Ausfallsichere Kraftwerkswartung

RWE | 45141 Essen

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Realisierungsphase
von 2021 – 2025

Technologie: Machine Learning,
Large Language Model (LLM)

#RUHRON

Ausfallsichere
Kraftwerkswartung

Herausforderung

Die Kraftwerke von RWE erzeugen Strom für Millionen Menschen in Deutschland, Großbritannien den Niederlanden und der Türkei. Eine Minderleistung oder der Ausfall von Kraftwerken kann weitreichende Konsequenzen haben – bis hin zu einem Blackout und dem wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Stillstand.

Lösung

Um die Risiken eines Kraftwerksausfalls zu reduzieren und gleichzeitig Qualität und Effizienz der Wartung zu verbessern, beauftragte RWE den IT-Dienstleister adesso mit der Umsetzung einer Data & Digital-Plattform, die Daten aufbereitet und verknüpft – mit Hilfe von KI und Machine Learning. Es entstand ein digitales Dashboard, das bei der Wartung unterstützt und hilft, mögliche Störfälle zu prognostizieren. Das Dashboard wird ergänzt um einen virtuellen Assistenten, basierend auf großen Sprachmodellen (LLM).

Nutzen

Durch die KI-basierte Wartung der Kraftwerke werden Einnahmeverluste und zusätzliche Kosten in Millionenhöhe vermieden. Das System prognostiziert den Verschleiß von technisch Komponenten im Kraftwerk; Reparaturzeiten lassen sich so besser planen. Der schnelle Zugriff auf alle relevanten Daten erleichtert zudem die Entscheidungsfindung und ermöglicht einen hocheffizienten Betrieb der Anlagen.

Wenn hier was schief geht, geht in einer ganzen Region das Licht aus:
Der Betrieb des RWE-Kraftwerks im Pembroke/UK ist komplex.
Tausende Komponenten müssen perfekt ineinandergreifen,
damit alles reibungslos funktioniert. Störungen können weitreichende Konsequenzen haben – bis hin zum Blackout.

Für eine verlässliche Stromversorgung ist die kontinuierliche Wartung zentral: Die Expertinnen und Experten von RWE sorgen mit ihrer Arbeit dafür, die hohen Anforderungenan die Verfügbarkeit des Kraftwerks zu erfüllen.

Ihre Entscheidungen darüber, was sie wann wie prüfen, hat unmittelbaren Einfluss auf das gesamte Kraftwerk. Es gilt, Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten optimal zu terminieren. Dank Künstlicher Intelligenz sind die Prognosen über den Wartungsbedarf einzelner Komponenten jetzt noch genauer – und damit der Betrieb noch zuverlässiger.

KI statt Kristallkugel
Wie groß die Veränderungen sind, zeigt sich in der Rückschau: Bislang waren die Daten, die es für eine Risikoabwägung braucht, in verschiedenen Abteilungen im Kraftwerk verstreut und mussten mühsam zusammengetragen werden.

Um das zu ändern, baute RWE in Zusammenarbeit mit adesso zunächst eine einheitliche Datenplattform auf.

Die Daten wiederum wurden genutzt, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, die beispielsweise die Lebensdauer von Kraftwerkskomponenten prognostizieren. Das hilft den Betreibern, den Wartungsaufwand einzuschätzen und zu vorherzusehen, welche Auswirkungen ein möglicher Störfall hätte.

Alles im Blick
„Daten sind nur dann nützlich, wenn sie zugänglich sind und effizient genutzt werden können“, betont Michael Wallenczus von adesso. Daher entwickelte die IT-Spezialisten ein Dashboard, das alle Informationen und Vorhersagen bündelt und zudem visualisiert. Dank dieser Informationen können die Wartungsingenieure ihre individuelle Risikoabschätzung treffen und ihre Wartungseinsätze planen.

Von Pembroke nach ganz Europa
Das Ergebnis des Projekts kann sich sehen lassen: Das RWE-Kraftwerk in Pembroke spart dank des schnellen Zugriffs auf alle Daten viel Zeit bei der Entscheidungsfindung, reduziert durch automatisierte Prozesse und Machine Learning den manuelle Aufwand und ist in der Lage, die begrenzten Ressourcen in IT und anderen Fachbereichen optimal einzusetzen. „Die Arbeit in einem agilen, interdisziplinären Team führte bald zu schnellen, produktionsreifen Ergebnissen“, erläutert Dr. Katarzyna Stoltmann,
Projektleiterin bei adesso – und betont auch die übergreifende Relevanz des Projekts: „Die Arbeit liefert wertvolle Erkenntnisse für RWE-Kraftwerke in ganz Europa.“

„Daten sind nur dann nützlich, wenn sie zugänglich sind und effizient genutzt werden können. Wie es bei der RWE Generation unter Zuhilfenahme eines modernen Datenmanagements erfolgt.“

Michael Wallenczus, Service Engineer & Proxy Program Manager for RWE Generation | Management Consultant at adesso

Mehr Informationen
zum Projekt:

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