Über Sensoren hinaus: Intelligente Zustandsüberwachung für die alternde Infrastruktur von Elektrizitätsversorgungsunternehmen

Da die elektrische Infrastruktur altert und die Nachfrage exponentiell steigt, stehen die Versorgungsunternehmen bei der Aufrechterhaltung der Systemzuverlässigkeit vor noch nie dagewesenen Herausforderungen. Herkömmliche Wartungsansätze reichen nicht mehr aus, wenn Ausfälle von Anlagen Millionen kosten können und sich die Vorlaufzeiten für den Ersatz aufgrund von Einschränkungen in der Lieferkette verdoppelt haben.

Die Lösung liegt in der Veränderung der Art und Weise, wie wir kritische Anlagen durch intelligente Zustandsüberwachungssysteme überwachen und warten, die weit über den einfachen Einsatz von Sensoren hinausgehen. In diesem Artikel wird untersucht, wie Versorgungsunternehmen mit Hilfe von KI-gesteuerten Diagnosesystemen und vorausschauender Intelligenz von einer reaktiven Wartung zu einem strategischen Anlagenmanagement übergehen können.

Eigentümerphilosophien prägen die Instandhaltungsstrategie

Unternehmen verwalten elektrische Anlagen auf sehr unterschiedliche Weise - nicht nur auf der Grundlage technischer Spezifikationen, sondern auch aufgrund ihrer organisatorischen Werte und ihres Engagements für die Bereitstellung einer zuverlässigen Stromversorgung.

Jedes Unternehmen arbeitet nach einer eigenen Philosophie, die von seiner Kultur, seinen Prioritäten und den Gründen für den Besitz der Anlagen geprägt ist. Diese Philosophien beeinflussen die Art und Weise, wie sie an Betrieb, Wartung und Diagnose der alternden elektrischen Infrastruktur herangehen.

Ob es sich um ein Stromversorgungsunternehmen, eine Industrieanlage oder einen institutionellen Eigentümer handelt, ihre Philosophie bestimmt, was sie bei der Wartung für "richtig" oder "falsch" halten, wie sie auf Verschleiß reagieren und wie sie die Fehlervermeidung priorisieren.

Das Verständnis dieser Perspektiven ist für Ingenieurteams, Anlagenmanager und Betriebs- und Wartungsteams, die mit der Entwicklung und Implementierung von Zustandsüberwachungssystemen beauftragt sind, die mit den Unternehmenszielen übereinstimmen, von wesentlicher Bedeutung.

Zustandsüberwachung: Von reaktiv zu strategisch

In der sich wandelnden Landschaft des Asset Managements von Versorgungsunternehmen hat sich die Rolle der Zustandsüberwachung (CM) von einem reaktiven Werkzeug zu einer proaktiven technischen Strategie gewandelt.

Da die elektrische Infrastruktur altert und die betrieblichen Anforderungen steigen, wird CM nicht nur für die Instandhaltung, sondern auch für die Gewährleistung folgender Aspekte unerlässlich:

• Systemzuverlässigkeit und -effizienz
• Vermögensoptimierung
• Sicherheitskonformität
• Kosteneffizienz

Dieser strategische Wandel ist besonders kritisch in einer Zeit, in der die Nachfrage nach elektrischer Energie exponentiell wächst und sich die Vorlaufzeiten für neue Anlagen aufgrund von Lieferkettenbeschränkungen verdoppelt oder sogar verdreifacht haben.

CM ermöglicht es Ingenieuren, den Zustand kritischer Anlagen - Transformatoren, Unterbrecher, gasisolierte Schaltanlagen (GIS) und Erdkabel - mithilfe von Echtzeitdaten von Sensoren zu verfolgen, die Teilentladungen, Gasdichte, Leckraten, Temperatur, Feuchtigkeit und andere Parameter messen.

Diese Messungen sind nicht nur Zahlen - sie sind Frühindikatoren für Degradation, Anlagenzustand, Isolationsausfall und potenzielle katastrophale Ausfälle.

Datenauswertung: Die technische Herausforderung

Die Herausforderung liegt nicht in der Datenerfassung, sondern in der richtigen Interpretation der Daten. Rohdaten von Sensoren können ohne strukturierte Analyse verrauscht oder irreführend sein. Intelligente Systeme müssen diese Daten filtern, klassifizieren und kontextualisieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Ein Beispiel ist die Überwachung der Teilentladung (TE). Ein Standardsystem mit Hardware und Anwendungssoftware ist nicht ausreichend. Was den Unterschied ausmacht, ist die Fähigkeit des Systems:

• Signaltypen zu klassifizieren (die Art des TE-Defekts zu identifizieren und von Störungen zu unterscheiden)
• Rauschen und irrelevante Signale herauszufiltern
• Verwertbare Einsichten für die Risikobewertung zu liefern

Qualitrols TE-Überwachungssystem für GIS geht zum Beispiel über die einfache Erkennung hinaus. Es klassifiziert die erfassten Signaltypen, zeigt die Wahrscheinlichkeit von Defekttypen an und verwendet echte UHF-PD-Hardware, um Interferenzen zu filtern und das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern.

Dadurch können Ingenieure auf der Grundlage einer zuverlässigen Diagnose sichere Entscheidungen treffen und Ausfälle verhindern. Um den Wert von Zustandsüberwachungswerkzeugen voll auszuschöpfen, brauchen wir mehr Systeme, die mit diesem Präzisionsniveau entwickelt werden - wo Hardware, Software und Analytik zusammenarbeiten, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Beyond Thresholds: KI-gestützte Diagnose und vorausschauende Intelligenz

Die Zukunft des CM liegt jenseits statischer schwellenwertbasierter Alarme. Modelle für maschinelles Lernen können:

• Sensordaten korrelieren, um komplexe Fehlermodi zu erkennen
• Signaltypenim betrieblichen Kontext interpretieren
• Ausfall von Anlagen vorhersagenauf der Grundlage historischer Trends und Betriebsbedingungen
• falsch-positive Ergebnisse herausfiltern, um unnötige Eingriffe vor Ort zu reduzieren

Durch die Einbeziehung von KI und die Nutzung bekannter Daten und historischer Leistungen können Versorgungsunternehmen die Diagnosegenauigkeit verbessern und Wartungspraktiken standardisieren. Dies erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit, sondern stärkt auch das Vertrauen in CM-Systeme im gesamten Unternehmen.

Key Takeaway: Fachwissen bleibt unerlässlich

Zustandsüberwachung bedeutet nicht nur den Einsatz von Sensoren, sondern auch die Entwicklung eines Systems, das Daten in umsetzbare Informationen umwandelt. Mit dem Übergang zu Asset Management und zuverlässigkeitsorientierter Instandhaltung wird CM zum Rückgrat der Betriebsstrategie.

Die Integration von KI in CM-Systeme ermöglicht es Versorgungsunternehmen:

• Historische Daten für prädiktive Erkenntnisse nutzen
• Diagnosepräzision verbessern
• Instandhaltungspraktiken über Anlagen und Regionen hinweg standardisieren

Diese Entwicklung ersetzt jedoch nicht den Bedarf an Fachwissen - sie verstärkt ihn. Die Implementierung dieser komplexen Systeme erfordert ein umfassendes Wissen über elektrische Anlagen, Fehlermöglichkeiten und Betriebsumgebungen. Die Rolle von Ingenieuren und Fachleuten ist wichtiger denn je.

KI und intelligente Diagnostik sind Werkzeuge, keine Ersatzprodukte. Sie beschleunigen die Entscheidungsfindung, verbessern die Transparenz und unterstützen die strategische Planung, aber sie müssen von erfahrenen Fachleuten geleitet werden, die die Nuancen des Anlagenverhaltens und der Systemleistung verstehen.

Zusammenfassend: Zustandsüberwachung auf der Grundlage strukturierter Daten und KI ist die Zukunft - aber nur, wenn sie mit dem Fachwissen derjenigen gepaart ist, die das System am besten kennen.

Referenzen:

1. Willis, H. Lee, & Schrieber, Randall R. (2013). Aging Power Delivery Infrastructures (2nd ed.).