[30.5.2018] Beim Netzbetreiber Schleswig-Holstein Netz setzt E.ON ein neues Analyse-Verfahren ein. Mithilfe umfassender Datenanalyse und einem selbstlernenden Algorithmus können Fehler und Störungen im Stromnetz deutlich zuverlässiger vorhergesagt werden als bisher.

Störungen im Stromnetz beheben – lange bevor sie auftreten können: Das ermöglicht der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei einer Technik, die E.ON entwickelt hat und die beim Netzbetreiber Schleswig-Holstein Netz zum Einsatz kommt. Nach Angaben des Energiekonzerns ermöglicht es die Verbindung von umfassender Datenanalyse mit einem selbstlernenden Algorithmus, Fehler und Störungen im Stromnetz deutlich zuverlässiger vorherzusagen als bisher – und viel früher Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Die neue Störungsvorhersage, in Fachkreisen Predictive Maintenance genannt, beruht laut E.ON auf einer Vielzahl interner und externer Daten, zum Beispiel dem Alter und der Bauart der Leitungen, Instandhaltungs- und Wetterdaten sowie Echtzeitinformationen wie dem aktuellen Lastverhalten. E.ON setze dieses Verfahren seit rund neun Monaten im Bereich der Mittelspannungsnetze ein. Und die Ergebnisse seien 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 Technik verbessere zudem die Planung für Netzbaumaßnahmen, wovon vor allem die Kommunen profitierten. Für Bürger und Gemeinden bedeute die verbesserte Instandhaltung eine Reduzierung von Bau- und Erdarbeiten zu Reparaturzwecken. Für das Unternehmen selbst böten sich neue Perspektiven, Budgets und Investitionen besser verteilen und im Voraus planen zu können. (al)

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