07.06.2022 12:25 Uhr in Computer & Internet und in Energie & Umwelt von SAS Institute GmbH

SAS Grid Guardian AI: Stabilere Stromnetze dank Datenanalyse "im Vorbeifahren"

Sensoren auf Müllfahrzeugen messen Emissionen von Stromleitungsmasten, KI erstellt präzise Ausfallprognosen
Kurzfassung: SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), unterstützt Energieversorger künftig mit SAS Grid Guardian AI, drohende Ausfälle von Stromnetzen zu vermeiden. Denn insbesondere veraltete Infrastrukturen produzieren steigende Wartungskosten, und Kunden leiden unter langen Entstörzeiten. Roaming-Sensoren des SAS Partners und Branchenspezialisten Exacter fangen Radiofrequenz(RF)-Emissionen von Stromleitungsmasten ein, die auf einen baldigen Ausfall hindeuten können. Mit KI und Machine Learning von SAS werden diese Informationen von den Energieunternehmen ausgewertet, um mangelhafte Masten zu identifizieren. In Kombination mit bereits vorhandenen Daten auf Schaltkreisebene ermöglicht das Monitoring von RF-Emissionen Energieversorgern, die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Netze zu verbessern, die Wartung zu optimieren und die Verletzungsgefahr für Wartungstechniker verringern.
SAS Grid Guardian AI: Stabilere Stromnetze dank Datenanalyse Fahrzeuge wie dieser Müllwagen sammeln Emissionsdaten im Vorbeifahren
[SAS Institute GmbH - 07.06.2022] Heidelberg, 7. Juni 2022 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), unterstützt Energieversorger künftig mit SAS Grid Guardian AI, drohende Ausfälle von Stromnetzen zu vermeiden. Denn insbesondere veraltete Infrastrukturen produzieren steigende Wartungskosten, und Kunden leiden unter langen Entstörzeiten. Roaming-Sensoren des SAS Partners und Branchenspezialisten Exacter fangen Radiofrequenz(RF)-Emissionen von Stromleitungsmasten ein, die auf einen baldigen Ausfall hindeuten können. Mit KI und Machine Learning von SAS werden diese Informationen von den Energieunternehmen ausgewertet, um mangelhafte Masten zu identifizieren. In Kombination mit bereits vorhandenen Daten auf Schaltkreisebene ermöglicht das Monitoring von RF-Emissionen Energieversorgern, die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Netze zu verbessern, die Wartung zu optimieren und die Verletzungsgefahr für Wartungstechniker verringern.

Zusätzliche Hardware ist dafür nicht erforderlich: Die Sensoren werden auf bestehenden Anlagen und Servicefahrzeugen montiert. Ideal dafür geeignet sind zum Beispiel Müllfahrzeuge, die die Daten im Vorbeifahren sammeln. SAS Grid Guardian AI analysiert den stetigen Datenstrom mit KI und Machine Learning bereits vor Ort "at the Edge" und identifiziert so Auffälligkeiten.

Erste Auswertungen aus dem laufenden Betrieb führten zu folgenden Ergebnissen:

- 38 Prozent weniger Verletzungen

- Wartungsbedürftige Masten werden erkannt, ohne dass an ihnen zusätzliche Sensoren installiert werden müssen

- 33 Prozent niedrigere Kosten für Überstunden der Technikmannschaft

- 18 Prozent höhere Zuverlässigkeit des Verteilungsnetzes

"Das Vertrauen der Verbraucher in die Zuverlässigkeit von Stromnetzen ist erfolgsentscheidend - und abhängig von einer Stärkung der Infrastruktur", sagt Jason Mann, SAS Vice President of IoT bei SAS. "RF-Emissionen gelten als relevante Frühindikatoren für künftige Ausfälle von Leitungsmasten. SAS Grid Guardian AI, das sich in weniger als zwölf Monaten amortisieren kann, bringt Advanced Analytics und KI mit innovativer mobiler IoT-Sensortechnologie zusammen. Das Ergebnis ist eine fundierte Informationslage, die hilft, eine störungsfreie Energieversorgung zu garantieren."

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