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Künstliche Intelligenz warnt vor zukünftigen Stromausfällen
Künstliche Intelligenz warnt vor zukünftigen Stromausfällen |
E.ON setzt dieses Verfahren seit rund neun Monaten bei der Schleswig-Holstein Netz AG im Bereich der Mittelspannungsnetze ein. Und die Ergebnisse sind erstaunlich: "Die Wahrscheinlichkeit, mit der wir einen Defekt im Stromnetz vorhersagen können, ist um den Faktor zwei bis drei gestiegen", erläutert Thomas König, bei E.ON für das deutsche Netzgeschäft verantwortlich. "Und davon profitieren unsere Kunden, denn mögliche Fehlerquellen, die wir im Vorfeld erkennen, verringern die Störungsanzahl und machen unser Stromnetz stabiler."
Die neue Störungsvorhersage, in Fachkreisen "Predictive Maintenance" genannt, beruht auf einer Vielzahl interner und externer Daten, wie zum Beispiel dem Alter und der Bauart der Leitungen, Instandhaltungs- und Wetterdaten sowie Echtzeitinformationen, wie dem aktuellen Lastverhalten. Die daraus entstehenden Vorhersagen eröffnen ganz neue Möglichkeiten für die Instandhaltung der Netzinfrastruktur.
Durch die Identifikation potenzieller Störungsquellen kann die Anzahl von Störungen und Ausfällen reduziert werden, da die Fehlerquellen beseitigt werden können, bevor es überhaupt zu der vorhergesagten Störung kommt. Aus diesem Grund sind in den letzten Monaten rund ein Dutzend Instandsetzungsmaßnahmen in den Netzen der Schleswig-Holstein Netz AG vorgezogen worden.
Die neue Technik verbessert die Planung für Netzbaumaßnahmen, wovon vor allem die Kommunen profitieren. Für Bürger und Gemeinden bedeutet die verbesserte Instandhaltung eine Reduzierung von Bau- und Erdarbeiten zu Reparaturzwecken. Für das Unternehmen selbst bieten sich neue Perspektiven, Budgets und Investitionen besser verteilen und im Voraus planen zu können.