Leichte SpracheOptimierung von Gaskraftwerken mit Hilfe von BigData
Links oben: Siemens Gasturbine mit geöffnetem Gehäuse. Rechts oben: SuperMUC-NG, der Höchstleistungsrechner am LRZ in Garching. Unten: Mess- und Analysesystem der IfTA GmbH zum Aufzeichnen hochfrequenter Schwingungen, wie sie beispielsweise beim Betrieb von Gasturbinen entstehen. (Quelle: IfTA GmbH, LRZ)
Ziel des Projekts war es, Methoden und Werkzeuge zu entwickeln, um die Auswertung einer solch großen Datenmenge an Gasturbinen-Sensordaten zu optimieren. Darüber hinaus sollten Verfahren zur Erkennung von Anomalien in den Schwingungsdaten entwickelt werden, um Probleme in der überwachten Turbine frühzeitig erkennen zu können.
Dazu war es notwendig, die Datenspeicherung zu verbessern, um einerseits den benötigten Speicherbedarf zu reduzieren, und andererseits die Daten in einem effizienter zu analysierenden Format zu speichern. Eine im Projekt entwickelte, für Sensordaten optimierte Kompressionsmethode konnte sowohl Kompressionsrate als auch Kompressionsgeschwindigkeit verbessern. Diese Kompressionsmethode wurde im Apache Parquet Dateiformat als Open-Source-Lösung frei zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus wurden verschiedene Verfahren zur verbesserten Datenauswertung, vor allem von (mehrdimensionalen) Zeitreihen, untersucht. Ein angepasster Algorithmus zur Erkennung von Mustern und Anomalien in Zeitreihen wurde dazu auf den bayerischen Höchstleistungsrechner SuperMUC (Stand 2020 schnellster Rechner deutschlandweit) angepasst und dort ausgeführt.
Im Rahmen des Projekts konnte dabei auf Sensordaten eines realen Kraftwerks, welches die Energieversorgung einer Großstadt sicherstellt, zugegriffen werden.
