Digitalisierung soll Anlagenmanagement der Energieversorgungsnetze verbessern

Das Asset Management von Stromnetzbetreibern bietet im Kontext einer Digitalisierung hohe Potentiale zur wirtschaftlichen und technischen Optimierung. Aktuelle Ansätze in der Instandhaltungs- und Erneuerungsplanung der Betriebsmittel basieren zumeist auf Erfahrungswerten, Expertenwissen oder Statistiken.

Die dafür benötigte Datenbasis resultiert aus den Ergebnissen regelmäßiger Vor-Ort Inspektionen der Betriebsmittel durch das Instandhaltungspersonal der Netzbetreiber, die alle 3-6 Jahre durchgeführt werden. Diese Ansätze stoßen bereits heute auf Grund einer zumeist unzureichenden Datenbasis an ihre Grenzen.

Mess- und Diagnosesysteme zur Überwachung des Zustandes der Betriebsmittel könnten diese Lücke schließen. Eingebettet in bereits vorhandene Asset Management Strategien würden beispielweise Datenanalysen an online gespeicherten und dauerhaft erfassten Zustandsdaten des gesamten Betriebsmittelparks Netzbetreibern vollkommen neue Geschäftsprozesse, Methoden und Strategien eröffnen.

Ausgangsbasis für die Umsetzung solcher Ansätze sind jedoch auf die Anwendung der Verteilungsnetzebene zugeschnittene, technologische Lösungen aus vielen Teildisziplinen, etwa Mess- und Diagnosetechnik, Low-Cost-Sensorik und Datenverarbeitung, IKT, Algorithmen zur Zustandsbewertung oder Datenhaltung, welche geringe Kosten aufweisen müssen. Nur so können flächendeckende Systeme und daraus resultierende technische und ökonomische Mehrwerte für die vorausschauende Instandhaltung und Erneuerung von Energieversorgungsystemen realisiert werden.

>>Zustandserfassung auf Basis Mikro-Elektromechanischer-Systeme

Mess- und Diagnoseverfahren, die eine dauerhafte Online-Überwachung zentraler Betriebsmittel eines Stromnetzes ermöglichen, existieren heute standardmäßig nur für Betriebsmittel der Hoch- und Höchstspannungsebene. Die im Verteilungsnetz eingesetzten und wesentlich kompakteren sowie kostengünstigeren Betriebsmittel der Mittel- und Niederspannungsebene werden zumeist gar nicht oder nur rudimentär überwacht.

Eine einfache Adaption von Standardmessverfahren ist angesichts der finanziellen Aufwände für die Messsysteme nicht möglich. Die in der Hoch- und Höchstspannungsebene eingesetzten Messsysteme kosten häufig so viel wie die Betriebsmittel in der Mittel- und Niederspannungsebene selbst. Aus anderen Industriebereichen sind jedoch Sensorsysteme bekannt, die auf Grund sehr hoher Stückzahlen positive Skaleneffekte aufweisen.

Beispielsweise kommen in der Automobil-, Consumer- oder Prozessindustrie kostengünstige Mikro-Elektromechanische-Systeme (MEMS) zum Einsatz, die neben der Sensorik eine integrierte Signalverarbeitung und Kommunikationsschnittstelle enthalten.

Genau hier setzt das Projekt MAKSIM an. Basierend auf MEMS-Technologie werden durch die Projektpartner Fraunhofer FIT, Maschinenfabrik Reinhausen GmbH, Robert Bosch GmbH und die RWTH Aachen kostengünstige Sensor-, Mess-, Informations- und Kommunikationstechnologien entwickelt, angewendet und verifiziert.

In Zusammenarbeit mit Herstellern (Fritz Driescher KG) und drei Verteilungsnetzbetreibern aus den Regionen Aachen (Regionetz GmbH), Köln (Rheinische NETZGesellschaft) und Nürnberg (Main-Donau Netzgesellschaft) erfolgt zunächst die Definition grundlegender Anforderungen an die erforderliche Mess- und Kommunikationstechnik im Hinblick auf Instandhaltung und Erneuerung im Verteilungsnetz. Betrachtet werden unter anderem Faktoren wie Schlüsselparameter, Sensorik, Messgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit, Installationsaufwand und Grenzkosten.

Darauf basierend werden im Rahmen von Laborversuchen Messverfahren Bottom-Up neu entwickelt und anschließend in einem Messsystem umgesetzt. Dabei wird insbesondere untersucht, wie und ob kostengünstige Sensorik aus energietechnikfernen Bereichen eingesetzt werden kann. In diesem Zusammenhang wird eine kostengünstige IKT-Infrastruktur realisiert, die eine zukünftige Digitalisierung des Asset Managements ermöglichen soll.

Neben Datenerfassung, -übertragung und -speicherung werden auch Algorithmen zur sensornahen und überlagerten Datenaufbereitung und -analyse sowie zur späteren Einbindung in Zustandsbewertungsverfahren entwickelt. Begleitend zur Entwicklung wird das entwickelte Gesamtsystem in einem Feldversuch beim Endanwender optimiert und einer technisch-wirtschaftlichen Bewertung unterzogen.