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Künstliche Intelligenz soll Stromnetze mit Erneuerbaren absichern

André Kummerow, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IOSB-AST, beim Einsatz der Algorithmen. Foto: Martin Käßler

Zur frühzeitigen Erkennung kritischer Dynamik im Stromnetz haben Energieforscher des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) neue Lösungen entwickelt.

„Durch die zunehmend fluktuierende Einspeisung von Erneuerbaren Energien werden Stromnetze immer dynamischer belastet“, erläutert Jana Liebe, Geschäftsführerin des Thüringer Erneuerbare Energien Netzwerk (ThEEN) e.V. „Um die Versorgungssicherheit auch bei Schwankungen zu bewerkstelligen, brauchen wir deshalb auch neue Verfahren." In Thüringen forschen zu diesem Thema der Ilmenauer IOSB-Institutsteil Angewandte Systemtechnik (IOSB-AST) und die TU Ilmenau zusammen mit dem Fraunhofer IFF, der Siemens AG, der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und der Ruhr Universität Bochum im Projekt DynaGridCenter. Dieses Projekt wurde vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert.

Für eine zuverlässige Überwachung der netzrelevanten Parameter im komplexen modernen Stromnetz werden zunehmend hochpräzise, zeitsynchronisierte Phasormessungen (PMU, Phase measurement unit) genutzt. „Diese ermöglichen u.a. die Messung von Frequenz, Spannung oder Phasenwinkel mit bis zu 50 Abtastungen pro Sekunde“, erklärt André Kummerow, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IOSB-AST.

Bei den Messungen entstehen jeden Tag große Datenmengen, die effizient erfasst und verarbeitet werden müssen. „Hierzu haben wir am Institut ein Komprimierungsverfahren entwickelt, welche den Speicherbedarf zur Archivierung der Daten um etwa 80% reduzieren kann“, so André Kummerow. Die Messwerte werden verwendet, um Abweichungen vom normalen Netzbetrieb in Echtzeit zu identifizieren. Hierbei werden Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zur automatischen Auswertung der Messwerte eingesetzt.

Die entwickelten Lösungen verbessern und beschleunigen die Messprozesse: „Bisher mussten wir 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“, so André Kummerow weiter. Diese Verfahren sammeln zunächst die Daten ein und wandeln diese in Muster mit charakteristischen Eigenschaften um. In der nachfolgenden Online-Mustererkennung können so im Störungsfall mittels Verfahren der KI Fehlerort und Fehlertyp identifiziert und die entsprechende Eintrittswahrscheinlichkeit geschätzt werden. Anschließend werden diese Daten für den Operator in der Leitwarte zur Verfügung gestellt und zusätzlich visualisiert.

 

Mittelfristiges Ziel ist es, den Automatisierungsgrad im Bereich der dynamischen Netzbetriebsführung weiter zu erhöhen. Dafür sind auch schon Folgeprojekte initiiert.

27.2.2019 | Quelle: Theen e.V. | solarserver.de © EEM Energy & Environment Media GmbH

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