Optimierung der Instandhaltungsplanung für Wasserkraftwerke
Die Hochschule für Technik FHNW hat eine Methode zur Unterstützung der Betreiber von AXPO Wasserkraftwerken entwickelt.
Ziel
Identifizierung der besten Wartungsszenarien für Wasserkraftwerke mit Hilfe von Linearer Programmierung.
Ausgangslage
Der effiziente Betrieb von Wasserkraftwerken ist aus wirtschaftlichen Gründen und zur Gewährleistung einer sicheren Stromversorgung von entscheidender Bedeutung. Die ökonomische Optimierung der Wartung einzelner Anlagen ist eine komplexe Aufgabe und benötigt aufgrund verschiedener Konfigurationen von Generatoren, Pumpen, Bypässen und Reservoirs sowie einer grossen saisonalen Variabilität von hydrologischen Flüssen und Strompreisen eine sorgfältige Planung. Die Minimierung von Umsatzverlusten für Wartungsfenster ist wegen langer Rechenzeiten mit Standardwerkzeugen, welche sich der der stochastischen dynamischen Programmierung bedienen, nicht in allen Fällen zielführend.
Ergebnis
Das Institut für Data Science FHNW entwickelt erfolgreich eine analytische Lösung, um Wartungsszenarien einzelner Wasserkraftwerke zu bewerten. Das auf Basis Linearer Programmierung implementierte Modell erreicht dabei eine Vorhersagegenauigkeit, die für die meisten Anlagen und Szenarios mit derjenigen von stochastischen dynamischen Programmierungsmodellen vergleichbar ist. Aufgrund der drastisch reduzierten Rechenkosten eignet sich unsere Lösung sehr gut als interaktives Planungstool.
Projektinformation
| Auftraggeber | AXPO |
| Ausführung | Institut für Data Science FHNW |
| Dauer | 6 Monate |
| Projektteam | Dr. Michael Graber, Prof. Dr. Daniel Perruchoud, Simon Beck |
Kontakt
Leiter Institut für Data Science FHNW