Schwimmende Plattformen können Offshore-Windpotenziale in Wassertiefen jenseits von 60 m erschließen – dort, wo konventionelle Fundamente an ihre Grenzen stoßen. Strömung, Wellengang, größere Korrosionsoberflächen, komplexe dynamische Lasten und hohe Materialbeanspruchung stellen bei Floating-Wind-Anlagen neue Herausforderungen an Konstruktion, Steuerung und Monitoring. Gleichzeitig steigen die wirtschaftlichen Erwartungen: Die Betriebskosten sollen sinken, die Verfügbarkeit steigen. Skaleneffekte, Standardisierung und Konsolidierung stehen zudem noch bevor. Mit durchgängiger Automatisierung, dynamischer Regelung und zuverlässiger Strukturüberwachung lassen sich kommerzielle Ziele deutlich schneller realisieren. Genau hier setzen integrierte Messsysteme an, vergleichbar mit CMS-Systemen, die heute bereits für die permanente Maschinenüberwachung im Einsatz sind.
Vom Pilotprojekt zur Standardlösung
Floating Wind steht noch am Anfang einer breiten industriellen Nutzung. Nahezu alle derzeit existierenden Anlagen befinden sich in einer Pilot- oder Demonstrationsphase. Die Vielfalt an Plattformdesigns, Verankerungssystemen und Betriebsstrategien zeigt, dass der Markt derzeit noch auf der Suche nach belastbaren Standards ist. Gerade in dieser Übergangsphase – vom Einzelprojekt zur Serienlösung – ist ein fundiertes strukturelles Verständnis essenziell. Monitoring-Systeme liefern dabei die nötige Grundlage: Je besser verstanden wird, wie sich die Plattform im realen Betrieb verhält, desto gezielter können Materialeinsatz, Steuerungskonzepte und Wartungsstrategien angepasst werden. Die strukturelle Diagnostik wird so zur Brücke zwischen technischer Fortschritt und wirtschaftlicher Skalierbarkeit.
Sensorik: Verbindung zur Realität
Während Strukturmessungen früher vor allem dazu dienten, neue Technologien zu validieren und Standortunsicherheiten zu reduzieren, liefern sie heute in den meisten Offshore-Windparks wertvolle Daten für den effizienten und sicheren Betrieb. Mit wenigen, gezielt erfassten und aussagekräftigen Last-, Umwelt- und Strukturdaten lassen sich auch ohne komplexe Modelle zentrale Fragen zu Schadensentwicklungen und Ermüdung beantworten. Die Resultate bilden die Basis für die Verbesserung des Betriebs, damit die Anlagen effizient, zuverlässig und langfristig betrieben und der Energieertrag gesteigert werden kann.
Bei Floating-Wind-Anlagen sind neben Pitch- und Yaw-Regelung auch datenhungrige dynamische Ballastsysteme und Regelungssysteme für die Mooringspannung im Einsatz, die permanent und zuverlässig Echtzeitinformationen benötigen, um die Anlagen unter allen Umweltbedingungen stabil zu halten. Pitch-Regelung bezeichnet die dynamische Verstellung des Anstellwinkels der Rotorblätter relativ zum Wind. Die Yaw-Regelung sorgt dafür, dass die Gondel und damit der Rotor stets passend in die Windrichtung ausgerichtet sind, während die Mooringspannung die Spannung in den Verankerungssystemen bezeichnet, die die schwimmende Plattform in Position halten.
In der Pilotphase werden bei Floating-Anlagen die standardmäßigen Messgrößen (beispielsweise für die Turmüberwachung) durch Kennwerte zur Überwachung des globalen Strukturverhaltens unter Wellengang und Strömung wie der Position und lokale Daten zur Validierung konstruktiver Besonderheiten der neuen Strukturen ergänzt, zum Beispiel Hotspots wie Knoten, Stabanschlüsse oder Verbindungen. Das zahlt sich aus: Die Strukturdesigner verstehen das Verhalten schneller und verkürzen die Zeit bis zur Marktreife. Die Messergebnisse setzen damit auch wichtige Impulse für das Vertrauen von Betreibern.
Überwachungssysteme entwickeln sich zunehmend zu ganzheitlichen, integrierten Lösungen, aus denen sich verbesserte Steuerungs- und Regelungsstrategien ableiten lassen. Das ist der Schlüssel für einen sicheren und erfolgreichen Anlagenbetrieb. Mit zunehmender Erfahrung, gezielter Selektion und Konsolidierung können, ähnlich wie bei Monopiles, schon bald standardisierte Messkonzepte helfen, die Gründungs- und Systemkonzepte weiter zu perfektionieren und die Erträge dadurch nachhaltig verbessern.
Digitale Zwillinge vernetzen Modelle und Daten
Moderne Structural-Health-Monitoring-Konzepte (SHM) basieren zunehmend auf digitalen Zwillingen. Diese digitalen Abbilder der realen Struktur ermöglichen einen kontinuierlichen Abgleich zwischen gemessenen realen Bedingungen und Modellannahmen. Design-Ingenieure nutzen digitale Zwillinge vor allem, um Schwimmstrukturen virtuell zu testen und zu verbessern, da werthaltige Messdaten die Modelle und damit auch die für die Produktionsfreigabe nötigen Simulationsergebnisse schneller optimieren. Kurze Optimierungszyklen für die Schwimmkörper auf Basis echtzeit- und realitätsnaher Zustandsinformationen definieren den Einstieg in ganzheitliches Lebensdauermanagement. Auch im Betrieb erlauben digitale Zwillinge die kontinuierliche Überwachung und Simulation des Anlagenzustands, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfallzeiten zu minimieren. Die Vernetzung der Daten eröffnet zudem neue Chancen für das Park-Management (Park-Zwilling). Diese ganzheitliche Sicht verbessert Betriebsbedingungen und Profitabilität.
KI in rauer See
Konsistente, qualifizierte und kontinuierlich erhobene Datenströme (big data) bilden die besten Voraussetzungen für den Einsatz plausibler und verifizierbarerer KI. Wer also morgen KI einsetzen will, muss bereits heute messen. Aus dem permanenten Vergleich von Umwelt- und Betriebsdaten mit den Strukturdaten lassen sich mit Hilfe von KI anlagenspezifische Kennwerte ermitteln sowie durch Modellierung und stochastische Verfahren auf andere Anlagen übertragen. So lassen sich beispielsweise Abweichungen im Verhalten der Mooringsysteme oder plötzliche Verhaltensänderungen einzelner Anlagenteile oder Anlagen einer Flotte frühzeitig erkennen. Da für neue Strukturdesigns kaum gelabelte Daten aus realen Anwendungen verfügbar sind, greift man als Ausgangsbasis für Transfer Learning oder Modellinitialisierung auf die Daten aus physikalischen Simulationen oder Finite-Elemente-Analysen von Fixed-Bottom-Windturbinen zurück, die Lasten, Schwingungen und Materialreaktionen realitätsnah abbilden. Zusätzlich können reale Daten aus der Schifffahrts- oder der Öl- und Gas-Industrie genutzt werden, wo bereits zahlreiche Erfahrungen mit Schwimmkörpern vorliegen.
Die beste Voraussetzung für den Einsatz von KI liefert die Integration des Messsystems bereits in der Designphase und die Installation der Messtechnik vor Betriebsbeginn, um schnell eine belastbare Historie aufzubauen, die wiederum Prognosen zukünftiger Betriebszustände und Restlebensdaueraussagen ermöglicht. Zunehmend wichtig ist auch der Einsatz von Machine Learning zur Überwachung der Messtechnik selbst. So können beispielsweise durch Abweichungserkennung defekte Sensoren identifiziert und fehlende Echtdaten durch simulierte Daten nachmodelliert werden.
Kosten-Nutzen: Sensorik im Subprozentbereich
Die durchschnittlichen Energieerzeugungskosten (LCOE) liegen bei Hywind Scotland mit rund 150 €/MWh etwa dreimal höher als bei vergleichbaren Fixed-Bottom-Anlagen. Hauptkostentreiber sind dabei die neuen und unbekannten Strukturteile (Substruktur, Ankersysteme, dynamische Kabel) und die höhere Komplexität bei Installation und Logistik. Außerdem stecken die Projekte noch in der Pilotphase, Skaleneffekte stehen also noch bevor. In technischer Hinsicht hat Floating Wind bereits einen serienreifen Entwicklungsstand erreicht, der Weg in den Regelbetrieb ist dennoch steiniger als erwartet. Es mangelt an geeigneten Häfen für Montage und Wartung der schwimmenden Plattformen.
Zudem gibt es zu wenige leistungsfähige Netzanbindungen, um den Strom aus der Tiefsee an Land zu bringen. Somit dominierte Fixed-Bottom mit 89,2 GW installierter Leistung Ende 2025 den Offshore-Mark, während sich Floating-Wind-Projekte mit 244 GW noch in der Warteschlange befinden. Doppelt schmerzhaft: Gerade angesichts der unsicheren Weltlage bevorzugen Investoren die bewährte, investitionssichere Fixed-Bottom-Technologie mit ihren sicheren Renditen.
Next generation – next innovation
Messdaten haben in der Markteinführungsphase neuer Strukturen große Bedeutung. Die Verkürzung der Entwicklungszyklen erfordert jedoch, wie beispielsweise in der Automobilbranche, auch die dauerhafte Erfassung und Analyse von Betriebsdaten. Insbesondere im Floating-Markt stehen bereits die nächsten Neuerungen vor dem Markteintritt: Modulare Plattformkonzepte, Plug-and-play-Designs, preiswertere korrosionsbeständige Stähle, hochfeste zementfreie Betons, Hybridmaterialien, selbstheilende Beschichtungen, Nanobeschichtungen gegen Eis und Fouling, 3D-Druck – und die Liste wird zunehmend länger. Die Auswirkungen jeder Neuerung auf den Lebenszyklus von Offshore-Windanlagen lassen sich in der Pilotphase testen, modellieren und abschätzen. Um langfristig die hohen Investitionen schützen und die wirtschaftlichen Erwartungen noch besser erfüllen zu können, ist es wichtig, Zustand und Prognose jeder Anlage so genau wie nötig kennen. Cloud, KI und Co. schaffen neue Möglichkeiten, brauchen jedoch Daten. Deswegen werden die Betreiber zunehmend mehr Daten erfassen.
Fazit
Floating Wind wird nur dann skalierbar, wenn Monitoring, Regelung und Plattformdesign von Anfang an zusammengedacht werden. Sensorik ist dabei kein Zusatzelement, sondern der verlässliche Sinneskanal einer komplexen, maritimen Anlage in Bewegung. Ohne diese Verbindung zwischen Struktur und intelligenter Interpretation bleibt Floating Wind blind für das, was es überleben lässt: den stabilen Zustand. Der Weg dorthin führt über ein besseres Verständnis realer Beanspruchungen und über den Mut, aus Pilotprojekten die richtigen Schlüsse zu ziehen. Denn nur wer misst, versteht – und nur wer versteht, kann verlässlich planen und nachhaltig entwickeln
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