»Innovations- und Forschungspreis des Landes Kärnten 2023«

Nominierung Kategorie

Großunternehmen
Spezialpreis »Grüne Technologien – F&E für die Zukunft«

Innovation

Self-learning AEP improvement agents

DEIF Wind Power Technology Austria GmbH

Standort: Lakesidepark B04
9020 Klagenfurt am Wörthersee
www.deif.com

Otilia Panzar, BA
T +43 664 881 686 27
otp@deif.com

Die »DEIF Wind Power Technology Austria GmbH« wurde als Tochterfirma des dänischen Konzerns DEIF A/S im März 2018 gegründet und fokussiert sich auf die Ertragsoptimierung und Verlängerung der Lebensdauer von bestehenden Windkraftanlagen.

Nahezu unscheinbar wirkt der Forschungsstandort von DEIF im Klagenfurter Lakeside Park – wäre da nicht der Tischtennistisch vor der Eingangstür. Immer wieder zieht es ein paar der Köpfe aus der Mannschaft ins Freie für ein kleines Match.

Der Geschäftsführer am Standort, Alexander Gröber, ist dabei mitten drin. Die Einheit in Klagenfurt ist vergleichsweise klein – ein paar Quadratmeter für circa ein Dutzend Techniker. Aber das reicht um Weltmarktführer in dieser Nische zu sein.

Der Hauptsitz des Unternehmens und die Produktion sind in Dänemark. Einen Entwicklungsstandort gibt es auch dort, ein interner Konkurrenzkampf ist somit vorprogrammiert, aber keinesfalls aggressiv. Zum Beispiel werden aktuell Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Bereich der Leistungselektronik für die Entwicklung des Geschäftsfeldes »Leistungsumrichter« gesucht. Je nachdem, wo sich mehr qualifizierte Kandidatinnen und Kandidaten finden, wird dann ausgebaut. Laut Alexander Gröber gäbe es der Arbeitsmarkt schon her, nur fehlt ihnen für einen starken Zustrom einfach die Bekanntheit.

Internationalität als großer Vorteil

Das aktuelle Team ist sehr gut eingespielt und durch ein großes Vertrauensverhältnis zusammengeschweißt. Die meisten kennen sich 10 bis 15 Jahre, was unter anderem auch dazu führt, dass Ideen entstehen, aufgegriffen werden und bis zum Ende gedacht werden – so wie es auch beim eingereichten Projekt – Selbstlernende Regelung für Windkraftanlagen – war, erzählt mir die einzige Frau am Standort – Otilia Panzar – die für das Marketing verantwortlich zeichnet.

Das kleine feine Team ist extrem international aufgestellt – Marokkaner, Inder, Spanier, aber natürlich auch Kärntner. Eine Maßnahme, damit alle gut integriert sind, ist, dass durchwegs englisch gesprochen wird, auch in den Pausen und am Tischtennistisch.

Die Kunden von DEIF sind weltweit zu finden. Sogar wenig in unmittelbarer Nähe, mehr im nicht-deutschsprachigen Raum. Warum das so ist? Na ja, im deutschsprachigen Raum sind die Regularien extrem hoch und machen Windparks nicht einfach umsetzbar. Die durchschnittliche Genehmigungsdauer hat sich zwar von zehn auf sieben Jahre mittlerweile verkürzt, aber in anderen Ländern steht ein Windpark in weniger als einem Drittel der Zeit.

Was machen die Mitarbeiter am Standort, wenn nicht gerade an einem Innovationsprojekt gearbeitet wird? Umsetzungsprojekte bei und Servicierung der Kunden. DEIF bietet eine Standard-Software für das Betreiben von Windparks an, die aber durch einen großen individuellen Part ergänzt werden.

Als es vor Jahren um einen weiteren Standort für das Unternehmen ging, wurde der Lakesidepark in Klagenfurt deshalb ausgewählt, weil Herr Foss die hier wachsenden Bäume als gut befand. Die Infrastuktur, der wachsende Markt und die Nähe zur Universität, sowie ein großartiges Team das bereits Bestand waren der ausschlaggebende Grund für seine Anreise aber als er hier war und feststellte, dass gesunde und gute Bäume hier wachsen war er sich daraufhin des neuen Firmenstandortes sicher. Ihm zu Ehren wurden die Besprechungsräume nach Bäumen benannt.

Eingereichtes Projekt

Die Ertragsoptimierung und Verlängerung der Lebensdauer von bestehenden Windkraftanlagen wird durch die Entwicklung von Applikationssoftware und intelligenten Algorithmen ermöglicht.
Das gegenständliche Projekt ist ein innovativer Ansatz um selbstlernende Agenten zur Ertragsoptimierung zu entwickeln. Es wurden neue Ansätze erforscht, um mittels Machine-Learning Methoden ein generisches System zur Steigerung der Windturbineneffizienz zu verwirklichen. Dies geschieht durch den Einsatz von Reinforcement-Learning Agenten welche aus selbständig getätigten Aktionen kontinuierlich dazu lernen und somit nach einer Lernphase ein optimales Modell für das jeweilige Optimierungsproblem liefern.

Besonderheit des Projekts

Das Projekt zeigt, dass es durchaus möglich ist mit Machine Learning Methoden eine analytische turbinenspezifische Optimierung zu ersetzen. Gesellschafts- und energiepolitisch hat das Produkt einen erheblichen Mehrwert, da die Ertragsoptimierung zu einer Steigerung der bereits verfügbaren produzierten grünen Energie führt ohne die Notwendigkeit zur Erschließung weiterer geographischer Ressourcen – und mit diesem Ansatz wollen wir einen großen Schritt in eine grüne Zukunft gehen.

Alle Fotos: (c) Johannes Puch