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Vorausschauende Wartung zur Vorhersage von Lagerausfällen in Wasserkraftwerken

"Bevor die Welle bricht" -
Energiewirtschaft

Durch vorausschauende Wartung und die Erkennung von Anomalien können Wasserkraftwerke Lagerausfälle effektiv vorhersagen und verhindern. Ein maßgeschneidertes KI-Modell hilft, drohende Fehler in Lagern frühzeitig zu identifizieren, erhöht die Sicherheit und spart erhebliche Kosten durch gezielte Wartung.

Challenge: Anomalien bei Axiallagern erkennen

In einer Wasserkraftanlage sorgt ein Axiallager dafür, dass die Welle zwischen dem Turbinenläufer und dem Generator korrekt ausgerichtet und stabil bleibt. Selbst kleinste Ausrichtungsfehler der Welle führen zu Energieverlust durch Vibrationen und Wärmeabgabe. Wenn ein Axiallager ausfällt, werden enorme Kräfte freigesetzt, die dazu führen können, dass sich die Welle nach oben bewegt und den Generator oder die Turbine beschädigt. Dies stellt eine potenzielle tödliche Gefahr für die Mitarbeitenden dar und kann zu erheblichen Schäden an der Wasserkraftanlage führen.

Unser Kunde hatte ein Problem mit einem Axiallager in einem seiner größeren Wasserkraftwerke. Das Wasserkraftwerk hatte eine Kapazität von 290 MW, genug Energie, um über 1 Million Haushalte zu versorgen.

 

Daher benötigte unser Kunde daher eine Lösung zur vorausschauenden Wartung, um Lagerausfälle vorherzusagen und Schäden an der Wasserkraftanlage zu vermeiden.

Approach: KI-Modell zur Anomalieerkennung

Um drohende Fehler rechtzeitig zu erkennen, haben wir ein maßgeschneidertes KI-Modell entwickelt, das Anomalien und schleichende Veränderungen aus den Betriebsdaten des Wasserkraftwerks erkennt. Dazu setzten wir hochmoderne Machine-Learning-Modelle ein, um die Implementierung möglichst effizient zu gestalten. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, abnormale Muster und Veränderungen im Betriebsverhalten der Axiallager zu identifizieren, bevor ein Ausfall eintritt.

Impact: Erhebliche Kostenersparnis durch vorausschauende Wartung

Unser Modell erkannte ein Problem mit dem Axiallager 48 Stunden im Voraus, was eine gezielte Wartung ermöglichte. Die verschlissenen Teile konnten rechtzeitig ersetzt werden, bevor andere Komponenten des Wasserkraftwerks beschädigt wurden. Da das Kraftwerk nur für die Instandhaltung gestoppt werden musste und ein längerer schadensbedingter Ausfall vermieden werden konnte, wurden Millionen von Euros gespart. Dies zeigt eindrucksvoll, wie vorausschauende Wartung und effektive Anomalieerkennung zur Wartung von Wasserkraftanlagen und zur Instandhaltung beitragen können, um erhebliche Kostenersparnisse zu erzielen und die Sicherheit der Mitarbeitenden zu gewährleisten.

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