
"Roboloon" soll Schäden an Freileitungen frühzeitig sichtbar machen. Quelle: EnBW
STROMNETZ:
Leitungskontrolle per Luftschiff
Der Verteilnetzbetreiber Netze BW inspiziert Stromleitungen mit hochauflösenden Kameras aus der Luft. Die Bildanalyse erfolgt per Künstlicher Intelligenz (KI).
Luftschiff, Multikopter-Drohne, Laser, künstliche Intelligenz: Der Verteilnetzbetreiber Netze BW erprobt in einem neuen Projekt
Technologien zur Inspektion von Freileitungen. Die Fluggeräte tragen hochauflösende Kameras, die Bilder der Strommasten aus
verschiedenen Perspektiven liefern sollen. „Dies beschleunigt langfristig die Inspektion und erhöht die Arbeitssicherheit,
da Monteurinnen und Monteure weniger häufig auf die Masten klettern müssen“, sagt Jürgen Scholz, Teilprojektleiter bei der
Netze BW, über „NETZinspect 2.0“.
Die Techniker vergleichen in dem Projekt Aufnahmen von Luftschiff und Drohne miteinander. Das neuartige autonome Luftschiff, das das Start-Up Roboloon – eine Ausgründung der Universität Stuttgart – entwickelt hat, soll ähnlich wendig sein wie ein Multikopter. Beide Flugvehikel sollen jeweils am selben Tag dieselben Anlagenteile bei Gärtringen im Landkreis Böblingen abfliegen. Die Fotos sollen danach gleichermaßen analysiert werden. Dazu setzt der Verteilnetzbetreiber Künstliche Intelligenz (KI) ein. Die KI werde trainiert, um Freileitungskomponenten und Schäden zu erkennen, heißt es. Ziel: Luftbilder sollen in Zukunft automatisiert ausgewertet und Schäden an Freileitungen so frühzeitig erkannt werden.
Trassenpflege mit Lasertechnik
Für die Trassenpflege nutzt der Netzbetreiber die Laser-Methode „LiDAR“. Die Abkürzung steht für Light Detection And Ranging. Mit dieser Methode hat der Netzbetreiber nach eigenen Angaben in den vergangenen zwei Jahren Daten von 200 Kilometern Leitungen gesammelt. Bäume und Äste in Leiterseil-Nähe konnten so identifiziert und im Anschluss zurückgeschnitten werden.
Mithilfe von Lidar habe man „Effizienz, Arbeitssicherheit und Digitalisierung in der Trassenpflege deutlich verbessern“ können, berichtet Projektleiterin Katharina Gill. Die Methode werde ab diesem Jahr flächendeckend für die Datenaufnahme der 3.600 Kilometer Hochspannungsfreileitungen bei der Netze BW eingesetzt. Virtuelle Freileitungsinspektion, digitale Trassenpflege und Asset Media Plattform – in diesen drei Bereichen sieht Gill „vielversprechende Ansätze für den zukünftigen Netzbetrieb“.
Die Techniker vergleichen in dem Projekt Aufnahmen von Luftschiff und Drohne miteinander. Das neuartige autonome Luftschiff, das das Start-Up Roboloon – eine Ausgründung der Universität Stuttgart – entwickelt hat, soll ähnlich wendig sein wie ein Multikopter. Beide Flugvehikel sollen jeweils am selben Tag dieselben Anlagenteile bei Gärtringen im Landkreis Böblingen abfliegen. Die Fotos sollen danach gleichermaßen analysiert werden. Dazu setzt der Verteilnetzbetreiber Künstliche Intelligenz (KI) ein. Die KI werde trainiert, um Freileitungskomponenten und Schäden zu erkennen, heißt es. Ziel: Luftbilder sollen in Zukunft automatisiert ausgewertet und Schäden an Freileitungen so frühzeitig erkannt werden.
Trassenpflege mit Lasertechnik
Für die Trassenpflege nutzt der Netzbetreiber die Laser-Methode „LiDAR“. Die Abkürzung steht für Light Detection And Ranging. Mit dieser Methode hat der Netzbetreiber nach eigenen Angaben in den vergangenen zwei Jahren Daten von 200 Kilometern Leitungen gesammelt. Bäume und Äste in Leiterseil-Nähe konnten so identifiziert und im Anschluss zurückgeschnitten werden.
Mithilfe von Lidar habe man „Effizienz, Arbeitssicherheit und Digitalisierung in der Trassenpflege deutlich verbessern“ können, berichtet Projektleiterin Katharina Gill. Die Methode werde ab diesem Jahr flächendeckend für die Datenaufnahme der 3.600 Kilometer Hochspannungsfreileitungen bei der Netze BW eingesetzt. Virtuelle Freileitungsinspektion, digitale Trassenpflege und Asset Media Plattform – in diesen drei Bereichen sieht Gill „vielversprechende Ansätze für den zukünftigen Netzbetrieb“.
Manfred Fischer
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Montag, 10.03.2025, 10:15 Uhr
Montag, 10.03.2025, 10:15 Uhr
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