Warum das Projekt wichtig ist
Die Energiewende verlangt eine hochverfügbare und sichere Netzinfrastruktur. Klassische Inspektionsprozesse sind zeit- und kostenintensiv. Mit der Smart Image Database entwickelt Swissgrid eine Lösung, die den Zustand von Freileitungen automatisiert analysiert und damit die Grundlage für optimierte Wartungszyklen und verlängerte Lebensdauer schafft. Darüber hinaus stärkt das Projekt die internationale Zusammenarbeit: Als Teil eines branchenübergreifenden Proof-of-Concepts zeigt es, wie gemeinsame Datenpools und KI-Technologien die Digitalisierung der Instandhaltung beschleunigen können.
Projekt
Herausforderung
Die Inspektion von Freileitungen ist ein komplexer und kostenintensiver Prozess. Hochspezialisierte Experten müssen tausende Bilder manuell prüfen, um Schäden wie Korrosion oder Materialermüdung zu identifizieren – eine zeitaufwendige Arbeit, die wertvolle Ressourcen bindet. Ziel ist eine effiziente Netzinstandhaltung.
Die Abhängigkeit von externen Analysen und die langsame manuelle Auswertung bremsen die Digitalisierung der Instandhaltung. Das birgt Risiken: Je später Schäden erkannt werden, desto höher sind die Folgekosten und die Gefahr für die Versorgungssicherheit.
Lösungsansatz
Das Ziel ist Automatisierung statt manueller Kontrolle – soweit der Stand der Technik dies zulässt. Die Smart Image Database ist das Herzstück dieser Innovation. Mit einem explorativen Ansatz baut sie eine umfas-sende Bilddatenbank für Freileitungskomponenten auf und entwickelt KI-Modelle, die Schäden und Anoma-lien automatisiert erkennt. Die gezeigten Bilder stammen aus Befliegungen mit Drohnen im Rahmen des MIDAS‑Projekts, bei denen Freileitungskomponenten systematisch erfasst und dokumentiert werden. Sie dienen als Beispielmaterial.
- Gemeinsame Bilddatenbank: Erfasste Bilddaten von Freileitungskomponenten dienen als Grundlage für KI-gestützte Analysen.
- KI-Training: KI-Modelle werden trainiert und somit dahingehend entwickelt, dass sie Schäden und Anomalien automatisch erkennen.
Nutzen und Resultate
Dank der beschleunigten Schadenserkennung werden die Kosten gesenkt und die Qualität durch eine grosse, standardisierte Datenbasis gesteigert. Smart Image Database digitalisiert die Instandhaltung und reduziert die Abhängigkeit von externen Dienstleistern. Dieser kooperative Ansatz resultiert in einer KI-gestützte Netzinspektion als Service, die die Versorgungssicherheit stärkt und die Lebensdauer der Infrastruktur verlängert. Sie richtet sich an Fachkräfte für Wartung, Inspektion und Instandhaltung bei Übertragungs- und Verteilnetzbetreibern.
Aktueller Projektstand/Ausblick
Das Projekt erstreckt sich von Juni 2023 bis August 2026 und befindet sich aktuell in der Weiterentwicklungs- und Optimierungsphase. Nachdem erste Datenbankstrukturen aufgebaut und KI-Modelle entwickelt sowie optimiert wurden, liegt der aktuelle Fokus auf der Nutzung und Erweiterung synthetischer Bilddaten, um die Schadenserkennung weiter zu verbessern. Bis Ende 2025 wurden alle relevanten Bilder gesammelt, priorisiert und mit passenden Labels versehen, wobei die Datensätze kontinuierlich durch synthetische Bilder ergänzt wurden. Seit Januar 2026 läuft die Entwicklung, das Training und die Validierung der neuen KI-Modelle. Die gesamte Modelloptimierung ist so geplant, dass sie bis August 2026 abgeschlossen sein wird.
Die Zusammenarbeit mit Partnern und die agile Projektsteuerung sichern eine kontinuierliche Weiterentwicklung und hohe Innovationskraft. Mit sichtbaren Erfolgen: MainDays, eine Plattform für Innovationen und Best Practice in der Instandhaltung, hat 2024 dem KI-Projekt «Smart Image Database» den «MAINTAINER – Sonderpreis für Innovation» verliehen.
