Erkennung von fehlerhaften Antrieben und Schalthandlungen mittels neuronalem Netzwerk

Abstract:
Die in Hochspannungsanlagen installierten Schaltgeräte (Leistungsschalter, Lasttrenner oder Erdungstrenner) stellen kritische Elemente dar. Diese Schaltgeräte übernehmen die Aufgaben elektrische Betriebsmittel ein- bzw. auszuschalten, Anlagenteile zu erden und den Schaltzustand zu ändern. Die Schaltgeräte sind mit Motorantrieben ausgestattet, welche die dafür notwendige Energie aus Eigenbedarfsanlagen entnehmen, Diese sind meist aus Sicherheitsgründen und der Redundanz wegen, mit mindestens zwei Gleichspannungsversorgungen (Batterien) ausgestattet. Zur messtechnischen Erfassung ist nur der aus der Batterie entnommenen Strom notwendig, welcher dann für die Analyse mit Hilfe von neuronalen Netzwerken herangezogen wird, um so die Qualität der durchgeführten Schalthandlung beurteilen zu können. Jedes Schaltgerät hat einen charakteristischen Stromverlauf, der durch äußere Beeinflussungen (Kettenbruch, Alterungserscheinungen, Eislast oder einer Fehlfunktion) beeinflusst werden kann. Auftretende Abweichungen können mit Hilfe eines neuronalen Netzwerkes erkannt werden. Durchgeführte messtechnische Untersuchungen in unterschiedlichen Hochspannungsanlagen konnten den Einsatz des neuronalen Netzwerkes zur Erkennung fehlerhaft durchgeführter Schalthandlungen bestätigen.