{"id":9870,"date":"2019-02-16T11:46:50","date_gmt":"2019-02-16T10:46:50","guid":{"rendered":"https:\/\/deinenergieportal.de\/?p=9870"},"modified":"2019-02-14T10:49:36","modified_gmt":"2019-02-14T09:49:36","slug":"kuenstliche-intelligenz-fuer-sichere-stromnetze","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/deinenergieportal.de\/?p=9870","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr sichere Stromnetze"},"content":{"rendered":"\n

Der Betrieb von Stromnetzen wird immer komplexer und konventionelle Messtechniken f\u00fcr die Netzf\u00fchrung m\u00fcssen durch neue Technologien erg\u00e4nzt werden. Zur fr\u00fchzeitigen Erkennung kritischer Netzdynamiken haben Energieforscher des Fraunhofer IOSB-AST neue L\u00f6sungen entwickelt, die eine hochpr\u00e4zise Echtzeit\u00fcberpr\u00fcfung sowie die Komprimierung der Daten f\u00fcr eine beschleunigte Datenanalyse erm\u00f6glichen. <\/p>\n\n\n\n

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Andr\u00e9 Kummerow, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IOSB-AST, beim Einsatz der Algorithmen (Foto: Martin K\u00e4\u00dfler)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

\u201eDurch\ndie zunehmend fluktuierende Einspeisung von erneuerbaren Energien werden\nStromnetze immer dynamischer belastet\u201c, erl\u00e4utert Jana Liebe, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin\ndes Th\u00fcringer Erneuerbare Energien Netzwerk (ThEEN) e.V. \u201eUm die\nVersorgungssicherheit auch bei Schwankungen zu bewerkstelligen, brauchen wir\ndeshalb auch neue Verfahren. F\u00fchrend in Th\u00fcringen zu diesem Thema sind das\nIlmenauer Fraunhofer-IOSB-AST sowie die TU Ilmenau. Beide forschten zusammen\nmit dem Fraunhofer IFF, der SIEMENS AG, der Otto-von-Guericke-Universit\u00e4t\nMagdeburg und die Ruhr Universit\u00e4t Bochum im Projekt \u201eDynaGridCenter\u201c.\u201c Dieses\nProjekt wurde vom Bundeswirtschaftsministerium gef\u00f6rdert. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr\neine zuverl\u00e4ssige \u00dcberwachung der netzrelevanten Parameter im komplexen\nmodernen Stromnetz werden zunehmend hochpr\u00e4zise, zeitsynchronisierte\nPhasormessungen (PMU, Phase measurement unit) genutzt. \u201eDiese erm\u00f6glichen unter\nanderem die Messung von Frequenz, Spannung oder Phasenwinkel mit bis zu 50\nAbtastungen pro Sekunde\u201c, erkl\u00e4rt Andr\u00e9 Kummerow, wissenschaftlicher Mitarbeiter\nam Fraunhofer IOSB-AST.<\/p>\n\n\n\n

Bei\nden Messungen entstehen jeden Tag gro\u00dfe Datenmengen, die effizient erfasst und\nverarbeitet werden m\u00fcssen. \u201eHierzu haben wir am Institut ein\nKomprimierungsverfahren entwickelt, welche den Speicherbedarf zur Archivierung\nder Daten um etwa 80 Prozent reduzieren kann\u201c, so Andr\u00e9 Kummerow. Die Messwerte\nwerden verwendet, um Abweichungen vom normalen Netzbetrieb in Echtzeit zu\nidentifizieren. Hierbei werden Verfahren aus dem Bereich der k\u00fcnstlichen\nIntelligenz (KI) zur automatischen Auswertung der Messwerte eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n

Die\nentwickelten L\u00f6sungen verbessern und beschleunigen die Messprozesse: \u201eBisher\nmussten wir in der Lage sein, bis zu 4,3 Millionen Datens\u00e4tze pro Tag\nautomatisiert zu erfassen, zu komprimieren und auszuwerten. Entsprechend komplex\nsind auch unsere Ans\u00e4tze zur Fehlererkennung, f\u00fcr die wir im Projekt auf\nKI-basierte Verfahren zur\u00fcckgreifen\u201c, so Andr\u00e9 Kummerow weiter. Diese Verfahren\nsammeln zun\u00e4chst die Daten ein und wandeln diese in Muster mit charakteristischen\nEigenschaften um. In der nachfolgenden Online-Mustererkennung lassen sich so im\nSt\u00f6rungsfall mittels Verfahren der KI Fehlerort und Fehlertyp identifizieren\nund die entsprechende Eintrittswahrscheinlichkeit sch\u00e4tzen. Anschlie\u00dfend werden\ndiese Daten f\u00fcr den Operator in der Leitwarte zur Verf\u00fcgung gestellt und\nzus\u00e4tzlich visualisiert.<\/p>\n\n\n\n

Mittelfristiges Ziel ist es, den Automatisierungsgrad im Bereich der dynamischen Netzbetriebsf\u00fchrung weiter zu erh\u00f6hen. Daf\u00fcr sind auch schon Folgeprojekte initiiert.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen: www.theen-ev.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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