KI-basierte Verfahren für hochautomatisierte Stromnetze
Automatisierten Anomalie- und Fehlererkennung im Netzbetrieb.
Der zunehmende Ausbau erneuerbarer Energien führt zu einer erhöhten Belastung der Stromnetze vor allem im dynamischen Bereich. Für die Erkennung kritischer Netzdynamiken ist die konventionelle Messtechnik nicht mehr ausreichend und wird zunehmend um hochpräzise, zeitsynchronisierte Phasormessungen ergänzt. Diese ermöglichen die Echtzeitüberwachung der netzrelevanten Parameter wie Frequenz, Spannung oder Phasenwinkel mit bis zu fünfzig Abtastungen pro Sekunde. Dabei können bei pro Tag schnell mehrere Gigabyte an Daten anfallen.
Diese Massendaten gilt es in einem ersten Schritt effizient zu erfassen und zu verarbeiten. Hierzu wurden am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung Komprimierungsverfahren entwickelt, welche den Speicherbedarf zur Archivierung der Daten erheblich reduzieren können: Etwa 8achtzig Prozent der Daten können somit eingespart werden. Zusätzlich hilft die Komprimierung noch, die nachfolgende Datenanalyse zu beschleunigen.
Die Arbeiten der Forscher des Fraunhofer-IOSB, die im Rahmen des vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Forschungsprojektes „DynaGridCenter“ in Kooperation mit der Siemens AG, dem Fraunhofer-IFF, der Uni Magdeburg, der Uni Bochum sowie der TU Ilmenau entstanden sind, gehen nämlich noch weit über die Entwicklung passender Komprimierungsalgorithmen hinaus: In einem zweiten Schritt wurden die PMU-Messwert verwendet, um Abweichungen vom normalen Netzbetrieb zu erkennen, sowie bestimmte Betriebsstörungen in Echtzeit zu identifizieren. Hierbei werden Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zur automatischen Auswertung der Messwerte eingesetzt.
„Wir mussten in der Lage sein, bis zu 4,3 Millionen Datensätze pro Tag automatisiert zu erfassen, zu komprimieren und auszuwerten. Entsprechend komplex sind auch unsere Ansätze zur Fehlererkennung, für die wir im Projekt auf KI-basierte Verfahren zurückgreifen.“, berichtet André Kummerow, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-IOSB. Mittelfristiges Ziel ist es, den Automatisierungsgrad im Bereich der dynamischen Netzbetriebsführung weiter zu erhöhen und einen stabilen Betrieb auch mit hohem Anteil von erneuerbaren Energien sicher zu gewährleisten.
Fh.-IOSB / RK
