Der zuverlässige Weiterbetrieb von Windkraftanlagen ist eine Voraussetzung dafür, dass diese ihren Beitrag zur Energiewende über die gesamte Nutzungsdauer leisten. Generatorausfälle unterbrechen die emissionsfreie Stromproduktion und erfordern materialintensive Ersatzteile. KI-gestützte prädiktive Instandhaltung verspricht, solche Ausfälle zu vermeiden, verursacht durch Rechenzentrumsbetrieb und Hardware jedoch selbst Umweltlasten. Ob dieser Nutzen die zusätzlichen Belastungen rechtfertigt, ist bislang ungeklärt.
Die vorliegende Arbeit untersucht diesen Zielkonflikt anhand einer beschreibenden Umweltbewertung, die methodisch an die Ökobilanzierung nach Frischknecht (2020) angelehnt ist. Reaktive und KI-gestützte Instandhaltung werden entlang der Belastungspfade Energie- und Ressourcenverbrauch am Generator systematisch gegenübergestellt. Als KI-Verfahren betrachtet die Arbeit Klassifikations- und Regressionsmodelle des überwachten Lernens, von linearen Ansätzen über XGBoost bis zu LSTM-Netzen.
Die Gegenüberstellung zeigt, dass die Umweltlast eines Generatorausfalls, vor allem der entgangene Energieertrag und die Bereitstellung eines Ersatzgenerators, den Aufwand des KI-Betriebs um mehrere Größenordnungen übersteigt. Dieser Vorteil bleibt auch unter konservativen Annahmen bestehen, hängt jedoch von Modellwahl, Strommix und Hardwarelebensdauer ab. Der zentrale Befund liegt in der Verschiebung von einem seltenen, aber sehr hohen Ausfallereignis hin zu einer kontinuierlichen, deutlich niedrigeren Grundlast. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur Angemessenheitsprüfung des KI-Einsatzes im Nachhaltigkeitskontext.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Relevanz der Windenergie im Klimaschutz und politische Entwicklung
1.2 Technologische Herausforderungen und Verschleißmechanismen in der Betriebsphase
1.3 Digitalisierung und Datenerfassung als Instrumente der Betriebsführung
1.4 Potenziale und Zielkonflikte beim Einsatz Künstlicher Intelligenz
1.5 Zielsetzung, Forschungsfragen und Aufbau der Arbeit
2 Status Quo: Von der reaktiven zur prädiktiven Instandhaltung von Windkraftanlagen
2.1 Die Windkraftanlage: Der Generator im Fokus der Systemrelevanz
2.1.1 Der Generator als Herzstück der Energiewandlung
2.1.2 Brandgefahr als besondere Konsequenz von Generatordefekten
2.1.3 Instandhaltungsstrategien im Überblick
2.2 Etablierte Systeme zur Datenerfassung: SCADA und CMS
2.2.1 SCADA
2.2.2 CMS
2.3 Entwicklung der Informationsverarbeitungsmodelle: Symbolische und subsymbolische KI-Paradigmen
2.3.1 Symbolische KI
2.3.2 Subsymbolische KI
2.3.3 Methodiken des maschinellen Lernens
3 KI-Modelle des überwachten Lernens zur prädiktiven Instandhaltung von Windkraftanlagen
3.1 Klassifikationsmodelle
3.2 Regressionsmodelle
4 Ökologische Bewertung: Ist die KI ein Gewinn?
4.1 Methodik der ökologischen Gegenüberstellung
4.1.1 Die betrachteten Belastungspfade
4.1.2 Vergleichsgegenstand und Vergleichsrahmen
4.1.3 Datenqualität und Reichweite der Ergebnisse
4.2 Die durch einen Generatorausfall bedingten Umweltlasten auf der einen Seite
4.2.1 Energieverbrauch
4.2.1.1 Ausfallzeit
4.2.1.2 Entgangener Energieertrag
4.2.1.3 Reparaturlogistik
4.2.2 Ressourcenverbrauch
4.2.2.1 Materialzusammensetzung eines Ersatzgenerators
4.2.2.2 Umweltlast der Materialbereitstellung
4.2.2.3 Entsorgung und Recycling
4.3 Die durch den KI-Betrieb zusätzlich verursachten Umweltlasten auf der anderen Seite
4.3.1 Energieverbrauch
4.3.1.1 Phasen des Energieverbrauchs
4.3.1.2 Ort des Verbrauchs und geographische Verteilung
4.3.1.3 Konkrete Verbrauchswerte für die untersuchten Modellklassen
4.3.2 Ressourcenverbrauch
4.3.2.1 Materialzusammensetzung eines Standardservers
4.3.2.2 Umweltlast der Materialbereitstellung
4.3.2.3 Entsorgung und Recycling
4.4 Auswertung der Instandhaltungsstrategien unter ökologischen Gesichtspunkten
4.4.1 Synthese der Instandhaltungsstrategien
4.4.2 Diskussion
4.4.2.1 Robustheit des Ergebnisses
4.4.2.2 Grenzen des Vergleichsrahmens
4.4.2.3 Datenqualität und strukturelle Vergleichbarkeit
4.4.2.4 Reichweite der Aussage
5 Fazit
6 Ausblick
6.1 Handlungsoptionen für die praktische Umsetzung
6.2 Offene Forschungsfragen
Zielsetzung & Themen
Das primäre Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, den Einsatz einer KI-gestützten Zustandsüberwachung zur Nutzungsdauermaximierung von Windkraftanlagen aus einer ganzheitlichen ökologischen Perspektive zu bewerten. Im Zentrum steht dabei die Forschungsfrage, inwiefern sich die durch einen Generatorausfall verursachten Umweltlasten durch eine prädiktive Instandhaltungsstrategie verringern lassen und ob dieser ökologische Nutzen die durch den Betrieb und die Hardware der künstlichen Intelligenz zusätzlich entstehenden Umweltbelastungen rechtfertigt.
- Gegenüberstellung reaktiver, präventiver und prädiktiver Instandhaltungsstrategien in der Betriebsführung von Windenergieanlagen.
- Datenerfassungssysteme (SCADA und Condition-Monitoring-Systeme) als sensorische Basis für datengetriebene Auswertungen.
- Algorithmen des überwachten Lernens (Klassifikation und Regression wie SVM, Random Forest, XGBoost und neuronale Netze) zur Fehlerfrüherkennung und Restnutzungsdauerschätzung (RUL).
- Ökologische Bilanzierung der Ausfallfolgen (Stillstandszeiten, Ertragsverlust erneuerbarer Energie, Reparaturlogistik und Rohstoffaufwand von Ersatzgeneratoren).
- Quantifizierung und Reflexion des ökologischen Rucksacks von KI-Lösungen hinsichtlich Serverhardware, Rechenzentrumsenergie und Inferenzaufwand.
Auszug aus dem Buch
1.4 Potenziale und Zielkonflikte beim Einsatz Künstlicher Intelligenz
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz eröffnet in der Betriebsführung von Windkraftanlagen eine Reihe an Potenzialen, die weit über die reine Automatisierung hinausgehen. Anders als klassische regelbasierte Systeme können datengetriebene Verfahren des maschinellen Lernens (ML) aus historischen SCADA- und Condition-Monitoring-Daten selbstständig Ausfallmuster ableiten und drohende Schäden bereits vor ihrem Eintreten identifizieren (Stetco et al., 2019). Dadurch lässt sich Wartung nicht mehr nur reaktiv oder in starren Zeitintervallen durchführen, sondern gezielt an dem Punkt, an dem sie tatsächlich benötigt wird. Der potenzielle Nutzen ist erheblich: vermiedener Großkomponententausch, geringere Ausfallzeiten, eine verlängerte Nutzungsdauer der Anlagen und die Möglichkeit, den ansonsten drohenden vorzeitigen Rückbau funktionsfähiger Windkraftanlagen zu verhindern (Kavakli & Gudmestad, 2023). Ökonomisch verspricht das eine Reduktion der Betriebs- und Wartungskosten, ökologisch die Schonung der in den Anlagen gebundenen Ressourcen und der grauen Energie.
Diesem Potenzial steht jedoch ein deutlich weniger sichtbarer Kostenfaktor gegenüber. Künstliche Intelligenz ist keine immaterielle Technologie: Ihre Modelle müssen trainiert werden, ihre Berechnungen laufen in Rechenzentren und ihre Hardware besteht aus Servern, Prozessoren und Speichermedien, deren Herstellung mit erheblichen Umweltwirkungen verbunden ist. Rechenzentren zählen bereits heute zu den energieintensivsten Infrastrukturen der digitalen Wirtschaft und ihr Anteil am globalen Stromverbrauch wächst rasant: Prognosen gehen davon aus, dass allein der Anteil KI-spezifischer Hardware am Energieverbrauch globaler Rechenzentren von 14 % im Jahr 2023 auf rund 47 % bis 2030 ansteigen wird (Gröger et al., 2025). Hinzu kommen ein wachsender Wasserverbrauch für die Kühlung sowie eine steigende Nachfrage nach kritischen und strategischen Rohstoffen für die Halbleiterproduktion (Hoffmann et al., 2025).
Damit entsteht ein Zielkonflikt, der die zentrale Motivation dieser Arbeit bildet. Auf der einen Seite verspricht die KI-gestützte Zustandsüberwachung eine effizientere und ressourcenschonendere Betriebsführung; auf der anderen Seite erzeugt sie selbst Umweltbelastungen, die in der Debatte um digitale Nachhaltigkeit lange Zeit unterschätzt wurden. Ob und unter welchen Bedingungen der ökologische Nutzen einer KI-Lösung ihre eigenen Umweltkosten überwiegt, ist keineswegs offensichtlich und lässt sich nur durch eine strukturierte Gegenüberstellung beantworten. Genau diese Gegenüberstellung ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit.
Kapitelübersicht
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die klimapolitische Relevanz der Windenergie ein, benennt wesentliche Verschleißmechanismen in der Betriebsphase und skizziert den Zielkonflikt zwischen dem Nutzen von KI-gestützter Instandhaltung und deren eigenem ökologischen Fußabdruck.
2 Status Quo: Von der reaktiven zur prädiktiven Instandhaltung von Windkraftanlagen: Behandelt den technischen Aufbau von Windkraftanlagen mit Schwerpunkt auf den Generator, beleuchtet Brandrisiken sowie etablierte Sensorsysteme wie SCADA und CMS und zeichnet den Wandel von symbolischer zu subsymbolischer KI nach.
3 KI-Modelle des überwachten Lernens zur prädiktiven Instandhaltung von Windkraftanlagen: Beschreibt detailliert die Funktionsweise moderner Klassifikations- und Regressionsmodelle wie k-NN, Support Vector Machines, Random Forests, XGBoost sowie künstlicher neuronaler Netze zur Früherkennung von Anomalien und zur Prognose der Restnutzungsdauer.
4 Ökologische Bewertung: Ist die KI ein Gewinn?: Stellt die Umweltlasten eines Generatorausfalls (entgangener Stromertrag, Reparaturlogistik, Rohstoffaufwand) den Belastungen des KI-Betriebs (Trainings- und Inferenzstrom, Serverherstellung) gegenüber und diskutiert die Robustheit der Ergebnisse.
5 Fazit: Fasst die Beantwortung der Forschungsfragen zusammen und konstatiert einen deutlichen ökologischen Vorteil der prädiktiven Instandhaltung durch die Verlagerung von massiven Ausfallspitzen hin zu einer geringen kontinuierlichen Grundlast.
6 Ausblick: Formuliert konkrete praxisnahe Empfehlungen zur Effizienzsteigerung von KI-Systemen (z. B. Edge-Computing, Modell-Pruning) und zeigt offene Forschungsbedarfe bezüglich Systemgrenzen und Datentransparenz auf.
Schlüsselwörter
Windkraftanlagen, Prädiktive Instandhaltung, Künstliche Intelligenz, Ökobilanzierung, SCADA-Daten, Generatorausfall, Remaining Useful Life, XGBoost, Maschinelles Lernen, DFIG, PMSG, Ressourceneffizienz, Embodied Carbon Footprint, Treibhausgasemissionen
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht den ökologischen Nutzen und Aufwand des Einsatzes von künstlicher Intelligenz bei der vorausschauenden Instandhaltung von Windkraftanlagen im Vergleich zu einer rein reaktiven Fehlerbehebung.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Zu den thematischen Schwerpunkten gehören der Aufbau und die Ausfallrisiken von Generatoren in Windkraftanlagen, sensorische Überwachungssysteme (SCADA und CMS), Modelle des maschinellen Lernens sowie Methoden der Ökobilanzierung bezüglich Energie- und Materialverbrauch.
Was ist das primäre Ziel bzw. die Forschungsfrage der Untersuchung?
Geklärt werden soll, ob die durch KI-basierte Schadensfrüherkennung vermiedenen ökologischen Belastungen eines schweren Generatorausfalls den zusätzlichen Energie- und Ressourcenbedarf für Entwicklung, Training, Inferenz und Hardware der KI überwiegen.
Welche wissenschaftliche Methode wird zur Beantwortung herangezogen?
Die Untersuchung nutzt einen beschreibenden Bewertungsansatz in Anlehnung an die Ökobilanzierungsnormen ISO 14040 und ISO 14044 nach Frischknecht, indem quantitative Sachbilanzdaten aus Literatur und Datenbanken (wie Probas) mit qualitativen Bewertungen kombiniert werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit analysiert?
Der Hauptteil analysiert zum einen die genaue Funktionsweise von überwachten Klassifikations- und Regressionsmodellen zur Schadensprognose und führt zum anderen eine detaillierte Gegenüberstellung der energetischen und stofflichen Belastungspfade beider Instandhaltungsstrategien durch.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die wissenschaftliche Arbeit?
Zentrale Begriffe sind prädiktive Instandhaltung, Windkraftanlage, Generator, Maschinelles Lernen, SCADA, Ökobilanzierung, Remaining Useful Life (RUL) und Treibhausgasemissionen.
Warum stellt der Generator eine besonders kritische Komponente im Windkraftantriebsstrang dar?
Der Generator ist nicht nur das zentrale Aggregat der elektromechanischen Wandlung, sondern auch anfällig für gravierende Defekte, die hohe Reparatur- und Stillstandszeiten nach sich ziehen oder im schlimmsten Fall Brände mit anschließendem Totalverlust der gesamten Turbine verursachen können.
Welche Unterschiede bestehen zwischen DFIG- und PMSG-Generatoren hinsichtlich ihrer Umweltlasten?
Doppelt gespeiste Asynchronmaschinen (DFIG) erfordern bei einer Leistung von 10 MW sehr große Massen an Kupfer und Elektrostahl, lassen sich jedoch weitgehend recyceln. Permanenterregte Synchrongeneratoren (PMSG) sind kompakter, enthalten aber erhebliche Mengen an kritischen Seltenen Erden (NdFeB-Magnete), deren bergbauliche Gewinnung gravierende Umweltschäden verursacht und deren Recyclingquote derzeit minimal ist.
Warum schneidet die prädiktive KI-Instandhaltung in der Gesamtbewertung ökologisch vorteilhaft ab?
Weil der entgangene emissionsfreie Stromertrag während eines längeren Stillstands und die graue Energie eines Ersatzgenerators um mehrere Größenordnungen schwerer wiegen als der kumulierte Strom- und Hardwareaufwand schlanker KI-Modelle über die 25-jährige Nutzungsdauer der Anlage.
- Quote paper
- Maurine Ewald (Author), 2026, KI-gestützte Zustandsüberwachung zur Nutzungsdauermaximierung von Windkraftanlagen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1759427