Ein Verfahren zur Zustandsbewertung elektrischer Betriebsmittel

Mit der Einfhrung des Wettbewerbs in der Energieversorgung in Europa werden
die vertikal integrierten Energieversorgungsunternehmen entflochten und in die
Geschftsbereiche Erzeugung, bertragung und Verteilung getrennt. Aufgrund des
entstandenen Kostendrucks sind die Netzbetreiber gezwungen, ihre Investitions-
und Betriebskosten zu reduzieren. Um das Kostensenkungspotential im Bereich
der Instandhaltung auszunutzen, wird bei den Netzbetreibern der elektrischen
Energieversorgungsnetze ein Asset Management System eingefhrt. Im Bereich des
Asset Managements ist die Untersttzung durch Software unverzichtbar. Zur
Planung und Koordination von Instandhaltungsmanahmen existiert ein System zur
integrierten Instandhaltungsplanung, dass die Terminierung der notwendigen
Manahmen unter Beachtung systemspezifischer Randbedingungen nach technischen
und wirtschaftlichen Gesichtspunkten optimiert. Voraussetzung fr die
Anwendung ist die Formulierung des Instandhaltungsbedarfs nach Art und Zeit,
die Basis hierfr ist eine intelligente Abschtzung des Zustands der
Betriebsmittel. Zur Bestimmung des Zustands der Betriebsmittel stehen eine
Vielzahl von Eingangsdaten zur Verfgung. Fr die weitere Verarbeitung dieser
Eingangsdaten wird in dieser Arbeit die Anwendung der Evidenztheorie nach
Dempster und Shafer vorgeschlagen, die eine Verallgemeinerung der Bayesschen
Wahrscheinlichkeitstheorie darstellt. Die verschiedenen mglichen Diagnosen
werden mit Hilfe von Markovbumen modelliert. Es wird gezeigt, wie die
Mazahlen der Evidenztheorie in Markovbumen verarbeitet werden knnen. 

Die Anwendung des Verfahrens wird am Beispiel eines Leistungstransformators
dargestellt, der als wertvolles Betriebsmittel mit hohen Investitionskosten
ber umfangreiche Schutz- und Monitoringsysteme verfgt. Der qualitative
Zusammenhang zwischen den mglichen Diagnosen und den vorhandenen
Primrinformationen wird als Markovbaum modelliert, der quantitative
Zusammenhang durch die Abbildung auf Massezahlen. Nach der Verarbeitung der
Massezahlen im Markovbaum kann die zutreffende Diagnose bestimmt werden. Aus
dem Verlauf der Wahrscheinlichkeitsmae ber der Zeit lsst sich das zulssige
Instandhaltungsintervall bestimmen. In einer Erweiterung des Modells wird das
Alter der Primrinformationen bercksichtigt, indem neuere Informationen
strkeres Gewicht erhalten als alte. Damit wird es mglich, das Fehlen von
Primrinformationen festzustellen und z.B. visuelle Inspektionen zu
veranlassen. Den Abschluss bildet die Darstellung des vollstndigen Modells
eines Leistungstransformators. Zur Verifikation des Modells wird das Verfahren
angewendet, um aus den Ergebnissen der Gas-in-l-Analyse von drei
Leistungstransformatoren die zutreffende von sechs vorgegebenen Fehlerklassen
zu ermitteln.
