Die wachsende Bedeutung der Zustandsüberwachung im Power Transformer Asset Management

Leistungstransformatoren gehören zu den teuersten und kritischsten Anlagen in elektrischen Energiesystemen. Ein einzelner Transformatorausfall kann zu weit verbreiteten Ausfällen, kostspieligen Reparaturen und erheblichen Sicherheitsrisiken führen. Herkömmliche zeitbasierte Wartungsarbeiten, bei denen Transformatoren nach einem festen Zeitplan inspiziert und gewartet werden, erweisen sich oft als unzureichend. Anlagen können zwischen den Inspektionen unter versteckten Verschlechterungen leiden, die zu unerwarteten Ausfällen führen. Diese Realität hat die Industrie zu einer zustandsbasierten Wartung getrieben, eine Strategie, die auf einer kontinuierlichen oder periodischen Bewertung des tatsächlichen Betriebszustands des Transformators beruht. Im Mittelpunkt dieser Verschiebung stehen Sensoren zur Zustandsüberwachung.

Zustandsüberwachungssensoren bieten Echtzeit-Überblicke in Schlüsselparameter wie Temperatur, gelöster Gasstand, teilweise Entladungsaktivität und mechanische Vibration. Durch die Erfassung von Daten darüber, wie sich ein Transformator unter Last und Umweltbelastung verhält, können Versorgungsunternehmen und Industriebetreiber Frühwarnsignale einer Verschlechterung erkennen. Dieser proaktive Ansatz verlängert nicht nur die Lebensdauer des Transformators, sondern optimiert auch die Wartungsbudgets, richtet sich an die Netzzuverlässigkeitsziele und erhöht die Sicherheit am Arbeitsplatz. Da Stromnetze modernisieren und erneuerbare Energiequellen aufnehmen, wird die Rolle der sensorbasierten Überwachung im Transformatoranlagenmanagement noch ausgeprägter.

Was sind Condition Monitoring Sensoren?

Zustandsüberwachungssensoren sind spezialisierte Geräte, die permanent oder semi-permanent an oder in einem Transformator installiert sind. Sie messen kontinuierlich physikalische, chemische oder elektrische Variablen, die mit dem Zustand des Transformators korrelieren. Die gesammelten Daten werden an eine lokale oder Cloud-basierte Analyseplattform übertragen, wo sie verarbeitet und interpretiert werden. Das Ziel ist es, die Messwerte von rohen Sensoren in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln: Alarme bei Überschreitung eines Schwellenwerts, Trends, die eine allmähliche Verschlechterung zeigen, oder prädiktive Modelle, die die verbleibende Nutzungsdauer vorhersagen.

Diese Sensoren arbeiten nach Prinzipien, die von der Widerstandstemperaturerkennung (RTD) bis zur akustischen Emissionsanalyse reichen. Im Gegensatz zu periodischen manuellen Probenahmen (z. B. alle sechs Monate eine Ölprobe nehmen), liefern Sensoren einen kontinuierlichen Informationsstrom, der transiente Ereignisse und langsame Fehler erfasst. Die Integration von Sensordaten mit der Enterprise Asset Management (EAM) -Software ermöglicht eine ganzheitliche Ansicht der Transformatorflotte, so dass Wartungsteams Einheiten priorisieren können, die sofortige Aufmerksamkeit benötigen und die Arbeit an gesünderen Einheiten verschieben.

Durch die Verknüpfung von Sensorausgängen mit einem digitalen Zwilling – einer virtuellen Nachbildung des physischen Assets – können Ingenieure Szenarien wie Überlastbedingungen oder Ausfälle des Kühlsystems simulieren, ohne die reale Ausrüstung zu riskieren. Diese Vorhersagefähigkeit ist ein Eckpfeiler moderner Asset-Management-Strategien und treibt die Einführung von Sensortechnologien in der gesamten Branche voran.

Arten von Sensoren in Power Transformers verwendet

Ein umfassendes Zustandsüberwachungssystem kombiniert typischerweise mehrere Sensortypen, die jeweils auf einen bestimmten Fehlermodus abzielen.

Temperatursensoren

Die Temperatur ist der wichtigste Indikator für den Zustand des Transformators. Überhitzung beschleunigt die Alterung der Isolierung und kann zu einem katastrophalen Ausfall führen.

  • Winding Temperatursensoren (WTI): Dies sind RTDs oder Thermoelemente, die während der Herstellung in die Transformatorwicklungen eingebettet sind. Sie messen die heißeste Punkttemperatur, was kritisch ist, weil die Isolationslebensdauer exponentiell mit der Temperatur abnimmt. In der Regel kann ein Anstieg von 6-10 ° C über der Nenntemperatur die Isolationslebensdauer halbieren.
  • Top Öltemperatursensoren: Diese Sensoren, die in der Nähe der Spitze des Haupttanks im Öl platziert sind, verfolgen die Schüttöltemperatur. In Kombination mit der Wicklungstemperatur helfen sie, die Wirksamkeit des Kühlsystems zu bestimmen.
  • Bodenöltemperatursensoren: In der Nähe des Bodens des Tanks messen sie das gekühlte Öl, das von Kühlern zurückgeführt wird.

Schlüsselparameter für die Überwachung: Absolute Temperatur, Anstiegsgeschwindigkeit (dT/dt) und Temperaturunterschiede zwischen den Phasen; Alarme werden gemäß den Normen IEC 60076-2 oder IEEE C57.91 eingestellt.

Gas-in-Öl (gelöste Gasanalyse) Sensoren

Die Analyse gelöster Gase (DGA) gilt als das leistungsfähigste Diagnosewerkzeug für Transformatoren. Bei internen Fehlern wie Lichtbogen, Korona oder Überhitzung zersetzen sich das isolierende Öl und Papier, wobei charakteristische Gase (z. B. Wasserstoff, Methan, Ethylen, Acetylen) freigesetzt werden. Online-DGA-Sensoren messen kontinuierlich die Konzentrationen dieser Gase und ihre Verhältnisse, wodurch die Fehlerart identifiziert werden kann.

  • Einzelgassensoren: Kostengünstige Sensoren, die nur Wasserstoff (ein häufiges Frühfehlergas) erkennen.
  • Mehrgassensoren: Messen Sie bis zu neun wichtige Gase (H2, CO, CO2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6, O2, N2). Geben Sie detaillierte Diagnosefähigkeit und können Sie die Gasentwicklungsraten bestimmen.
  • Photoakustische Spektroskopie (PAS) Sensoren: Verwenden Sie optische Absorption, um Gase in sehr niedrigen Konzentrationen (ppm/ppb) zu detektieren.

Moderne DGA-Sensoren können auch Schlüsselverhältnisse wie Rogers, Duval Triangle und IEC-Verhältnisse berechnen. Alarmschwellen werden durch IEEE C57.104 und IEC 60599 definiert. Die kontinuierliche Überwachung ermöglicht die Erkennung von beginnenden Fehlern Wochen oder Monate, bevor sie kritisch werden.

Teilentladungssensoren

Die PD-Aktivität kann in Hohlräumen innerhalb der festen Isolierung, entlang von Papier-Öl-Schnittstellen oder auf Oberflächen von Durchführungen auftreten. PD-Sensoren erfassen die hochfrequenten elektrischen Impulse, akustischen Emissionen oder elektromagnetischen Wellen, die durch Entladungen erzeugt werden.

  • Kapazitivkoppler: An der Transformatordurchführung oder über einen Zugangsanschluss installiert. Sie messen das elektrische PD-Signal und sind der häufigste PD-Sensor für Leistungstransformatoren.
  • Hochfrequenz-Stromtransformatoren (HFCT): Klemmen um den Erdungsleiter und detektieren PD-Impulse auf der neutralen oder Tankmasse.
  • Akustische Sensoren: Piezoelektrische Wandler, die an der Tankwand montiert sind. Sie erfassen die Druckwellen von PD-Ereignissen. Nützlich für die Lokalisierung der Entladungsquelle durch Triangulation zwischen mehreren Sensoren.
  • UHF-Sensoren: Antennen-basierte Sensoren, die die während der PD emittierte elektromagnetische Welle einfangen. Sie haben eine hohe Empfindlichkeit und können über Ölablassventile oder Mannlöcher installiert werden.

Key Metriken: PD Größe (pC), phasenaufgelöste Teilentladung (PRPD) Muster, Pulszahl und Trend im Laufe der Zeit.

Feuchtigkeits- und Ölqualitätssensoren

Wasser in Transformatoröl beschleunigt die Alterung der Isolierung und verringert die Spannungsfestigkeit. Feuchtigkeitssensoren messen die relative Feuchtigkeit (% RH) und die Temperatur im Öl, aus der der Wassergehalt (ppm) abgeleitet wird. Zusätzlich verfolgen Ölqualitätssensoren Parameter wie Säuregehalt (Neutralisationszahl), Widerstand und Tandelta.

  • Inline-Feuchtigkeitssensoren: In der Ölzirkulationsleitung oder direkt im Tank installiert.
  • Sonden für Ölqualität: Multiparameter-Sonden, die Feuchtigkeit, Temperatur und manchmal Säure und Grenzflächenspannung messen.

Die Aufrechterhaltung der Ölqualität ist für die Zuverlässigkeit des Transformators von entscheidender Bedeutung. Hohe Feuchtigkeit in Kombination mit Sauerstoff und Wärme kann zu Schlammbildung, verminderter Kühlung und erhöhtem Risiko von Überschlägen führen.

Sensoren zur Überwachung der Durchgangsöffnung

Durchführungen sind der Eintrittspunkt für Hochspannungsleiter durch den Transformatortank; sie sind anfällig für Isolationsausfälle, oft durch Feuchtigkeitseintritt oder teilweise Entladung.

  • Kapazität und tan delta (Dissipationsfaktor): Kapazitätsänderungen zeigen Isolationsverschlechterung oder Feuchtigkeit an. Tan delta misst die dielektrischen Verluste.
  • Leckagestrom: Die resistive Komponente des Stroms, der durch die Durchführungsisolation fließt.
  • Spannungsverteilung: In kapazitiv gestaffelten Durchführungen kann die Überwachung der Spannung an jedem Abgriff einen grading Kondensatorausfall aufdecken.

Moderne Durchlaufüberwachungsgeräte verwenden eine harmonische Analyse, um kapazitive und resistive Komponenten zu trennen. Die Trendbildung dieser Werte im Laufe der Zeit ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Durchlauffehlern, die eine der Hauptursachen für Transformatorexplosionen sind.

Vibrationssensoren

Die mechanische Integrität des Transformatorkerns und der Wicklungen ist von entscheidender Bedeutung. Übermäßige Vibrationen können auf lose Klemm-, Wicklungsverformungs- oder Kernlaminierungsprobleme hinweisen. Beschleunigungsmesser sind an der Tankwand oder dem Kernrahmen angebracht. Die Frequenzanalyse von Vibrationssignalen trennt die normale Magnetostriktion von abnormalen mechanischen Resonanz- oder Aufprallereignissen.

Typische Parameter: RMS-Geschwindigkeit, Spitzenbeschleunigung und Frequenzspektren. Vibrationsüberwachung ist besonders wichtig für Transformatoren in seismischen Zonen oder solchen, die häufigen Durchfehlerströmen ausgesetzt sind.

Stufenschalter-Überwachungssensoren

Laststufenschalter (OLTCs) gehören aufgrund ihrer mechanischen und elektrischen Schaltwirkung zu den fehleranfälligsten Komponenten.

  • Motorstromprofil: Abweichungen weisen auf mechanischen Verschleiß oder Bindung hin.
  • Öltemperatur und DGA im Stufenschalterfach (getrennt vom Haupttank).
  • Kontaktabnutzung: Abgeleitet von kumulativer Tap-Änderungszahl und Stromstärke.
  • Vibrationsmuster: Deutliche Signaturen für jede Tap-Änderungsoperation; Änderungen zeigen mechanische Fehler an.

Die Online-Überwachung von Stufenschaltern kann katastrophale Ausfälle verhindern, die zu einer Ungenauigkeit des Transformators und sogar zu einer Explosion führen können.

Integrierte Zustandsüberwachungssysteme

Während einzelne Sensoren wertvolle Daten liefern, ergibt sich ihre wahre Leistung, wenn sie in einem integrierten Zustandsüberwachungssystem (ICMS) zusammengefasst werden. Ein ICMS sammelt Daten von allen Sensoren - Temperatur, DGA, PD, Feuchtigkeit, Durchführung, Vibration, Stufenschalter - und aggregiert sie in einer einzigen Plattform. Advanced Analytics korreliert mehrere Parameter, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren. Beispielsweise deutet ein steigender Wasserstofftrend in Kombination mit einer steigenden Wicklungstemperatur und PD-Aktivität stark auf einen Überhitzungsfehler hin, während Wasserstoff allein ein falsch positives Ergebnis einer Sensordrift sein könnte.

Moderne ICMS-Plattformen haben auch eine Schnittstelle mit dem SCADA-System der Umspannstation, so dass Betreiber neben elektrischen Messungen wie Last, Spannung und Leistungsfaktor auch Transformator-Gesundheitsindikatoren sehen können. Viele Systeme verfügen jetzt über Cloud-Konnektivität, ermöglichen flottenweite Vergleiche und Remote-Expertenanalysen. Hersteller wie ABB, Siemens und GE bieten proprietäre ICMS-Lösungen an, aber offene Architekturplattformen, die mehrere Sensormarken unterstützen, gewinnen an Zugkraft.

Vorteile der Condition Monitoring

Früherkennung und Prävention von Fehlern

Durch kontinuierliches Monitoring können beginnende Fehler Tage, Wochen oder sogar Monate vor dem Ausfall erkannt werden. So zeigt beispielsweise ein schnell steigender Ethylen- und Ethantrend einen Hot Spot zwischen 300 und 700 °C an - oft aufgrund schlechter elektrischer Kontakte. Die Früherkennung ermöglicht eine planmäßige Wartung während Zeiten mit geringem Bedarf, wodurch ein katastrophaler Ausfall der Buchse oder ein Tankbruch vermieden werden. Eine Umfrage der CIGRE-Arbeitsgruppe A2.44 aus dem Jahr 2018 ergab, dass Online-DGA allein 70 bis 80 % der auftretenden Fehler erkennen konnte, bevor sie zu erzwungenen Ausfällen führten.

Verlängerte Transformatorlebensdauer

Durch rechtzeitiges Eingreifen hilft die Zustandsüberwachung, die Faktoren zu mildern, die das Altern beschleunigen: Überhitzung, Feuchtigkeitseintrag und teilweise Entladung. Wenn beispielsweise ein Kühlventilator ausfällt, zeigt die Temperaturüberwachung sofort die Anomalie an; wenn sie innerhalb von Stunden korrigiert wird, wird ein Übertemperaturbetrieb verhindert, der die Isolierung dauerhaft beeinträchtigen könnte. Über die 30-40-jährige Lebensdauer eines Transformators kann eine solche Wachsamkeit den Austausch um 5-10 Jahre verschieben, was einen erheblichen Kapitalaufschub darstellt.

Verringerte ungeplante Ausfallzeiten

Ungeplante Transformatorausfälle sind extrem kostspielig – nicht nur bei Reparatur und Austausch, sondern auch bei Einnahmenausfällen, Strafzahlungen aus Netzcodes und Reputationsschäden für Versorgungsunternehmen. Ein Zustandsüberwachungssystem mit prädiktiver Analyse kann die verbleibende Nutzungsdauer eines Transformators vorhersagen, so dass Betreiber den Austausch während geplanter Ausfälle planen können. Nach Angaben des Electric Power Research Institute (EPRI) reduziert die zustandsbasierte Wartung ungeplante Ausfallzeiten um 30-50 % im Vergleich zu zeitbasierten Programmen.

Kosteneinsparungen durch gezielte Wartung

Anstatt teure, aufdringliche Inspektionen an allen Transformatoren in einem festen Zyklus durchzuführen, können die Betreiber die Ressourcen auf Einheiten konzentrieren, die Anzeichen von Stress zeigen. Diese Optimierung reduziert unnötige Ölfiltration, Austausch von Durchführungen und Wartung des Stufenschalters. Die Kosten für ein bescheidenes Sensorpaket (z. B. Temperatur, Wasserstoff und Feuchtigkeit) für einen Verteilungstransformator können innerhalb von zwei Jahren zurückgewonnen werden, wenn es auch nur einen einzigen erzwungenen Ausfall verhindert.

Mehr Sicherheit

Transformatoren können mit verheerender Kraft explodieren und heißes Öl, Schrapnell und giftige Gase freisetzen. Die Zustandsüberwachung erkennt Bedingungen, die solchen Ereignissen vorausgehen - schnelle Gaserzeugung, hoher Tankdruck oder Versagen der Durchführungsisolation -, die es den Betreibern ermöglichen, die Einheit sicher zu entstromen. Viele Versorgungsunternehmen verpflichten sich jetzt zur Online-DGA- und Durchführungsüberwachung für große Transformatoren in dicht besiedelten oder umweltsensiblen Gebieten.

Einhaltung und Berichterstattung

Die Regulierungsbehörden verlangen von den Versorgungsunternehmen zunehmend den Nachweis, dass kritische Anlagen proaktiv verwaltet werden. Die Zustandsüberwachung liefert dokumentierte Belege für Gesundheitstrends, Wartungsmaßnahmen und Risikobewertungen. Diese Daten sind für Sicherheitsaudits, Versicherungsbewertungen und Vermögensbewertung von unschätzbarem Wert.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Umsetzung

Voraussichtliche Investitionen

Die Kosten für Sensoren, Installation, Kommunikationsinfrastruktur und Software können erheblich sein. Ein umfassendes Überwachungssystem für einen Hochspannungstransformator kann je nach Sensorsuite zwischen 20.000 und 100.000 US-Dollar liegen. Die Versorgungsunternehmen müssen diesen Aufwand durch erwartete Einsparungen aus vermiedenen Ausfällen und reduzierter Wartung rechtfertigen. Eine Kosten-Nutzen-Analyse sollte die Kritikalität des Transformators, sein Alter und die Folgen eines Ausfalls berücksichtigen.

Datenmanagement und Analytics

Ein einzelner Transformator kann Tausende von Datenpunkten pro Stunde erzeugen. Ohne intelligente Filterung und automatisierte Analyse riskieren Betreiber eine Informationsüberlastung. Robuste Datenmanagementsysteme müssen Speicher, Echtzeit-Dashboards, Trendanalyse und Alarmierung umfassen. Machine-Learning-Algorithmen, die normale Betriebsmuster lernen, können Fehlalarme reduzieren und subtile Anomalien markieren. Die Entwicklung und Wartung solcher Systeme erfordert jedoch qualifizierte Datenwissenschaftler und Domänenexperten - eine Ressource, die in Versorgungsunternehmen oft knapp ist.

Sensorzuverlässigkeit und Genauigkeit

Die Sensoren selbst sind einer Drift, Verschmutzung und einem Ausfall ausgesetzt. Ein fehlerhafter Sensor kann falsche Negative (fehlen eines echten Fehlers) oder falsche Positive (auslösen von unnötigen Alarmen) erzeugen. Redundanz - die Verwendung mehrerer Sensortypen zur gegenseitigen Überprüfung (z. B. DGA plus PD für Lichtbögen) - kann dieses Risiko mindern. Periodische Kalibrierung und Selbstdiagnosefunktionen moderner Sensoren tragen dazu bei, die Genauigkeit über Jahre hinweg zu erhalten.

Integration mit bestehenden Systemen

Viele Dienstprogramme betreiben Legacy-Asset-Management- und SCADA-Systeme, die nicht für die Annahme von Sensordatenströmen konzipiert wurden. Die Nachrüstung der Integration kann komplex und teuer sein. Standard-Kommunikationsprotokolle wie IEC 61850, Modbus und DNP3 erleichtern den Datenaustausch, ältere Systeme erfordern jedoch möglicherweise Protokollkonverter oder benutzerdefinierte Treiber. Cloud-basierte Überwachungsplattformen, die Daten über MQTT oder HTTP akzeptieren, werden zunehmend verwendet, um die Integrationskomplexitäten vor Ort zu umgehen.

Cybersecurity-Risiken

Durch die Verbindung von Zustandsüberwachungssensoren mit Unternehmensnetzwerken oder dem Internet wird eine Cyber-Exposition eingeführt. Ein kompromittierter Sensor könnte als Einstiegspunkt für Angriffe auf Automatisierungssysteme von Umspannwerken verwendet werden. Versorgungsunternehmen müssen Netzwerksegmentierung implementieren, Kommunikation verschlüsseln und regelmäßig Software patchen.

Künstliche Intelligenz und digitale Zwillinge

Die nächste Grenze ist die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) auf Sensordaten. KI-Modelle können komplexe Muster erkennen, die herkömmliche regelbasierte Systeme vermissen - zum Beispiel, indem sie Lastmuster mit kleineren Temperaturschwankungen korrelieren, um die Degradation des Kühlsystems Monate im Voraus vorherzusagen. Die digitale Zwillingstechnologie erzeugt eine virtuelle Nachbildung des Transformators, die sich mit Echtzeit-Sensordaten entwickelt und prädiktive Simulationen wie "Was passiert, wenn wir die Last für eine Stunde um 10% erhöhen?"

Unternehmen wie ABB und Siemens integrieren KI in ihre Monitoring-Plattformen, wodurch der Bedarf an professionellen manuellen Analysen reduziert wird. Startups wie T-Rex Analytics und Phenix Systems bringen auch spezialisierte prädiktive Tools auf den Markt.

Edge Computing und Echtzeitverarbeitung

Die Übertragung aller rohen Sensordaten in eine zentrale Cloud kann bandbreitenintensiv sein und Latenzzeiten einführen. Edge Computing - die Verarbeitung von Daten lokal an der Umspannstation - ermöglicht eine sofortige Analyse und Reaktion. Beispielsweise kann ein Edge-Gerät einen schnellen DGA-Spike erkennen und automatisch einen Alarm auslösen oder sogar eine teilweise Lastreduzierung auslösen, ohne auf eine Cloud-Verarbeitung zu warten. Dies ist insbesondere für entfernte oder Offshore-Umspannstationen mit eingeschränkter Konnektivität von Vorteil.

Internet of Things (IoT) Flottenmanagement

Das IoT-Paradigma ermöglicht es den Dienstprogrammen, den Zustand aller Transformatoren in einer gesamten Region auf einem einzigen Dashboard zu sehen. Kostengünstige drahtlose Sensoren (z. B. mit LoRaWAN oder NB-IoT) machen es wirtschaftlich möglich, auch kleinere Verteilertransformatoren zu überwachen, die zuvor ignoriert wurden. Flottenanalytik kann systemische Probleme identifizieren - wie eine Charge fehlerhafter Durchführungen eines bestimmten Herstellers - und Ersatz entsprechend priorisieren.

Fortschrittliche Sensor-Miniaturisierung und Self-Powering

Die Sensorverpackung schrumpft, während sich die Leistung verbessert. MEMS-basierte Gassensoren werden beispielsweise in einem Bruchteil der Größe und der Kosten herkömmlicher Analysatoren empfindlich genug für DGA. Eigenbetriebene Sensoren, die Energie aus dem Magnetfeld oder der Abwärme des Transformators gewinnen, entstehen, wodurch Batteriewechsel oder Kabelläufe entfallen. Diese Innovationen werden die Barriere für die Überwachung einer größeren Anzahl von Transformatoren verringern.

Regulierungs- und Standardisierungsentwicklungen

Internationale Normungsgremien aktualisieren aktiv die Richtlinien für die Zustandsüberwachung. IEC 60076-22 (Leistungstransformatoren – Teil 22: Leistungstransformator und Reaktorarmaturen) und IEEE 762 werden überarbeitet, um Empfehlungen für die Sensorintegration und das Datenformat aufzunehmen. Dies wird die Annahme durch klare technische Anforderungen und Leistungskriterien beschleunigen.

Schlussfolgerung

Zustandsüberwachungssensoren haben sich von einer Nischentechnologie zu einem Mainstream-Asset-Management-Tool für Leistungstransformatoren entwickelt. Durch die Bereitstellung kontinuierlicher Einblicke in Temperatur, gelöste Gase, Teilentladungen, Feuchtigkeit und mechanischen Zustand ermöglichen diese Sensoren eine frühzeitige Erkennung von Fehlern, eine längere Lebensdauer, reduzierte Ausfallzeiten und eine verbesserte Sicherheit. Während Herausforderungen wie Vorabkosten, Datenmanagement und Cybersicherheit bestehen bleiben, überwiegen die Vorteile bei weitem die Nachteile für kritische Transformatoren.

Mit fortschreitender Sensortechnologie, sinkenden Kosten und ausgereifter KI-basierter Analyse wird sich der Business Case für die Zustandsüberwachung nur noch verstärken. Versorgungsunternehmen und Industriebetreiber, die heute in eine umfassende Überwachungsstrategie investieren, werden besser positioniert sein, um ihre Transformatorflotten durch die Energiewende zu verwalten – sei es die Integration variabler erneuerbarer Erzeugung, der Umgang mit erhöhter Belastung durch Ladevorgänge von Elektrofahrzeugen oder die Verlängerung der Lebensdauer alternder Anlagen. Der Wechsel von reaktiver zu prädiktiver Wartung ist nicht nur ein Trend, sondern der neue Standard für einen zuverlässigen und effizienten Betrieb des Stromsystems.

Für weitere Informationen: EPRI-Bericht über die Überwachung des Transformatorzustands; CIGRE WG A2.44 Sicht auf die Online-Zustandsüberwachung; IEC 60076 Serie für Leistungstransformatoren; IEEE C57.104-2019 Guide for DGA Interpretation