12.06.2025
FORSCHUNGSPROJEKT

Andritz und Software Competence Center Hagenberg wollen Turbinen mit KI verbessern

Im Forschungsprojekt AIPRA wollen Andritz und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) jede Phase des F&E-Prozesses für Wasserturbinen beschleunigen.
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Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro
Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro

Auch wenn der Ausbau von Photovoltaik und Windkraft in den vergangenen Jahren schneller vonstatten geht und mehr Aufmerksamkeit erregt – 60 Prozent der Elektrizität in Österreich (Stand 2024) stammen immer noch aus der Wasserkraft, die damit den mit Abstand größten Anteil im heimischen „Strommix“ hat. Entsprechend relevant sind für das Land Verbesserungen der Technologie in diesem Bereich. Und mit Andritz Hydro, einer Tochter des in Graz ansässigen ATX-Konzerns Andritz, hat einer der weltweit führenden Player in dem Bereich seinen Sitz in Wien.

Andritz Hydro: „Wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt“

Bei der Weiterentwicklung der Wasserkraft-Turbinen soll nun auch Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle spielen. Dazu startete Andritz Hydro nun ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in Oberösterreich. Im Rahmen von AIPRA (kurz für AI-unterstützte präskriptive Analytik) wird untersucht, wie KI die hydraulische Entwicklung von Turbinen in jeder Phase des F&E-Prozesses unterstützen kann.

„Für Andritz ist es wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt, von der hydraulischen Auslegung und von dem Design von den Turbinenkomponenten bis hin zu Modellversuchen von den Wasserturbinen in der Testanlage“, heißt es dazu in einer Aussendung.

Beschleunigung durch KI in vielen Bereichen

Konkret soll etwa der Designprozess durch die Vorhersage des hydraulischen Verhaltens von Turbinenkomponenten beschleunigt werden. Methoden des „Reinforcement Learning“ werden eingesetzt, um die Optimierung des hydraulischen Designs zu unterstützen. Und auch Fehler oder Abweichungen in den großen Mengen gemessener Daten in Labormodelltests sollen durch KI deutlich schneller identifiziert werden.

Die Messdaten aus den Labormodelltests sollen wiederum die Grundlage für Predictive Modelling und Deep-Learning-Analysen bilden. Ein Hauptziel des Projekts bestehe zudem darin, 2D-Zeichnungen hydraulischer Komponenten automatisch in 3D-Modelle zu konvertieren, heißt es weiter. Die Ergebnisse des Projekts sollen letztlich auf andere Geschäftsfelder von Andritz übertragen werden.

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