Energie & Versorger
Infrastruktur-Entwickler (vertraulich) · Erneuerbare Energien

KI-gestützte Kabeltrassen-Optimierung für erneuerbare Energien

Eine Plattform. Jedes Hindernis. Der kürzeste tragfähige Weg zwischen Turbine und Netz — berechnet, nicht gezeichnet.

86
verbundene Turbinen
8
Hindernis-Kategorien
KMZ
Geodaten-Export

Ausgangslage

Ein führender Infrastruktur-Entwickler im Energiesektor liefert skalierbare Übertragungslösungen für grosse Projekte erneuerbarer Energien. Mit jeder neuen Anlage wurde die Planung der Kabelinfrastruktur zwischen Turbinen und Umspannwerken komplexer. Tabellen und statische GIS-Dateien waren dieser Mehrvariablen-Optimierung nicht gewachsen.

Zentrale Herausforderungen

Manuelle Engineering-Komplexität

Jedes Projekt bedeutete, dieselben Berechnungen neu aufzubauen — das verlängerte Zeitpläne und band Senior-Engineers in nicht-strategische Arbeit.

Kosten & Kapazität

Kabeltypen, Feeder-Kapazitäten und Kostenvarianten mussten gemeinsam optimiert werden — ein Fehler pflanzte sich durch den gesamten Plan fort.

Keine einheitliche Oberfläche

Eingaben waren über Tabellen, statische Kartendateien und getrennte Werkzeuge verstreut — keine einzige Arbeitsfläche.

Begrenzte Zusammenarbeit

Stakeholder brauchten interaktive, erkundbare Ergebnisse; statische PDFs und CSVs bremsten Freigaben.

Hindernisreiches Gelände

Routen mussten 8 Hindernis-Kategorien berücksichtigen — Gewässer, Dörfer, Wohn- und Industriezonen, Wald, Hügel, Bahn sowie Strassen.

Unser Vorgehen

01

KI-Optimierungs-Engine

Automatische Routenberechnung: Gelände- und Hindernis-Constraints als Input, optimaler Kabelweg als Output — ohne manuelles Neuzeichnen pro Revision.

02

Geodaten-Intelligenz-Layer

Kartenbasierte Visualisierung und In-Place-Bearbeitung von Gelände, Hindernissen und Route in einer Ansicht.

03

Szenario-Modellierung

Kapazitäts-, Kabeltyp- und Kostensimulationen im direkten Vergleich — die Kostenfrage wandert früh ins Engineering.

04

Workflow-Automatisierung

Export- und Benachrichtigungs-Automatisierung: KMZ landet, wo nachgelagerte Tools es erwarten; Prüfer erhalten den interaktiven Kartenlink automatisch.

Vorher / Nachher

Aspekt Vorher Nachher
Routenplanung Manuell & tabellenbasiert KI-gestützte Automatisierung
Hindernisbehandlung Statische Analyse Dynamische Geodaten-Modellierung
Kostentransparenz Begrenzt Konfigurierbare Simulationen
Entscheidungstempo Langsam Beschleunigt
Zusammenarbeit Fragmentiert Einheitliche digitale Plattform
FAQ

Fragen zu diesem Projekt

Worum führt die Optimierung die Trasse herum?

Um acht Hindernis-Kategorien: Gewässer, Ortschaften, Wohnzonen, Waldflächen, Industriezonen, Hügel, Bahnlinien sowie Strassen und Autobahnen. Die kombinatorische Komplexität aus deren Zusammenspiel war das eigentliche Problem.

Wie schnell liegt eine neue Route vor, wenn sich eine Eingabe ändert?

Die Engine rechnet in Sekunden neu. Eine geänderte Turbinenposition, Einspeisekapazität oder ein anderer Kabeltyp bedeutet kein manuelles Neuzeichnen.

Lassen sich Kosten vor der Festlegung einer Trasse vergleichen?

Ja. Die Szenario-Modellierung stellt Kapazität, Kabeltyp und Kosten nebeneinander — damit wandert die Kostenfrage ins Engineering, statt der Beschaffung überlassen zu bleiben.

Wie erreichen die Ergebnisse die Freigabe-Verantwortlichen?

Trassen werden als KMZ für nachgelagerte Werkzeuge exportiert; Prüfende erhalten automatisch eine Benachrichtigung mit interaktivem Kartenlink. Wer welche Trassenversion gesehen hat, hält ein Audit-Trail fest.

Planen Sie Infrastruktur noch in Tabellen?

Wir bauen die KI- und Geodaten-Systeme, die komplexe Engineering-Entscheidungen in wiederholbare Workflows verwandeln.

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