de.wedoany.com-Bericht: ESB Networks hat ein fünfjähriges Programm gestartet, um bis zu 10.000 Stromnetzanlagen in der Republik Irland digital zu inspizieren. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit eSmart Systems durchgeführt und nutzt eine Künstliche Intelligenz-Plattform, um die Effizienz der Netzinspektionen und den Datenwert zu steigern.
ESB Networks, eine Tochtergesellschaft der ESB-Gruppe, ist für den Bau, den Betrieb und die Wartung des Stromverteilungssystems in der Republik Irland verantwortlich und versorgt rund 2,4 Millionen Kunden. Die Gruppe hat sich verpflichtet, bis 2040 ein Netto-Null-Stromsystem zu erreichen. Vor diesem Hintergrund steht ESB Networks vor mehreren Herausforderungen: der Integration wachsender erneuerbarer Energieerzeugung, der Unterstützung der Elektrifizierung von Wärme und Verkehr sowie der Verwaltung eines Verteilnetzes mit einer großen Anzahl alternder Anlagen. Korrosion ist eines der häufigsten Zustandsprobleme im irischen Stromnetz, und das bildbasierte KI-Inspektionsprojekt gilt als geeignet, diese Herausforderung langfristig kontinuierlich zu verfolgen.
Traditionelle Inspektionsmethoden umfassen Hubschrauberinspektionen, Fußinspektionen und regelmäßige Kletterinspektionen an Masten. Die dabei gewonnenen Daten werden hauptsächlich lokal genutzt und eignen sich kaum für eine netzweit priorisierte Anlagenbewertung oder vorausschauende Wartung. Darüber hinaus verursachen Hubschrauberflüge und LKW-Einsätze sowohl finanzielle Kosten als auch CO₂-Emissionen, was die Umweltbilanz des Versorgungsunternehmens beeinträchtigt. Daher hat ESB Networks hohe Standards für das neue Inspektionsprogramm festgelegt: Die Ergebnisse müssen in einem einheitlichen, netzweit gültigen Format ausgegeben werden, eine dauerhafte, über die Zeit wachsende Aufzeichnung des Anlagenzustands aufbauen und einen messbaren Beitrag zur Reduzierung der CO₂-Emissionen der Inspektionen selbst leisten.
Die Lösung besteht in der Zusammenarbeit mit eSmart Systems zur Bereitstellung der Grid Vision-Plattform, die eine Inspektionsmethode kombiniert, die Drohnenbilder, KI-gestützte Fehlererkennung und menschliche Überprüfung im Kreislauf (Human-in-the-Loop) umfasst. Jedes Bild wird von einem trainierten Computer-Vision-Modell verarbeitet, um spezifische Anlagenzustandskategorien zu identifizieren. Jeder Befund wird vor der Maßnahmenumsetzung von einem geschulten Analysten überprüft.
Der strategische Schwerpunkt des Projekts liegt auf der daraus resultierenden Datenbank mit Längsschnittaufzeichnungen der Anlagenzustände. Die Drohnenbilder und KI-gestützten Bewertungen jedes Inspektionszyklus bilden eine Längsschnittaufzeichnung des Zustands jeder Anlage, was eine Grundvoraussetzung für risikobasierte Priorisierung von Austauschmaßnahmen und vorausschauende Wartungsanalysen schafft. Oisín Armstrong vom ESB Engineering and Major Projects Team erklärte, dass die virtuelle Inspektionsmethode ESB in die Lage versetze, „durch ein End-to-End-Inspektionsprojekt die Effizienz zu steigern, Zeit zu sparen, Kosten zu senken und den CO₂-Fußabdruck zu reduzieren, was unsere Mission unterstützt, bis 2040 Netto-Null-Emissionen zu erreichen.“
Das Projekt liefert messbare betriebliche Ergebnisse. Die Zeit von der Inspektion bis zum Bericht wurde erheblich verkürzt. Automatisierte Arbeitsabläufe reduzieren die Zeit von der Bildaufnahme bis zu verwertbaren Befunden, was wiederum die Anzahl der für die Aufrechterhaltung der Netzsichtbarkeit erforderlichen LKW-Einsätze und Hubschrauberflugstunden verringert. Der CO₂-Fußabdruck des Inspektionsprogramms selbst sinkt, und die Anlagenzustandsdaten werden in einem einheitlichen, netzweit gültigen Format erfasst, was proaktive Anlagenentscheidungen unterstützt. Das Programm wird weiter ausgebaut, um Inspektionsdaten mit breiteren Anlagen- und Umweltdatensätzen zu integrieren und eine kontinuierliche intelligente Ebene aufzubauen.
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