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Künstliche Intelligenz hilft bei Fehlern im Stromnetz

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Ilmenau - Die Stromversorgung wandelt sich und damit ändern sich auch die Anforderungen an die Stromnetze. Forscher wollen zukünftig Fehler im Stromnetz mit künstlicher Intelligenz automatisiert erkennen.

Stromnetze der Zukunft: Große Datenmengen müssen analysiert werden
Statt den Strom ausschließlich über große Kraftwerke zu generieren, kommt der Strom aus zahlreichen dezentralen Stromquellen. Dieser Umschwung wirkt sich auch auf die Stromnetze aus. Laufen relevante Netzparameter wie Phase oder Winkel aus dem Ruder oder gibt es Abweichungen vom regulären Netzbetrieb? Oder sind Leitungen oder Kraftwerke ausgefallen? Um solche Fragen beantworten zu können, reicht die übliche Messtechnik nicht mehr in jeder Situation aus. Sie wird daher zunehmend um Phasormessungen, kurz PMU, sowie um Digitalisierungstechnologien ergänzt: Die entsprechenden Messsysteme erfassen die Amplitude von Strom und Spannung bis zu 50-mal pro Sekunde. Aus den Daten lassen sich verschiedene relevante Parameter wie Frequenz, Spannung oder Phasenwinkel ermitteln. Die Datenmenge, die dabei entsteht, ist enorm – pro Tag kommen schnell mehrere Gigabyte an Daten zusammen.

Forscher sparen durch Datenkompression 80 Prozent der Daten ein
Forscher des Institutsteils Angewandte Systemtechnik AST des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Ilmenau wollen die Datenauswertung nun durch Künstliche Intelligenz optimieren, die Netzsicherheit erhöhen und die Stromübertragung somit fit machen für die Zukunft. »Wir können bis zu 4,3 Millionen Datensätze pro Tag automatisiert erfassen, komprimieren und über Verfahren der Künstlichen Intelligenz auswerten«, fasst Prof. Peter Bretschneider, Leiter der Abteilung Energie am Fraunhofer IOSB-AST, zusammen. In einem ersten Schritt haben die Forscherinnen und Forscher Komprimierungsverfahren entwickelt, mit denen sich 80 Prozent der Daten einsparen lassen. Somit lassen sich die Daten nicht nur leichter speichern, sondern auch schneller und effizienter auswerten.

Analyse: Automatische Datenauswertung in Echtzeit
n einem zweiten Schritt lernten die Wissenschaftler mit den erhobenen Phasormessdaten neuronale Netze – also die Basis der Künstlichen Intelligenz – an. Dabei werden die neuronalen Netze mit Beispielen typischer Betriebsstörungen gefüttert. Die Algorithmen lernen auf diese Weise Schritt für Schritt, normale Betriebsdaten von bestimmten Betriebsstörungen zu unterscheiden sowie exakt zu kategorisieren. Nach dieser Trainingsphase wendeten die Wissenschaftler die neuronalen Netze bei den aktuellen Daten aus den Phasormessungen an. Bisher konnten diese nur manuell und im Nachhinein ausgewertet werden. Der Algorithmus schafft hier erstmalig den Sprung in die Echtzeit: Er entscheidet automatisch innerhalb von Millisekunden, ob eine Anomalie oder ein Fehler vorliegt und gibt zusätzliche Auskunft über Ort und Art der Betriebsstörung.

Gegenmßnahmen und Vorhersage ist Forschungsschwerpunkt
Der Algorithmus ist einsatzbereit, an der Steuerung und Regelung der Gegenmaßnahmen arbeiten die Forscher zurzeit. Die Entwicklung ist nicht nur für Betreiber großer, sogenannter Übertragungsnetze interessant, sondern auch für die der regionalen Verteilnetze.Die Forscher widmen sich jedoch nicht nur bereits bekannten Problemen, sondern wollen auch Anomalien berücksichtigen, die bisher noch gar nicht auftreten. »Gehen wir den Weg der erneuerbaren Energien weiter, kann dies künftig zu Phänomenen führen, die wir derzeit noch nicht kennen«, sagt Prof. Peter Bretschneider, Leiter der Abteilung Energie am Fraunhofer IOSB-AST. Auch hier setzen die Wissenschaftler auf die Künstliche Intelligenz. Genauer gesagt: Sie arbeiten daran, solche Phänomene zu kategorisieren und die erforderlichen Algorithmen zu entwickeln – und zwar anhand digitaler Netzabbildungen.

© IWR, 2019


04.04.2019

 



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