Ein breites Leistungsspektrum für aktuelle und zukünftige Anforderungen

Management der Assetleistung – in der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft

Leistungsanalyse ermöglicht die Langzeit- und Echtzeitbeurteilung von kritischen Assets. Aggregieren Sie relevante Datenquellen – strukturiert und unstrukturiert (SCADA, Historians, MQTT, OPC, OSI, EAM, GIS, Prüf- und Betriebsprotokolle, Wetter) – in Verbindung mit der Assetleistung und wenden Sie vordefinierte Assetmodelle auf Basis von Branchenstandards an, die eine Vielzahl von kritischen Übertragungs- und Distributionsassets abdecken. So lässt sich die Assetleistung in Echtzeit beurteilen. Die Modelle sind nach Bedarf anpassbar.

Bestimmung des Risikopotenzials und möglicher Auswirkungen auf das Netz

Die Analyse des Risikopotenzials liefert Informationen im Kontext des Netzbetriebs. Dabei werden Leistungsdaten von Assets aggregiert und analysiert, um die Wahrscheinlichkeit eines Assetausfalls und die Auswirkungen auf das Stromnetz zu berechnen. Ausfallberechnungen zeigen die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Einzelasset oder ein Netz ausfällt, sowie die daraus folgende Gefährlichkeit des Ausfalls. Dazu kommt netzsensible lineare Analyse zum Einsatz, bei der die GIS-Konnektivitätsdaten des Versorgungsunternehmens verwendet werden, um den Dominoeffekt in Bezug auf vor- und nachgelagerte Assets netzweit einzuschätzen.

Leistungs- und Risikoanalyse zur Planung von Sachinvestitionen

Durch verschiedene Was-wäre-wenn-Szenarien können die Mitarbeiter im operativen Bereich den bestmöglichen Investitionsplan für die Ziele und Einschränkungen des Unternehmens bestimmen. Investitionspläne lassen sich in Lösungen für die Planung von Sachinvestitionen exportieren. Damit wird eine netzweite Analyse von Sachinvestitionen anhand der Investitionsbeschränkungen auf Unternehmensebene möglich, z. B. Risikostufe (Aufrechterhaltung einer bestimmten Risikostufe) oder Budget (Einhaltung eines bestimmten Zielbudgets) als Kriterium für die Entwicklung eines Investitionsszenarios.

Verbindungsmodell verringert Kosten für manuelle Prüfung

Ein patentierter linearer Analysealgorithmus – mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent – nutzt AMI/Smart-Meter-Daten zur Bestimmung, welche Zähler mit welcher elektrischen Phase verbunden sind, und gibt Empfehlungen zur Fehlerbehebung ab, ohne dass Zeit- und Kostenaufwand für die Entsendung von Technikern anfällt. Die automatische Überprüfung trägt dazu bei, die Fehlerbestimmung, Isolation und Betriebswiederherstellung zu verbessern, eine genaue Analyse nach Systemproblemen zu vereinfachen und genauere Informationen zum Ausmaß von Ausfällen zu erhalten.

IBM Energy & Utility Data Model

IBM Data Model for Energy and Utilities (DMEU) bietet vordefinierte Datenstrukturen für die Definition von herkömmlichen Data Warehouses sowie dimensionalen Datamarts und die Unterstützung von unstrukturierten Daten, z. B. aus Social Media und Kommunikation. Zu Datenstrukturen und -typen zählen Ausfallprotokoll, Daten aus der Assetüberwachung, Wartungsdatensätze, finanzielle Assetoptimierung für CAPEX/OPEX, Ausfallanalyse, Wetter, Budget und Prognose für das Arbeitsmanagement, dezentrale Stromerzeugung und Net-Metering.

Betrieb und Leistung von Windparks

Wind360 gibt Ihnen rollenbasierten Zugriff auf archivierte, aktuelle und vorausschauende Informationen zu Windkraftanlagen und Windparks. Die Lösung stellt mithilfe von Langzeit- und Echtzeitdaten aus relevanten operativen Systemen von Windparks Situationsinformationen zu Assets bereit. Optional werden Wetterdaten über IBM Weather Company integriert, um die Leistung von Windparks weiter zu optimieren sowie den Anlagenzustand und das Risiko zu beurteilen. Berichten stellen allgemeine und detaillierte Analysen der Windparkleistung auf Basis von KPIs bereit.

Open-Source-Softwareunterstützung

Eingeschlossen sind Open-Source-Softwarekomponenten: Apache Hadoop zur Unterstützung der für große Datenmengen erforderlichen Data-Lake-Funktionalität, Apache Spark für Advanced Analytics, OpenLayers zur Integration geografischer Informationssysteme und Programmierunterstützung für JavaScript-Frameworks wie Dojo, Angularis, Data Driven Documents (D3), JQuery und ECharts, R, Scala sowie Python. Auch IEC CIM-Standards (Common Information Model) werden unterstützt, z. B. IEC 61970, IEC 61968 über IBM Data Model for Energy and Utilities.

Nutzung durch Kunden

  • Vermeidung manueller Prüfungen mithilfe eines Verbindungsmodells

    Vermeidung manueller Prüfungen mithilfe eines Verbindungsmodells

    Problem

    Aktuelle Methoden zur Bestimmung, welcher Kunde von welcher Phase und welchem Verteilertransformator versorgt wird und welche Verbindungen zwischen Peripherie und Transformatoren bestehen, können im Außendienst zeit- und kostenaufwendig sein.

    Lösung

    Ein patentierter linearer Analysealgorithmus mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent nutzt Smart-Meter-Daten zur Bestimmung, welche Zähler mit welcher elektrischen Phase verbunden sind, und gibt Empfehlungen zur Fehlerbehebung ab, ohne dass Techniker entsendet werden müssen.

  • Leistung und Optimierung von Windparks

    Leistung und Optimierung von Windparks

    Problem

    Um wirtschaftlich wettbewerbsfähig zu sein, muss die Windkraftbranche digitale Technologien zur Maximierung von Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung von Windparks und ihrer Assets nutzen.

    Lösung

    Wind360 stellt mithilfe von Langzeit- und Echtzeitdaten (einschließlich Wetterdaten) Situationsinformationen zu Windparkassets bereit. Überwachung von Windgeschwindigkeit, Rotorblattwinkeln, Vibration, Giergeschwindigkeit, Strom und Windrichtung. Erweiterte Warnfunktion für drohende Asset-Fehler.

Technische Details

Softwarevoraussetzungen

Unterstützte Web-Browser.

    Hardwarevoraussetzungen

    Gehostet in sicheren IBM Cloud-Rechenzentren. Linux-Server mit 64-Bit-Intel-Hardware.