Dem Futuristen Ray Kurzweil zufolge "... werden wir im 21. Jahrhundert keine 100 Jahre Fortschritt erleben - bei der heutigen Geschwindigkeit werden es eher 20.000 Jahre Fortschritt sein." Werden wir zu diesem Zeitpunkt, da wir weiterhin technologische Durchbr¨¹che erzielen und Energie in einem unvorstellbaren Tempo erzeugen und verbrauchen, eine Zivilisation vom Typ 0 bleiben? Das scheint unwahrscheinlich, wenn man dem Glauben schenkt, das die weltweite Stromproduktion auf satte 24.859 TWh beziffert. Eine noch alarmierendere Zahl ist die der j?hrlichen weltweiten ?bertragungs- und Verteilungsverluste, die Wir befinden uns eindeutig an einem Wendepunkt. Wenn wir uns an der Kardaschew-Skala orientieren, ist es dringend notwendig, den Energieverbrauch zu optimieren. Der erste Schritt in diese Richtung w?re, den Zustand des Verteilungsnetzes, insbesondere der Transformatoren, unter die Lupe zu nehmen. Transformatoren sind ein wichtiger Bestandteil des ?bertragungsnetzes und haben eine begrenzte Lebensdauer, die sich je nach dem Grad der Wartung und der Minimierung von St?rungen verk¨¹rzen oder verl?ngern kann. Die meisten Energieversorgungsunternehmen m¨¹ssen in diesem Zusammenhang CAPEX- und Wartungskosten ber¨¹cksichtigen. Das Fehlen von ?berwachungsinstrumenten oder Dashboards erschwert es den Unternehmen in der Regel, KPIs buchst?blich zu visualisieren, um einen effektiven Wartungsplan zu implementieren. Hinzu kommen unerwartete Ausf?lle von Transformatoren, die zu Ausfallzeiten f¨¹hren, Strafen nach sich ziehen und die Lebensdauer der Anlagen verk¨¹rzen. Das Gebot der Stunde ist ein effektives Managementsystem, das die pr?diktive Datenmodellierung nutzt, um das Endergebnis positiv zu beeinflussen und gleichzeitig langfristige Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

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Gegenw?rtig die Daten zum Anlagenzustand. Dieser diagnostische Ansatz gibt Aufschluss dar¨¹ber, was nicht in Ordnung ist, und ¨¹berl?sst es dem Betreiber, auf der Grundlage fr¨¹herer Erfahrungen und Vermutungen eine L?sung zu extrapolieren. Es gibt jedoch eine effektivere M?glichkeit, historische Transformatorendaten zu nutzen. Mit einem vorausschauenden Instandhaltungskonzept k?nnen Unternehmen sofort damit beginnen, aus dieser Masse an Informationen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dar¨¹ber hinaus wird dieses System noch intelligenter, wenn die gesamte Transformatorenflotte mit Sensoren ausgestattet ist, die Echtzeitdaten liefern. Eine Schicht aus maschinellem Lernen und k¨¹nstlicher Intelligenz (KI), die auf der Analyseplattform aufbaut, erm?glicht es dem System dann, den Wartungsbetrieb anzuweisen und ihn ¨¹ber die beste Vorgehensweise zu informieren. Es ist kaum verwunderlich, bis 2020 , um die Wartungskosten zu senken und die Effizienz der Anlagen zu verbessern. Ein solches vorausschauendes Wartungsmodell, das von einem IoT-gesteuerten intelligenten Netzwerk unterst¨¹tzt wird, kann den Ansatz zur Bewertung und Verwaltung des Zustands von Transformatoren m?glicherweise ver?ndern. Durch die Vorhersage von Ausfallereignissen und die Planung von Wartungs-, Reparatur- und ?berholungsma?nahmen k?nnen diese lebenswichtigen Netzkomponenten ¨¹ber l?ngere Zeitr?ume hinweg sicher mit maximaler Last und Energieeffizienz betrieben werden.

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Man kann argumentieren, dass eine solche L?sung weiterhin durch die Notwendigkeit eines zentralisierten, auf der Cloud basierenden Systems eingeschr?nkt ist. Im Wesentlichen m¨¹ssen die von den Sensoren erfassten Daten zur Verarbeitung an eine Plattform ¨¹bertragen werden, bevor Probleme erkannt und behoben werden k?nnen. Als sensible und f¨¹r das ?bertragungs- und Verteilungssystem kritische Anlagen erfordern Transformatoren eine schnelle Reaktion auf Probleme, um eine ununterbrochene Betriebszeit zu gew?hrleisten. Da die Transformatorenflotten weitr?umig verteilt sind, effektiv . Basierend auf Fog Computing kann eine solche L?sung die Datenverarbeitung und -analyse n?her an die physischen Komponenten des IIoT heranf¨¹hren. Sie minimiert die Latenzzeit, indem sie die N?he zu diesen Edge-Ger?ten aufrechterh?lt, anstatt gro?e Datenmengen zur Verarbeitung an eine weit entfernte zentrale Cloud weiterzuleiten. Dies wiederum steigert die Leistung, verk¨¹rzt die Reaktionszeit auf Fehlerereignisse und f¨¹hrt zu einer ¨¹berzeugenderen Wartungs- und Betriebsstrategie. Ein solcher ganzheitlicher Ansatz wird bei Transformatoren immer wichtiger, da hier schon wenige Sekunden den Unterschied zwischen einer geplanten, agilen Reaktion und einem gr??eren Ausfall der Anlage ausmachen k?nnen.