Vorausschauende Instandhaltung zur Erreichung einer effektiven Transformatorengesundheit

Dem Futuristen Ray Kurzweil zufolge "... werden wir im 21. Jahrhundert keine 100 Jahre Fortschritt erleben - bei der heutigen Geschwindigkeit werden es eher 20.000 Jahre Fortschritt sein." Werden wir zu diesem Zeitpunkt, da wir weiterhin technologische Durchbrüche erzielen und Energie in einem unvorstellbaren Tempo erzeugen und verbrauchen, eine Zivilisation vom Typ 0 bleiben? Das scheint unwahrscheinlich, wenn man dem Global Energy Statistical Yearbook 2017 Glauben schenkt, das die weltweite Stromproduktion auf satte 24.859 TWh beziffert. Eine noch alarmierendere Zahl ist die der jährlichen weltweiten Übertragungs- und Verteilungsverluste, die über 8 % der gesamten Stromerzeugung ausmachen. Wir befinden uns eindeutig an einem Wendepunkt. Wenn wir uns an der Kardaschew-Skala orientieren, ist es dringend notwendig, den Energieverbrauch zu optimieren. Der erste Schritt in diese Richtung wäre, den Zustand des Verteilungsnetzes, insbesondere der Transformatoren, unter die Lupe zu nehmen. Transformatoren sind ein wichtiger Bestandteil des Übertragungsnetzes und haben eine begrenzte Lebensdauer, die sich je nach dem Grad der Wartung und der Minimierung von Störungen verkürzen oder verlängern kann. Die meisten Energieversorgungsunternehmen müssen in diesem Zusammenhang CAPEX- und Wartungskosten berücksichtigen. Das Fehlen von Überwachungsinstrumenten oder Dashboards erschwert es den Unternehmen in der Regel, KPIs buchstäblich zu visualisieren, um einen effektiven Wartungsplan zu implementieren. Hinzu kommen unerwartete Ausfälle von Transformatoren, die zu Ausfallzeiten führen, Strafen nach sich ziehen und die Lebensdauer der Anlagen verkürzen. Das Gebot der Stunde ist ein effektives Managementsystem, das die prädiktive Datenmodellierung nutzt, um das Endergebnis positiv zu beeinflussen und gleichzeitig langfristige Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Gegenwärtig verfügen die Versorgungsunternehmen über Instrumente zur Erfassung, Identifizierung und Analyse von Daten zum Anlagenzustand. Dieser diagnostische Ansatz gibt Aufschluss darüber, was nicht in Ordnung ist, und überlässt es dem Betreiber, auf der Grundlage früherer Erfahrungen und Vermutungen eine Lösung zu extrapolieren. Es gibt jedoch eine effektivere Möglichkeit, historische Transformatorendaten zu nutzen. Mit einem vorausschauenden Instandhaltungskonzept können Unternehmen sofort damit beginnen, aus dieser Masse an Informationen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus wird dieses System noch intelligenter, wenn die gesamte Transformatorenflotte mit Sensoren ausgestattet ist, die Echtzeitdaten liefern. Eine Schicht aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI), die auf der Analyseplattform aufbaut, ermöglicht es dem System dann, den Wartungsbetrieb anzuweisen und ihn über die beste Vorgehensweise zu informieren. Es ist kaum verwunderlich, dass 25 % der Versorgungsunternehmen bis 2020 in Sensoren und kognitive Funktionen investieren wollen, um die Wartungskosten zu senken und die Effizienz der Anlagen zu verbessern. Ein solches vorausschauendes Wartungsmodell, das von einem IoT-gesteuerten intelligenten Netzwerk unterstützt wird, kann den Ansatz zur Bewertung und Verwaltung des Zustands von Transformatoren möglicherweise verändern. Durch die Vorhersage von Ausfallereignissen und die Planung von Wartungs-, Reparatur- und Überholungsmaßnahmen können diese lebenswichtigen Netzkomponenten über längere Zeiträume hinweg sicher mit maximaler Last und Energieeffizienz betrieben werden.

Man kann argumentieren, dass eine solche Lösung weiterhin durch die Notwendigkeit eines zentralisierten, auf der Cloud basierenden Systems eingeschränkt ist. Im Wesentlichen müssen die von den Sensoren erfassten Daten zur Verarbeitung an eine Plattform übertragen werden, bevor Probleme erkannt und behoben werden können. Als sensible und für das Übertragungs- und Verteilungssystem kritische Anlagen erfordern Transformatoren eine schnelle Reaktion auf Probleme, um eine ununterbrochene Betriebszeit zu gewährleisten. Da die Transformatorenflotten weiträumig verteilt sind, ist Edge Intelligence die logische Lösung, um diese Topologie effektiv zu nutzen. Basierend auf Fog Computing kann eine solche Lösung die Datenverarbeitung und -analyse näher an die physischen Komponenten des IIoT heranführen. Sie minimiert die Latenzzeit, indem sie die Nähe zu diesen Edge-Geräten aufrechterhält, anstatt große Datenmengen zur Verarbeitung an eine weit entfernte zentrale Cloud weiterzuleiten. Dies wiederum steigert die Leistung, verkürzt die Reaktionszeit auf Fehlerereignisse und führt zu einer überzeugenderen Wartungs- und Betriebsstrategie. Ein solcher ganzheitlicher Ansatz wird bei Transformatoren immer wichtiger, da hier schon wenige Sekunden den Unterschied zwischen einer geplanten, agilen Reaktion und einem größeren Ausfall der Anlage ausmachen können.