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Essenziell
 
Datenmodell PSKW Verbund 2020

Im Rahmen des Innovationsprogrammes „Digitales Wasserkraftwerk“ der VERBUND Hydro Power GmbH (VHP) werden neue digitale Technologien und Arbeitsweisen hinsichtlich der Eignung in der Wasserkraft entwickelt bzw. getestet. Neben der Analyse von Prozessdaten in Laufkraftwerken ist die datenbasierte Wartung und Störungsprognose für Speicher-Kraftwerke und Pump-Speicher-Kraftwerke (PSKW) ein aktueller Themenschwerpunkt in diesem Programm.

Im gegenständlichen Kooperationsprojekt werden von der Forschungsgruppe Datenanalyse und statistische Modellierung des Instituts POLICIES der JOANNEUM RESEARCH geeignete Methoden zur Störungsfrüherkennung bzw. zur datenbasierten Revisionsplanung in PSKW untersucht. Dafür stehen uns mehrjährige Datenreihen von über 120 Messparametern für das PSKW Reißeck II in Mölltal/Kärnten zur Verfügung. Die mittels moderner Sensorik erfassten hochdimensionalen Sensordaten sind teilweise hochkorreliert und bestehen zum Beispiel aus Temperaturen, Drücken oder Leistungen. Mit Hilfe der statistischen Modellierung und Ansätze des Maschinellen Lernens werden verschiedene Methoden zur Prozessüberwachung getestet, um Störungen bei relevanten und kritischen Anlagenteilen (u.a. Turbine, Generator, Pumpen) frühzeitig zu erkennen bzw. Alterserscheinungen abzubilden.

Das Ziel ist es, gemeinsam mit dem Kooperationspartner VHP einen möglichst präzisen Prototyp zur Überwachung während des laufenden Betriebs zu entwickeln, sodass im Falle einer Anomalie rechtzeitig reagiert und gegebenenfalls vorausschauend gewartet werden kann (Predictive Maintenance). Ein solches Prozessüberwachungsmodell soll drohende Ausfall- bzw. Stillstandzeiten der Maschine und die damit verbundenen Kosten niedrig halten.

Foto: Joanneum Research/Moser

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