Optimal Maintenance Planning of Wind Turbines under Uncertainty using Dynamic Programming and Ensemble-Based Forecasting

Abstract

Ein wesentlicher Anteil der Wartung von Windkraftanlagen besteht aus gesetzlich vorgeschriebenen Inspektionen und präventiven Instandhaltungsmaßnahmen, die innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums flexibel geplant werden können. Diese Art der Wartung stellt daher ein Planungsproblem dar.Die zentrale ökonomische Entscheidung betrifft dadurch den Zeitpunkt der Wartung, da der Anlagenstillstand zu entgangenen Erlösen führt und somit Opportunitätskosten verursacht. Wartungsentscheidungen müssen im Voraus getroffen werden, ohne die zukünftige Stromerzeugung und die Strompreise zu kennen. Da eine Verschiebung der Wartung heute die zukünftige Flexibilität beeinflusst, bestehen intertemporale Abhängigkeiten zwischen den Entscheidungen. Dadurch entsteht ein sequentielles Entscheidungsproblem unter Unsicherheit, bei dem kurzfristige Prognoseinformationen und langfristige Konsequenzen berücksichtigt werden müssen. Dieses Problem wird als Markov-Entscheidungsprozess mit endlichem Planungshorizont formuliert und mithilfe der Dynamischen Programmierung gelöst. Der Konflikt zwischen kurzfristigen Vorteilen und langfristigen Konsequenzen wird durch die Wertefunktion abgebildet. Zur Bildung erwarteter Opportunitätskosten wird ein probabilistisches Prognosemodell entwickelt, das als Input für das Dynamische Programm dient. Das Prognosemodell basiert auf dem Analog-Ensemble-Algorithmus. Anstatt Energie und Strompreise getrennt zu prognostizieren, wird der Analog-Ensemble-Algorithmus so angepasst, dass direkt das gemeinsame ökonomische Ziel der Opportunitätskosten modelliert wird, wodurch deren Abhängigkeitsstruktur implizit erfasst wird.Es wird gezeigt, dass die Kombination aus probabilistischer Prognose und Dynamischer Programmierung ökonomisch sinnvolle Wartungsstrategien hervorbringt, die Wartungsaktivitäten in Zeiträume mit niedrigen erwarteten Opportunitätskosten verlagern und gleichzeitig die Durchführbarkeit unter Kapazitätsrestriktionen gewährleisten. Die Ergebnisse zeigen, dass Unsicherheit direkt in die Wartungsplanung integriert werden kann. Das vorgeschlagene Modell bietet eine transparente und erweiterbare Grundlage für datengetriebene Wartungsentscheidungen in erneuerbaren Energiesystemen und verdeutlicht, wie probabilistische Prognose und intertemporale Optimierung in der Praxis konsistent miteinander kombiniert werden können.

A substantial share of wind turbine maintenance consists of legally required inspections and preventive servicing activities that can be scheduled flexibly within a given time period. This type of maintenance therefore represents a planning problem rather than a purely technical necessity.In this context, the key economic decision concerns the timing of maintenance, as turbine downtime results in foregone revenues and thus generates opportunity costs. Maintenance decisions must be taken in advance without knowing the future realized energy generation and electricity prices. Since postponing maintenance today affects future flexibility and remaining capacity, decisions have intertemporal dependencies. This creates a sequential decision problem under uncertainty, where short-term forecast information and long-term consequences must be incorporated. This thesis develops a decision framework for optimal wind turbine maintenance planning under uncertainty. The problem is formulated as a finite-horizon Markov decision process and solved using Dynamic Programming. In such a setting, the trade-off between short-term benefits and long-term consequences is captured by the Value Function. A probabilistic forecasting model is developed to predict uncertain future opportunity costs, which serve as input to the Dynamic Program. The forecasting model is based on the Analog Ensemble algorithm. Instead of forecasting wind power and electricity prices separately, the Analog Ensemble algorithm is adapted to directly model the joint economic target of opportunity costs, thereby implicitly capturing their dependence structure.It is shown that combining probabilistic forecasting with Dynamic Programming yields economically sensible maintenance policies that shift maintenance activities towards periods with low expected opportunity costs while preserving feasibility under capacity constraints. The results indicate that uncertainty can be integrated directly into maintenance planning rather than being simplified through deterministic heuristics. The proposed framework provides a transparent and extensible foundation for data-driven maintenance decision-making in renewable energy systems and illustrates how probabilistic forecasting and intertemporal optimization can be coherently combined in practice.