10-Punkte-Plan, wie man bei einer etwa 2 MW-Windkraftanlage den Eigenstromverbrauch mithilfe eines Batteriesystems und einer KI-Plattform wie „Stromfee AI“ drastisch reduzieren kann

Der Fokus liegt darauf, die aus dem Netz bezogenen Energiemengen zu minimieren und Synergien zwischen Windkraftanlage, Batteriespeicher und intelligenter Steuerung zu nutzen.

1. Ist-Analyse der Verbräuche und Leistung

   • Erfassung sämtlicher Energieflüsse der Windkraftanlage: Wann und wie viel Strom wird für Turbinenbetrieb (z.B. Pitch-, Yaw-Systeme, Umrichter, Steuerung) sowie für Sekundärbedarfe (Heizung, Beleuchtung etc.) benötigt?

   • Eine KI-basierte Monitoring-Plattform (z.B. Stromfee AI) sammelt die Daten in Echtzeit und generiert automatisierte Berichte über Verbrauchsprofile.

     
     

2. Dimensionierung und Auswahl des Batteriesystems

   • Basierend auf der Lastanalyse und der Erzeugungsprognose der Windkraftanlage werden Größenordnung (Kapazität und Leistung) des Speichers definiert.

   • Berücksichtigung von Betriebsstrategien wie Peak-Shaving, Eigenverbrauchsoptimierung und Notstromversorgung.

     
     

3. Implementierung eines Energie-Management-Systems (EMS)

   • Ein EMS überwacht Produktion, Verbrauch und Speicherstatus und optimiert in Echtzeit, wann geladen und entladen wird.

   • Stromfee AI kann hierbei die komplexen Vorhersagen (Windprognose, Lastprognose, Wetter etc.) einbinden, um das EMS dynamisch zu steuern.

     
     

4. Intelligente Windprognose & Lastprognose

   • Die KI wertet Wetter- und Winddaten (z.B. Windgeschwindigkeit, -richtung, Turbulenz) aus und erstellt präzise Erzeugungsprognosen.

   • Gleichzeitig werden Lastdaten (inkl. der saisonalen und tageszeitabhängigen Schwankungen) analysiert und in Abhängigkeit von Wetter, Wartungszyklen oder Betriebsbedingungen vorhergesagt.

     
     

5. Optimierte Ladung des Speichers

   • Verknüpfung der Windprognose mit dem Batteriesystem: Wenn hohe Windenergieeinspeisung erwartet wird, lädt die Anlage die Batterie bereits vor Spitzenlastzeiten.

   • Durch vorausschauendes Laden wird sichergestellt, dass der Speicher ausreichend gefüllt ist, um bei Turbinenstillstand oder Lastspitzen den Eigenbedarf zu decken, ohne Strom aus dem Netz zu beziehen

     
     

6. Bedarfsgerechte Entladung zur Reduktion von Netzbezug

   • In Phasen, in denen der Wind nachlässt oder in denen die Turbine in den Leerlauf geht (z.B. Wartung, zu niedrige Windgeschwindigkeit), versorgt die Batterie die internen Verbraucher.

   • Auch kurze Phasen erhöhter Last (z.B. Starten der Pitch-Systeme) können durch die Batterie gedeckt werden, anstatt teuren Netzstrom zu verwenden.

     
     

7. Dynamische Anpassung während Wartungsarbeiten

   • Bei planbaren Wartungen, in denen die Turbine nicht dreht, kann Stromfee AI unter Berücksichtigung der Prognosen entscheiden, wie viel Energie im Speicher vorgehalten wird, um möglichst wenig Netzstrom zu beziehen.

   • So lassen sich Wartungsphasen energetisch optimieren.

     
     

8. Regelung und Überwachung von Netzrückspeisung

   • Kommt es zu Überkapazitäten, speist die Windkraftanlage Energie in das Netz ein. Das Batteriesystem kann hier gezielt Überschüsse puffern.

   • Die KI lernt, ob und wann eine netzdienliche Abgabe profitabel oder regulatorisch sinnvoll ist (z.B. Peak-Shaving bei netzseitigen Engpässen).

     
     

9. Analyse und kontinuierliche Verbesserung

   • Stromfee AI wertet fortlaufend Messdaten aus und identifiziert Einsparpotenziale (z.B. ungenutzte Batteriekapazität, ineffiziente Betriebsphasen).

   • Regelmäßige Updates von Prognosemodellen (Machine Learning) passen sich geänderten Windverhältnissen, Lastzyklen und Batteriedegradation an.

     
     

10. Abrechnung und Reporting

    1. Transparentes Monitoring: Anzeige von Eigenverbrauchsquoten, vermiedenen Netzbezugskosten und CO₂-Einsparungen.

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    3. Genaue Dokumentation erleichtert Berichts- und Nachweispflichten (z.B. gegenüber Netzbetreibern oder Fördergebern).

    4. Erfolgsmessung anhand des konkreten Rückgangs des Strombezugs aus dem Netz und des gestiegenen Autarkiegrads.

Fazit

Mit Hilfe eines intelligenten Speichers in Kombination mit einer KI-Plattform wie Stromfee AI lässt sich der Eigenstromverbrauch einer Windkraftanlage signifikant senken.

Entscheidend sind präzise Prognosen (Erzeugung & Last), eine smarte Steuerung des Batteriebetriebs und die kontinuierliche Anpassung an Betriebs- und Wartungsbedingungen.

Das Ergebnis: Geringere Strombezugskosten, höhere Autarkie und eine insgesamt effizientere Betriebsführung.