitdaging is voor de windindustrie. De snelle schaalvergroting van de turbinecapaciteit en de bladen die steeds groter worden hebben geleid tot een vraag naar nieuwe bladmodellen met uitgebreide testcampagnes. Ondanks inspanningen om de fabricageprocessen te beheersen, blijven fabricagefouten bestaan. Ze veroorzaken schade tijdens de certificering en het commerciële gebruik, wat kan leiden tot kwaliteitsproblemen. Deze defecten hebben niet alleen impact op de elektriciteitsproductie, maar ook verstrekkende gevolgen voor windenergieproducenten en de rol van de sector in de bredere energietransitie.

De drie belangrijke aspecten van het vierjarige project:

1. Bladmodellering
Er wordt een verbeterde bladmodellering ontwikkeld die het constructieve gedrag van het blad in de loop van de tijd voorspelt op basis van de bijgewerkte actuele status. Om de methoden en modellen te valideren, worden tests uitgevoerd op verschillende niveaus, waaronder materiaalcoupons, sub-component niveau, blad op ware grootte en operationele turbine.

2. Constructie monitoring voor bladkarakterisering en schadediagnose
Er zullen algoritmen worden ontwikkeld om gegevens van rek-, versnellings- en akoestische emissiesensoren te analyseren en te interpreteren. Het projectteam gaat monitoringgegevens gebruiken voor zowel bladkarakterisering als detectie van afwijkingen.

3. Ondersteuning operatie en onderhoud
In het project zal een beslissingsondersteunend instrument worden ontwikkeld dat informatie van de digitale twin gebruikt. Integratieaspecten variëren van weergegevens, kosten en beschikbaarheid van middelen, turbine specifieke informatie en onderhoudseisen. Daarnaast  zal het projectteam het risico analyseren van het verschuiven van onderhoudsacties en tolerantiegrenzen definiëren om onderhoudsinterventies te optimaliseren.

In dit project is een meetcampagne gepland voor een offshore windmolenpark waarbij de door Fibersail en Tarucca ontwikkelde systemen voor het monitoren van de bladconditie worden gebruikt. TNO gaat methoden ontwikkelen voor constructieve diagnose en prognose en samen met Shell ontwikkelt het onderzoeksinstituut de digital twin. TU Delft gaat testen uitvoeren op een torsiedoos constructie en vermoeiingstestcoupons die door Suzlon worden geleverd en modellen ontwikkelen voor de resterende levensduur van een blad.