Beschreibung

Um den Zustand von elektrischen Betriebsmitteln bewerten zu können, werden verschiedene zyklische Diagnoseverfahren an diesen Assets durchgeführt. Eine lediglich auf Messwerte basierende Trendanalyse ist jedoch nicht zielführend, da Wechselwirkungen von elektrischen, thermischen, mechanischen und chemischen Beanspruchungen in den Alterungs- und Schädigungsprozessen vorliegen.

Die Entwicklung von digitalen Zwillingen stellt einen neuen Ansatz einer prognoseorientierten Zustands- und Risikobewertung von elektrischen Betriebsmitteln dar, welcher diese Wechselwirkungen entsprechend berücksichtigt. In der datengesteuerten Modellebene werden Daten aus Überwachung und Zustandsbewertung zusammengeführt und mit Hilfe von maschinellem Lernen zur Optimierung der Instandhaltung und Abschätzung der Restlebensdauer genutzt. Der Aufbau der physikbasierten Modellebene erfolgt auf Basis neuer Methoden zur Parametergewinnung und unter Berücksichtigung generisch kombinierter elektrischer, thermischer, mechanischer und chemischer Modelle und wird am Beispiel von Leistungstransformatoren vorgestellt.

Veranstaltungsort

Forum:Energietechnik (Stand I12, Halle 3)