Windenergie-Informations-Datenpool (WInD-Pool)

Ähnliche Dokumente
Kooperationsvereinbarung

WInD-Pool Windenergie-Informations-Daten-Pool

Ansätze zur verbesserten überbetrieblichen Kollaboration bei der Instandhaltung von Windenergieanlagen

Ein Beitrag zur Standardisierung und Optimierung von Asset- und Instandhaltungsmanagement

EVW II Projekt Vorstellung des Teilvorhabens

Austrian Energy Agency

I. Deskriptive Statistik 1

Empirische Verteilungsfunktion

Vertragliche Knackpunkte von Vollwartungsverträgen

Verbrennungsoptimierung in der Praxis

Zuverlässigkeit und Betriebskosten von Windkraftanlagen Auswertungen des Wissenschaftlichen Meß- und Evaluierungsprogramms (WMEP)

Intelligent optimieren. OPRA Asset Life-Cycle- Management

Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom

Einführung Qualitätsmanagement 1 QM 1

Beide Verteilungen der Zeiten sind leicht schief. Der Quartilsabstand für Zeiten zum Surfen ist kleiner als der zum Fernsehen.

Der Strategiemix für eine risiko- und kostenoptimale Instandhaltung

3. Deskriptive Statistik

Vereinbarung über den elektronischen Datenaustausch (EDI)

1 Dichte- und Verteilungsfunktion

Aggregatepool und Value Performance Contracts Neue Vermietmodelle für Assets und Komponenten

Partnerschaft für mehr Produktivität Bedarfsgerechtes Service Level Management für Prozessleitsysteme

Untersuchungen zum Ausfallverhalten von software-basierten Komponenten der Elektro- und Leittechnik

Das IT-Sicherheitsgesetz Pflichten und aktueller Stand Rechtsanwalt Dr. Michael Neupert

825 e 290 e 542 e 945 e 528 e 486 e 675 e 618 e 170 e 500 e 443 e 608 e. Zeichnen Sie das Box-Plot. Sind in dieser Stichprobe Ausreißer vorhanden?

3 Konfidenzintervalle

Biometrie und Methodik (Statistik) - WiSem08/09 Probeklausur 1

Schritt für Schritt zur optimalen Energiebilanz. Das Energie Transparenz System. Energiesparen. hier und jetzt! E3CON DAS ENERGIE TRANSPARENZ SYSTEM

Lagemaße Übung. Zentrale Methodenlehre, Europa Universität - Flensburg

Statistik II. Statistische Tests. Statistik II

Erfassung von Anlagendaten im Marktstammdatenregister

Verkäufer/-in im Einzelhandel. Kaufmann/-frau im Einzelhandel. belmodi mode & mehr ein modernes Unternehmen mit Tradition.

Häufigkeit von Mängeln bei der Wiederkehrenden Prüfung ein Einblick in aktuelle Auswertungen

"Barrierefreie Nordsee Komfort und Service für Alle" Bad Zwischenahn, Dr. Kai Pagenkopf

Arbeit auf dem Selektionsfeld

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert

Mögliche Fragen für mündliche Prüfung aus Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie von Prof. Dutter

Condition Monitoring als Technologie zur Optimierung der Lebenszykluskosten Dipl.-Phys. Holger Fritsch Geschäftsführer der Bachmann Monitoring GmbH

Hydrologie und Flussgebietsmanagement

Ja, ich möchte ab (Datum) Förderspender im Deutschen Roten Kreuz, Kreisverband Dresden e.v. werden. Ich zahle einen Beitrag von: Verwendungszweck:

Analytisches CRM in der Automobilindustrie

Strategien für den Gebäudebestand Transparenz schaffen, Optimierungspotentiale erkennen, Performance auszeichnen. 1 DGNB GmbH 2014

KLEINE WINDENERGIEANLAGEN BETRIEBSERFAHRUNGEN & ERTRAGSABSCHÄTZUNG

Von der Doppik zur produktorientierten Steuerung Neue Herausforderungen an IT Verfahren und IT Projekte

Business-Lösungen von HCM. HCM Projektmanagement. Für Planungssicherheit in Ihren Projekten

Vereinbarung über den elektronischen Datenaustausch (EDI)

Advantage EMC. Energiemonitoring für transparente Verbrauchswerte und Trenderkennung. Answers for infrastructure and cities.

Vereinbarung über den elektronischen Datenaustausch (EDI)

Die Immo-ZEUS Datenbank von der Energieausweisverwaltung zur Lebenszykluskosten- Analyse

BIM, so wird's gemacht. Produkt-Integration für BIM-konforme Planung

Eine Workflow-Applikation mit InterSystems Ensemble im Rahmen einer DICOM-Modality Worklist. M. Sc. Sebastian Thiele NestorIT GmbH

Zufallsgrößen. Vorlesung Statistik für KW Helmut Küchenhoff

Überwachung nicht ortsfester Veranstaltungen

wind 7 Aktiengesellschaft Marienthaler Straße Eckernförde

Versicherungs - Maklervertrag

WInD-Pool Business Case Windenergie-Informations-Daten-Pool

Workshop PSY-Entgeltsystem. 10. Nationales DRG-Forum

Technische Betriebsführung Erneuerbare Energien. Erfahrung und Betreuung auf höchstem Niveau für Ihre Investition


Contentpepper Case Study. pv Europe Inhalte smart verwalten und monetarisieren mit einer neuen Multikanallösung basierend auf Contentpepper

Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Themen dieses Kapitels sind:

Vertragsmanagement als wichtiger Baustein der Ertragsoptimierung

Messung von Rendite und Risiko. Finanzwirtschaft I 5. Semester

I. Zahlen, Rechenregeln & Kombinatorik

5. ASO Infotag. Rheda-Wiedenbrück, ,

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Quantentheorie

MUSTER. Betriebsvereinbarung. zur Durchführung von Krankenrückkehrgesprächen/ Rückkehrgesprächen/ Fürsorgegesprächen. zwischen

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

Ursula Meiler DGQ-Regionalkreis

Energiebuchhaltung Salzburg: Zählerdaten erfassen für den Vergleich von Bedarfs- und Verbrauchsdaten

Abschlussbericht InnoSmart MVV Energie AG. Melanie Kubach Referentin Marktforschung Abschlusskonferenz InnoSmart Berlin,

Box. Mathematik ZU DEN KERNCURRICULUM-LERNBEREICHEN:

BME- Benchmark. Projektbeschreibung. Effizienz im Einkauf. Lernen Sie von den Besten! 25 Kennzahlen zu

CAPLE - Mittelstandsfinanzierung 4.0

Johannes Christian Panitz

E-Government Initiative BMI: Projekte D und npa des LRA WM-SOG

Accenture Quick Document Builder (AQDB) Freiraum für Wichtiges

Wer lebt, der altert!

Beschreibende Statistik Eindimensionale Daten

Präventives Monitoring mit intelligenten Produkten. Alexa Broer Marketing Business Unit TRABTECH Timo Konieczny Industry- & Key Account Management

P (X = 2) = 1/36, P (X = 3) = 2/36,...

AXA Investment Managers Renditechancen mit Anleihen Strategien im Niedrigzinsumfeld

Vorlesung Wirtschaftsstatistik 2 (FK ) Wiederholungen deskriptive Statistik und Einleitung Normalverteilungsverfahren. Dipl.-Ing.

Statistische Tests für unbekannte Parameter

Anbindung von Vertriebspartnern Integration von Maklern und Vertriebspartnern durch automatisierte Prozesse

Statistik, Geostatistik

Wirtschaftlichkeit der Windenergie in Bayern

Sage Expert. Ihre IT Abteilung wird zum Sage Expert Know How im Haus

2 Methodik Grundlagen 21 Martin Werdich 2.1 Generelles Vorgehen zur Erstellung der FMEA 21

Bruchmann, Ullrich. zu TOP 1 Begrüßung / Tagesordnung IWES (Stefan Faulstich) zu TOP 3 Allgemeine Vorstellung des Vorhabens IZP (Dr.

Einheitliche Schulverwaltungssoftware Schleswig-Holstein

VIRTUELLE KRAFTWERKE WERKZEUG FÜR DIE ENERGIEWENDE

Wolfgang Trutschnig. Salzburg, FB Mathematik Universität Salzburg

Christian Vinck Die Entwicklung einer Balanced Scorecard für eine Non-Profit-Organisation: Am Beispiel des Deutschen Tennis Bundes e. V.

KLEINE WINDENERGIEANLAGEN BETRIEBSERFAHRUNGEN & ERTRAGSABSCHÄTZUNG

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen

Transkript:

Windenergie-Informations-Datenpool (WInD-Pool) Nutzen, Anforderungen und rechtliche Rahmenbedingungen einer gemeinsamen Datenbank SEITE 1

Der WInD-Pool WInD-Pool = Windenergie-Informations-Datenpool Bündelt als Wissensdatenbank die Erfahrung verschiedenster Parteien zu Betrieb und Instandhaltung von WEA Ist eine Benchmarking-Plattform Datenlieferanten O&M-Daten Datentreuhänder WInD-Pool Datenauswerter Auswertungen Benchmarks Beratungspartner SEITE 2

Kooperationsvereinbarung Ziele der KoV Aufbau des WInD-Pool Gemeinsames Verständnis Gute und vertrauensvolle Zusammenarbeit Einheitliche und transparente Regeln KoV Anlage A: Vertraulichkeit Anlage B: Minimaldaten Anlage C: Auswertungen SEITE 3

KoV: Laufzeit und Finanzierung Laufzeit Beginn zum 1. Oktober 2013 Prinzipiell unbegrenzte Laufzeit Mindestens bis Projektende EVW 2 (10/2014) Automatische Verlängerung um jeweils 1 Jahr Kündigung aus wichtigem Grund mit 6 monatiger Frist möglich Finanzierung Aufbau, Verwaltung, Pflege und Auswertungen zunächst im Rahmen von EVW 2 Nachfolgeprojekt wird angestrebt Langfristige Finanzierung durch Dienstleistungen und Spezialauswertungen Ggf. wird eine Mittelumlage notwendig Datenlieferanten tragen ihre Kosten selbst SEITE 4

KoV: Rechte und Pflichten Bereitstellung von Auswertungen IWES koordiniert die Datenauswertung IWES stellt die Auswertungen zur Verfügung Vorhandene Daten werden mindestens zweimal Jährlich ausgewertet Umfang der Auswertungen ist in Anlage C definiert Bereitstellung von Daten Bereitstellung beim Beitritt zur Kooperation Mindestens halbjährliche Aktualisierung der Daten Umfang ist in Anlage B definiert SEITE 5

Teilnahme am WInD-Pool Der Erfolg des WInD-Pool lebt von einer Beteiligung vieler Datenlieferanten. Beteiligung beabsichtig Kontakt zu Fraunhofer IWES Prüfung durch Fraunhofer IWES Information der Teilnehmer Unterschrift der Beitrittserklärung Prüfung der Daten Daten bereit? Nein Datenaufbereitung Ja Integration in den WInD-Pool Erstellung von Auswertungen SEITE 6

Anlage A: Vertraulichkeitskonzept SEITE 7

Anlage B: Minimaldatenkatalog Umfang des Minimaldatenkatalogs Stammdaten Ereignisdaten Betriebsdaten? Sollen auch Kostendaten erfasst und ausgewertet werden? SEITE 8

Anlage B: Minimaldatenkatalog Stammdaten je WEA Daten Kommentar Vertraulich nach Vertraulichkeitskonzept Anlagenidentifikation Parkkürzel und Anlagennummer Ja Anlagentyp Inbetriebnahmedatum Beginn der Datenerfassung Längengrad Breitengrad Nein Nein Nein Nein Nein SEITE 9

Anlage B: Minimaldatenkatalog Ereignisdaten je Ereignis und WEA Daten Kommentar Vertraulich nach Vertraulichkeitskonzept Eindeutige Ereignis-Ident. z.b. Störungsnummer Ja Ereigniseintritt z.b. Zeitstempel des Fehlereintritts Ja Ende der Maßnahme z.b. Beendigung der Reparaturarbeiten Ja Betroffene Komponente Ereignisart Eindeutige Kennzeichnung (idealerweise nach RDS-PP) z.b. Wartung, korrektive bzw. präventive Instandhaltung, wiederkehrende Prüfung (idealerweise nach ZEUS Block: 01-04, 02-05, 02-08 sowie 02-09) Ja Ja SEITE 10

Anlage B: Minimaldatenkatalog Betriebsdaten je WEA WInD-Pool Datenkatalog Minimale Datenanforderungen Daten Turbinenleistung Windgeschwindigkeit Windrichtung Kommentar 5-Minuten Statistik (Min, Max, Mittelwert) (alternativ 10-Minuten Werte) 5-Minuten Statistik (Min, Max, Mittelwert) (alternativ 10-Minuten Werte) 5-Minuten Statistik (Min, Max, Mittelwert) (alternativ 10-Minuten Werte) Vertraulich nach Vertraulichkeitskonzept Ja Ja Ja SEITE 11

Anlage C: Auswertungen Umfang an Auswertungen Betreiberreport Teilnehmerspezifische Auswertungen Gruppenauswertungen Zuverlässigkeitskennwerte (Kennwerte-Bibliothek) Zentrale Fragen der Betreiber Wie ist die Verfügbarkeit meiner WEA im Vergleich? Wie ist der Ertrag meiner WEA im Vergleich? Welche kapitalen Schäden treten an meinen WEA-Typen auf und wie häufig geschieht dies? Was sind die Ursachen für Betriebsunterbrechungen und wie häufig treten diese aus?? SEITE 12

Anlage C: Betreiberreport SEITE 13

Anlage C: Kennwerte-Bibliothek Vorbereitung Plausibilitätsprüfung Ausreißer identifizieren Stichprobe erstellen Lebensdauerbezug Zensierte Werte Empirische Verteilung Erwartungswert Standardabweichung, Variationskoeffizient Quantile Verteilungsfunktion Weibull-Parameter Best-Fit Zuverlässigkeits- verhalten Dichtefunktion Fehlerrate Konfidenzgrenzen SEITE 14

Anlage C: Kennwerte-Bibliothek SEITE 15

Kenngrößen und Analyseergebnisse Verfügbarkeit (einheitliche Definition erforderlich) Verfügbarkeit pro Zeiteinheit Vergleich von Verfügbarkeit und IH-Kosten Zuverlässigkeit Klassifizierte Störungsanzahlen pro Zeiteinheit MTBF, MDT u.a. Kenngrößen wenn möglich mit Komponentenbezug Instandhaltung RCM-Konzept Empfehlungen für die Lagerhaltung Ertrag und Kosten Instandhaltungskosten pro erzeugte Energieeinheit Erzeugungsverluste pro Zeiteinheit Was ist noch sinnvoll und nutzbringend für das Management? SEITE 16

Einsatzfelder des WInD-Pool Performance Monitoring Lagerhaltung Benchmarking Life Cycle Costs (LCC) Zuverlässigkeits -kennwerte WInD- Pool Präventive Instandhaltung Schwachstellenund Fehler- Ursachen- Analysen Instandhaltungs -strategien Design Optimierung Instandhaltungs -intervalle SEITE 17

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme! M.Sc. Sebastian Pfaffel Königstor 59, 34119 Kassel, Germany Phone: 0561 / 72 94-441 Mail: sebastian.pfaffel@iwes.fraunhofer.de SEITE 18