Drohnen, Daten und Künstliche Intelligenz

11.12.2020 – Im Sommer 2020 hat die Netze BW mit Sharper Shape einen neuen Ansatz für die Anlageninspektion im gesamten Hochspannungsnetz Baden-Württembergs erprobt.

Netze BW GmbH ist der größte Verteilnetzbetreiber in Baden-Württemberg und für über 100.000 Kilometer Hoch-, Mittel- und Niederspannungsnetze zuständig. Diese sind permanent zu überwachen, zu inspizieren und zu warten, um eine stabile und sichere Stromversorgung der Kunden zu gewährleisten. Eine detaillierte Inspektion in einem so großen, uneinheitlichen Gebiet ist jedoch äußerst ressourcenintensiv: Die traditionelle Herangehensweise besteht bei Netze BW darin, Teams von Ingenieuren einzusetzen, die die Anlagen manuell inspizieren, durch das Land reisen und Versorgungsmasten erklimmen – zudem eine nicht ungefährliche Arbeit. Doch die Anforderungen ändern sich.

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Netze BW will Veränderungen im Netz schneller feststellen. In einem Pilotprojekt wurden Stromnetze aus der Luft mithilfe von Drohnen von Sharper Shape erfasst, die mit hochauflösenden Kameras bestückt waren. (Foto: Sharper Shape Oy)

Im Zuge der Energiewende werden Verteilnetzbetreiber mit einer wachsenden Anzahl von Solarstromanlagen, kleinen Windturbinen oder Ladegeräten für Elektroautos konfrontiert – sie können das Stromnetz zusätzlich belasten und die Notwendigkeit einer detaillierten und weitreichenden Inspektion erhöhen. Mario Gnädig, Projektleiter bei Netze BW: „Wir erleben in Deutschland, wie in vielen anderen Ländern, einen radikalen Wandel im Verteilnetz, der zu einem großen Teil auf die Energiewende zurückzuführen ist. Die Zeiten der langen Planungshorizonte sind vorbei. Wir müssen immer schneller auf Veränderungen im Netz und bei den angeschlossenen Verbrauchern reagieren können. Das ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern revolutioniert auch die Arbeitsweise der Mitarbeiter grundlegend.“

Daher strebt die Netze BW auch in diesem Bereich eine Digitalisierung und Dezentralisierung an. Das soll eine bessere und schnellere faktenbasierte Entscheidungsfindung als Reaktion auf das neue Betriebsumfeld ermöglichen. Für Mario Gnädig gibt es dabei allerdings klare Kriterien: „In erster Linie wollen wir unsere Kollegen vor Ort mit moderner Technik unterstützen. Es ist äußerst wichtig, ihre Arbeitsbelastung nicht durch ein weiteres Tool zu erhöhen, sondern eine echte Vereinfachung zu schaffen. Um dies zu erreichen, streben wir einen hohen Grad an Digitalisierung und Automatisierung an.“

Drohnenbasierte Inspektion

Vor diesem Hintergrund startete Netze BW im Sommer 2020 ein Pilotprojekt mit Sharper Shape. Das Unternehmen mit Sitz in Finnland verfolgt einen Digital-First-Ansatz bei der Inspektion von Anlagen und versprach, die Effizienz der Inspektion erheblich zu verbessern.

Der erste Schritt war die Inspektion der Anlage aus der Luft mit Hilfe von Drohnen, die mit hochauflösenden Kameras bestückt waren. Die Drohnenfotografie liefert schnellere Ergebnisse als die Besteigung der Masten – auch an zuvor unzugänglichen Stellen. Zudem reduziert sich das Risiko für die Mitarbeiter. Das Ergebnis ist ein digitales, hochauflösendes Rasterbild, das automatisch aus den von der Drohne erfassten Daten erzeugt wird. Mario Gnädig sagt: „Wir waren beeindruckt davon, wie einfach es war, mit der Drohnen-Flugplanungssoftware eine Drohne weitgehend unabhängig um die Hochspannungsmasten herumfliegen und automatisch Bilder der Masten erzeugen und visualisieren zu lassen, ohne umfassende Kenntnisse des Piloten.“

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Die Befliegungsdaten werden unmittelbar visualisiert. (Foto: Sharper Shape Oy)

Dabei kommt die zweite Komponente im System von Sharper Shape ins Spiel, die Softwareplattform Sharper CORE, die auch bei Netze BW zur Visualisierung und Analyse der erfassten Daten verwendet wurde. Die Software ermöglicht nach Abgaben des Herstellers eine einfache, intuitive Navigation zwischen den Inspektionsobjekten. Die Daten wurden dabei so formatiert, dass sie in Zukunft leicht mit anderen Abteilungen innerhalb des Verteilnetzbetreibers geteilt werden können. Um die Wartung und künftige Inspektionen zu planen und zu priorisieren, wendet die Lösung Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens an.

Mario Gnädig sieht große Vorteile in der Ausweitung des Verfahrens auf das gesamte Netz von Netze BW: „Ein unternehmensweiter Rollout würde höhere Sicherheitsstandards in unserem Betrieb sowie ein hohes Maß an Standardisierung der Dokumentation und Datenqualität bedeuten – etwas, das in unseren verschiedenen Netzregionen bisher schwierig war. Darüber hinaus würde die verbesserte Datenverfügbarkeit komplexere Analysethemen wie dynamische Inspektionsintervalle, Fehlerabhängigkeiten von anderen Parametern wie beispielsweise Wetter uns eine bessere Informationslage der Mitarbeiter an jedem Standort ermöglichen.“ (pq)

Sharper Shape Oy
Markku Koivisto
02200 Espoo, Finnland,
markku.koivisto@sharpershape.com
www.sharpershape.com

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