Optimierung der zustandsorientierten Instandhaltung von Kraftwerken mit datengestützten Online-Modellen

Infolge des hohen Kostendrucks wird es für Kraftwerksbetreiber zunehmend wichtiger, ihre Anlagen in jedem geforderten Lastpunkt optimal zu betreiben und Abweichungen vom Sollzustand frühzeitig zu erkennen. In dieser Arbeit wird eine einheitliche und übertragbare Methodik für den Entwurf und die Implementierung von Gütegraden zur Online-Zustandsüberwachung unterschiedlicher Komponenten in Kraftwerken auf Basis von künstlichen Neuronalen Netzen vorgestellt. Durch Extrapolation des zeitlichen Gütegrad- oder Kostenverlaufs infolge der Zustandsverschlechterung ist es möglich, den optimalen Instandhaltungszeitpunkt einer Komponente zu bestimmen.