Martin Simon Jager

• Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung innovativer Prozesse für Energieversorger, insbesondere im Bereich der Zustandsbewertung von Hochspannungsmesswandlern. Hochspannungsmesswandler sind entscheidend für die genaue Messung und Überwachung elektrischer Hochspannungsnetze und spielen somit eine zentrale Rolle in der Energieversorgung. Die Arbeit beinhaltet eine umfassende Analyse des aktuellen Standes der Technik und der bestehenden Prozesse zur Bewertung von Hochspannungsmesswandlern. Auf dieser Grundlage werden innovative Ansätze und Methoden zur Zustandsbewertung untersucht, die eine effizientere, genauere und kostengünstigere Überwachung ermöglichen. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei modernen Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Diagnosewerkzeugen gewidmet. Die Zustandsbewertung basiert auf der Analyse von Betriebsdaten, welche durch die Kombination verschiedener Zustandsbewertungsverfahren und die Anwendung von Predictive Analytics erfasst werden und zu einer frühzeitigen Erkennung von Trends und potenziellen Fehlfunktionen führen. Dies ermöglicht die rechtzeitige Einleitung entsprechender Maßnahmen, um Ausfälle zu vermeiden und die Betriebssicherheit zu erhöhen. Ein zentraler Bestandteil der Arbeit ist die detaillierte Analyse und Auswertung von Betriebsdaten und Expertenwissen, die sowohl aus Datenbanken als auch aus empirischen Untersuchungen durch Experteninterviews gewonnen wurden. Diese Informationen liefern Einblicke in aktuelle Fehlertrends sowie die Stärken und Schwächen verschiedener Bauarten und Isoliersysteme von Hochspannungsmesswandlern. Zudem wird die Bedeutung einer kooperativen Zusammenarbeit zwischen Betreibern und Herstellern hervorgehoben, um Serienfehler frühzeitig zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Abschließend werden konkrete Empfehlungen für die Implementierung der Prozessinnovationen in der Praxis gegeben. Diese Empfehlungen zielen darauf ab, die Betriebssicherheit und Effizienz in der Energieversorgung zu verbessern. Die Arbeit leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Modernisierung der Zustandsbewertungsprozesse und stellt einen Leitfaden für Energieversorger dar, die ihre Überwachungs- und Instandhaltungsstrategien optimieren möchten.
• This master's thesis focuses on the development and implementation of innovative processes for energy utilities, particularly in the area of condition assessment of high-voltage instrument transformers. Highvoltage instrument transformers are crucial for the accurate measurement and monitoring of electrical highvoltage networks, thus playing a central role in energy supply.The thesis includes a comprehensive analysis of the current state of the art and existing processes forevaluating high-voltage instrument transformers. Based on this foundation, innovative approaches andmethods for condition assessment are explored, enabling more efficient, accurate, and cost-effective monitoring. Special attention is given to modern technologies such as artificial intelligence, machine learning, and advanced diagnostic tools. The condition assessment is based on the analysis of operational data, which is captured through the combination of various assessment procedures and the application ofpredictive analytics, leading to the early detection of trends and potential malfunctions. This allows for timely initiation of appropriate measures to avoid failures and enhance operational safety. A key component of the thesis is the detailed analysis and evaluation of operational data and expertknowledge, obtained from databases as well as empirical investigations through expert interviews. This information provides insights into current fault trends as well as the strengths and weaknesses of differenttypes and insulation systems of high-voltage instrument transformers. Additionally, the importance ofcooperative collaboration between operators and manufacturers is emphasized to detect series faults early and take preventive measures.Finally, concrete recommendations for the practical implementation of process innovations are given.These recommendations aim to improve operational safety and efficiency in energy supply. Thus, the thesis makes an important contribution to the modernization of condition assessment processes and serves as aguide for energy utilities looking to optimize their monitoring and maintenance strategies.