Intelligente Modernisierung und effiziente Wartungslösung für Transformatoren

1. Hintergrund und Herausforderungen​
Einige Transformatoren in den aktuellen Stromnetzen stehen vor erheblichen Herausforderungen. Einerseits zeigt sich bei veralteten Geräten mit verlängerten Betriebszeiten eine allmähliche Verschlechterung der technischen Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Andererseits sind traditionelle manuelle Inspektionen und regelmäßige Wartungsarbeiten ineffizient und verspäten die Erkennung potenzieller Fehler. Die Wartungsarbeiten sind von hohen Kosten, operativen Schwierigkeiten und Herausforderungen bei der Lokalisierung von Fehlern geprägt. Dies ist zu einem Engpass geworden, der die Effizienz, Sicherheit und Stabilität des Netzes einschränkt. Daher ist es unerlässlich, die Geräteaktualisierung voranzutreiben und intelligente Wartungsmethoden tiefgreifend zu integrieren.

​2. Lösung: Doppelt getriebene Strategie für Geräteaktualisierung und intelligente Wartung​
Dieser Vorschlag verfolgt eine Strategie, die "Hardware-Upgrade" und "Software-Empowerment" kombiniert, um durch systematische Bereitstellung neuer Technologien die Leistung, Zuverlässigkeit und Wartungseffizienz der Transformatoren umfassend zu verbessern.

​2.1 Kerngeräte-Upgrade​

• ​Förderung von Unterlastschalter (OLTC):​​ Schrittweise Ersetzung alter oder nicht intelligenter Transformatoren mit festen Anzapfungspunkten. OLTC regelt die Spannungsverhältnisse in Echtzeit während des Betriebs an, reagiert auf Netzfluktuationen. Dies verbessert die Spannungsstabilität und -qualität erheblich, übertrifft herkömmliche Transformatoren bei der Behandlung von Laständerungen und der Integration erneuerbarer Energien und reduziert das Risiko von Geräteschäden oder Lastabschaltungen aufgrund von Spannungsschwankungen.
• ​Anwendung von Gasisolierschaltanlagen (GIS):​​ Prioritätssetzung von GIS gegenüber herkömmlichen Luftisolierschaltanlagen (AIS) in neuen oder Modernisierungsprojekten. GIS integriert Leistungsschalter, Trennschalter, Erdungsschalter, Transformatoren und Überspannungsbegrenzer in gasgefüllte, versiegelte Metallgehäuse. Die Hauptvorteile sind:
• ​Platzersparnis:​​ Nimmt nur 10%-30% der Fläche von AIS ein, optimiert die Nutzung des Umspannwerksgeländes – ideal für Stadtzentren, gebietsbegrenzte Gebiete oder unterirdische Anlagen.
• ​Umweltresistenz:​​ Versiegelte Konstruktion schützt vor Staub, Feuchtigkeit, Salznebel und Verschmutzung, minimiert externe Fehlerschutzrisiken und passt sich harschen Klimabedingungen an.
• ​Höhere Zuverlässigkeit & Sicherheit:​​ Reduziert erheblich das Risiko von Bogenbildung und Explosionen; Ausfallraten liegen weit unter denen von AIS. Wartungsarbeiten verringern sich, was die Sicherheit von Personal und Geräten erhöht.
• ​Niedriges Rauschen & EMV:​​ Metallschirmung minimiert Betriebsgeräusche und elektromagnetische Störungen, reduziert den Umweltausstoß.

​2.2 Intelligente Zustandsüberwachungssysteme​

• ​Online-Monitoring der gelösten Gase (DGA):​​ Dient als kritische Sensorenschicht. In den Ölkreisläufen installierte Echtzeitanalysegeräte überwachen kontinuierlich die Konzentrationen und Trends der gelösten Gase (H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂).
• ​Nutzen:​​ Gasarten, Konzentrationen und Erzeugungsraten dienen als sensible "Fingerabdrücke", die latente Fehler (z.B. thermische Zersetzung, partielle/Arkusentladung, Überhitzung des Öls) widerspiegeln. Mit analytischen Modellen (z.B. Duval-Dreieck, Rogers-Verhältnisse) bewertet das System automatisch die Gesundheit, ermöglicht frühzeitige, präzise Fehlerwarnungen (z.B. Überhitzung der Wicklungen, Erdungsschaden am Kern, Isolierstoffverfall), wechselt von reaktiver Reparatur zu prädiktiver Wartung, um katastrophale Ausfälle zu vermeiden.

​2.3 AI-gestützte intelligente Wartungsmanagement​

• ​Einheitliche Datenplattform:​​ Integriert mehrere Datenquellen (DGA, partielle Entladung, Kernstrom, Öltemperatur/Niveau, Verluste an den Buchsen), Geräteaufzeichnungen, Wartungshistorie und Betriebsdaten (Last, Spannung, Umgebungstemperatur), um ein digitales Zwillingsmodell des Transformators zu erstellen.
• ​Big-Data-Analyse:​​ Verwendet Data Mining, um Überwachungsdaten mit Gerätestatus zu korrelieren, Grundlinienmodelle zu erstellen und Anomalien (insbesondere in DGA-Parametern) zu identifizieren.
• ​AI-gestützte Diagnose & Entscheidungsfindung:​​
• ​Fehlerdiagnose & Lokalisierung:​​ ML-Algorithmen (z.B. DNNs, SVM, Random Forest) lernen aus historischen Fehlern und Expertenwissen. In Kombination mit Echtzeitdaten identifizieren Modelle intelligent die Fehlertypen (z.B. thermische vs. elektrische Fehler) und lokalisieren deren Ursprung (z.B. Wicklungen, Kern, Anzapfungspunkte), unterstützen schnelles Troubleshooting.
• ​Gesundheitsbewertung & Lebensdauerprognose:​​ AI synthetisiert multidimensionale Daten, um Gesundheitsbewertungen (z.B. Gesundheitsindex) zu quantifizieren und die verbleibende nutzbare Lebensdauer vorherzusagen, unterstützt Ersatzentscheidungen.
• ​Risikowarnungen & Wartungsoptimierung:​​ Systeme bewerten automatisch Risikostufen und geben Warnungen aus. Optimierungsalgorithmen empfehlen maßgeschneiderte Wartungsstrategien (z.B. Planung von Ausfällen, Priorisierung von Aufgaben) basierend auf Risiko, Kritikalität und Ressourcen. Bestätigte Fehler lösen automatisierte Reparaturprotokolle aus.
• ​Expertenwissensbasis:​​ Integrierte Wissensgraphen und Expertensysteme strukturieren Fachwissen und Standards, unterstützen erklärbare AI-Entscheidungen und stärken die Glaubwürdigkeit.

​3. Erwartete Vorteile​

1. ​Erhöhte Intelligenz:​​ Kombiniert intelligente Hardware (automatische Regulierung von OLTC), Sensoren und KI, um "Selbstwahrnehmung, Selbstdiagnose, Selbstentscheidung, Selbstoptimierung" zu ermöglichen.
2. ​Verbesserte Zuverlässigkeit:​​ Höhere inhärente Zuverlässigkeit von GIS/OLTC; KI-Überwachung reduziert unbeplante Ausfälle durch Vorwegnahme von Fehlern.
3. ​Erhöhte Sicherheit:​​ GIS-Design und intelligente Überwachung senken Explosions-/Brandrisiken; frühe Fehlerintervention verhindert Unfälle.
4. ​Reduzierte Wartungskosten:​​ Reduziert die Häufigkeit manueller Inspektionen; zustandsbasierte Wartung vermeidet übermäßige oder unzureichende Wartung und optimiert Ressourcen/Ersatzteile; präventive Maßnahmen senken Reparaturkosten.
5. ​Ressourceneffizienz:​​ GIS spart Land; intelligente Wartung steigert die Nutzung von Geräten und Personal.
6. ​Verlängerte Lebensdauer:​​ Proaktives Gesundheitsmanagement verlangsamt die Alterung der Isolation und den Leistungsverfall, verlängert die Nutzungsdauer.

​4. Implementierungsempfehlungen​

• ​Schrittweises Rollout:​​ Priorisierung veralteter Geräte, kritischer Umspannwerke und städtischer Lastzentren.
• ​Standardisierung zuerst:​​ Entwicklung einheitlicher Spezifikationen für die Geräteauswahl, Sensorinstallation, Datenprotokolle, Plattforminterfaces und KI-Modellierung.
• ​Datenintegration:​​ Durchbrechen von Silos durch Konsolidierung von Überwachungs- und Verwaltungsdaten auf einer einheitlichen Plattform.
• ​Personaltransformation:​​ Schulung des Personals in intelligenter Überwachung, Datenanalyse und KI-Diagnostik, um einen datengetriebenen, mensch-KI-kollaborativen Ansatz zu fördern.
• ​Kontinuierliche Verbesserung:​​ Iterative Verbesserung von KI-Modellen und -Strategien unter Verwendung von Betriebsfeedback.