Digitale Überwachung von Ölkabeln
Publication date
2026-05-13
Document type
Sammelbandbeitrag oder Buchkapitel
Author
Regolin, Lea
Althaus, Ingo
Organisational unit
Netzanalyse und Netzbetrieb, Hamburger Energienetze GmbH
Publisher
Universitätsbibliothek der HSU/UniBw H
Book title
Innovative Technologien für erneuerbare Energien, Elektromobilität und Netzinfrastrukturen im Kontext der Energiewende
First page
51
Last page
54
Part of the university bibliography
Nein
Language
German
Keyword
Ölkabel
gridlytics
Machine Learning
Abstract
Eine zentrale Herausforderung für einen umweltfreundlichen Betrieb des Hamburger Gas- und Stromnetzes stellt die oftmals jahrzehntelange Lebensdauer der Betriebsmittel dar. Die noch verbauten Komponenten können bis zu ihrem Austausch sicher und umweltverträglich betrieben werden, jedoch können Defekte negative Auswirkungen auf die Umwelt haben. Unter anderem befinden sich noch 110-kV-Ölkabel in Verwendung, bei denen die Beschädigung des Mantels zu einem Ölaustritt führen kann. Durch die Implementierung innovativer Analysemöglichkeiten in der neuen Analyseplattform gridlytics sind bereits schnellere Reaktionen auf Defekte möglich, wodurch die Umweltbelastung reduziert werden kann. Darüber hinaus bietet das System gridlytics die Möglichkeit, Machine Learning in der Analyse einzubinden. Bekannte, jedoch bislang nicht automatisch auswertbare Ereignisse können damit schneller identifiziert werden. Derzeit werden erste Anwendungsmöglichkeiten zu Ölkabeln umgesetzt, um abnormales Verhalten festzustellen. Durch die verbesserte und beschleunigte Erkennung auch kleinerer Beschädigungen kann die Hamburger Energienetze GmbH negative Umweltauswirkungen weiter minimieren.
Version
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