Sind elektrische Systeme intelligenter denn je?

Die Evolution des „Gehirns“: Von der Automatisierung zur intelligenten Entscheidungsfindung
Obwohl auch frühere elektrische Systeme über Automatisierung verfügten, funktionierten sie hauptsächlich nach vordefinierten Regeln. Heutige Systeme hingegen haben ein „Gehirn“ entwickelt, das denken kann.
Große Stromnetzmodelle bilden den Kern der Entscheidungsfindung: Spezielle Stromnetzmodelle wie das „Guangming Large Model“ von State Grid und „Da Watt“ von China Southern Power Grid entwickeln sich zum intelligenten Kern des Systems. So kann beispielsweise der KI-gestützte Stromverteiler von Hangzhou die gesamte Stromlastanalyse der Stadt innerhalb von drei Sekunden durchführen und die Effizienz der Lastverteilung um mehr als das Dreifache steigern.
Präzise Vorhersage und intelligente Diagnose: Dank Deep Learning kann das System zukünftige Entwicklungen vorhersagen. Das DLCF-System der Guangdong Power Grid Company hält den Lastprognosefehler für die nächsten 96 Stunden unter 2,1 %. Der neu implementierte „Intelligente Agent für Leitungsverluste im Verteilungsnetz“ der Yangzhou Power Supply Company in Jiangsu erkennt präzise 15 sichtbare und 10 verdeckte Verlustarten. Dadurch wird eine Einhaltungsquote von 99,84 % für Leitungsverluste im Verteilungsnetz erreicht.

Erweiterung der Sinne: Von blinden Flecken zur Panoramawahrnehmung
Intelligente elektrische Systeme führen mittels allgegenwärtiger „Sinne“ eine akribische Wahrnehmung des gesamten Systems durch.
Deutlich verbesserte Lageerkennung: Das vom Chinesischen Forschungsinstitut für elektrische Energie entwickelte System, das auf Graph-Deep-Learning-Technologie basiert, steigert die Genauigkeit der dynamischen Topologieverfolgung auf über 98 % und die Genauigkeit der Prognose von verteilten Quellen und Lasten auf über 88 %. Dadurch kann das System seinen eigenen Betriebszustand präziser erfassen.
Autonome Anlageninspektion: Gefährliche Inspektionsaufgaben, die bisher manuelles Klettern erforderten, können nun von intelligenten Robotern übernommen werden. Der Roboterhund „Tianshu“ von State Grid, Inspektionsroboter für Übertragungsleitungen und andere entwickeln sich zu unverzichtbaren Mitarbeitern im Bereich des Energiebetriebs. Die Effizienz intelligenter Drohneninspektionen hat sich verfünffacht, wodurch das Risiko für Menschen deutlich reduziert wird.

„Verlängerung der ‚Hände‘: Von der präzisen Ausführung zur Mensch-Maschine-Kollaboration“
Intelligenz ist nicht nur im „Gehirn“ und den „Sinnen“ verankert, sondern erstreckt sich auch auf die Ausführungsebene und ermöglicht so präzisere und schnellere Abläufe.
Autonome Ausführung komplexer Operationen: Der KI-gesteuerte Operationsroboter „Big Watt“ von China Southern Power Grid kann bereits autonom Schaltvorgänge an Schaltanlagen durchführen – eine Schlüsselaufgabe, um den sicheren und stabilen Betrieb des Stromnetzes zu gewährleisten.
Intelligente Steuerung im Millisekundenbereich: In Umgebungen mit extrem hohen Zuverlässigkeitsanforderungen, wie beispielsweise Rechenzentren, ermöglichen intelligente automatische Steuerungssysteme auf Basis der IEC 61850 GOOSE-Kommunikation ein schnelles und zuverlässiges Umschalten zwischen Stromversorgungen. Dadurch werden Verzögerungen und Risiken durch feste Verdrahtung vermieden. In der petrochemischen Industrie kann das High-Speed ​​Transfer System (HSTS) von ABB die Stromversorgung innerhalb von 30 Millisekunden umschalten und so die Produktionskontinuität gewährleisten.

Neugestaltung der zugrundeliegenden Logik: Von festen Verbindungen zu softwaredefinierten
Die Grundlage für all diese intelligenten Leistungsmerkmale bildet die grundlegende Veränderung der zugrundeliegenden Logik elektrischer Systeme.
Software-Hardware-Entkopplung: Das Konzept der softwaredefinierten Automatisierung, repräsentiert durch die offene Automatisierungsplattform EcoStruxure von Schneider Electric, hält Einzug in die Bereiche Elektrotechnik und industrielle Automatisierung. Es entkoppelt Software von Hardware und ermöglicht so die Aktualisierung und Erweiterung von Systemfunktionen durch Software-Updates – ähnlich wie bei der Aktualisierung einer mobilen App. Dies verbessert die Systemflexibilität und die Effizienz der Implementierung deutlich (die Implementierungszeit kann um mehr als 20–50 % reduziert werden).
Digitaler Zwilling: Durch die Erstellung eines digitalen Abbilds physischer Anlagen kann deren Zustand in Echtzeit überwacht und Störungen frühzeitig erkannt werden. Das von Pinggao Electric entwickelte GIS-basierte System für den digitalen Zwilling von Anlagen ermöglicht Störungswarnungen bis zu 48 Stunden im Voraus und verbessert so die Wartungseffizienz um 40 %.