„Mitnetz Strom verfügt über einen großen Datenschatz. Ihn können wir nutzen, Störungen und Fehler frühzeitiger erkennen oder prognostizieren und so die Stromversorgung noch sicherer und zuverlässiger machen", betont Mirko Schuster, Abteilungsleiter im Assetmanagement und Projektleiter für künstliche Intelligenz.

Störungen in Schaltanlagen

Im ersten Schritt sah sich der ostdeutsche Netzbetreiber Umspannwerke an, die Dreh- und Angelpunkt der Stromversorgung sind. "Störungen haben hier verheerende Folgen. Um ihnen vorzubeugen, haben wir mit Hilfe künstlicher Intelligenz ein nützliches und effektives Frühwarnsystem erstellt“, so Schuster.

Das Frühwarnsystem erkennt mögliche Störungen an Schaltanlagen in den fast 200 Umspannwerken des Unternehmens. Schaltanlagen bilden neben dem Transformator das Herzstück eines Umspannwerkes. Sie leiten den Strom aus dem Hochspannungsnetz an das Mittelspannungsnetz weiter und umgekehrt.

Anlagen- und Bewegungsdaten als Grundlage

Für das Frühwarnsystem werden Netzdaten, Betriebsmittelzustände und die Fehlerhistorie einbezogen, die auf eventuell eintretende Störungen in Schaltanlagen hinweisen. Die Ergebnisse werden in Form von Monatsberichten an das Anlagen-Management und den Netzbetrieb weitergeleitet. Bei Auffälligkeiten könne man Instandsetzungen bedarfsorientiert geplant und viel schneller durchführen, heißt es bei Mitnetz Strom.

Bei den Daten, die ausgewertet werden, handelt es sich um Stammdaten. Zu ihnen gehören zum einen die klassischen Anlagendaten. Sie geben Auskunft über Standort, Baujahr und Typ einer Schaltanlage. Zum anderen werden die sogenannten Bewegungsdaten erhoben. Sie umfassen Prozessdaten wie Messdaten für die Spannung und Leistung, Wartungs- und Instandhaltungsdaten, Ereignisdaten sowie Wetterdaten.

Weitere Anwendungsfälle geplant

Mitnetz Strom arbeitet bei der Daten-Analyse mit der Unternehmensberatung McKinsey und Eon zusammen. „Das Frühwarnsystem bei Störungen von Schaltanlagen in Umspannwerken ist nur ein Beispiel von vielen, bei dem uns die künstliche Intelligenz helfen kann, die Versorgungssicherheit zu verbessern. Wir werden weitere Anwendungsfälle testen“, berichtet Schuster. (sg)