Smart-Meter-Daten zur Verbesserung der Zuverlässigkeit des Stromnetzes

Forscher der Arizona State University haben einen neuen Algorithmus zur Verbesserung der Situationsanalyse des Stromnetzes entwickelt, der auf Smart-Meter-Daten für Privathaushalte basiert.

Während die Situationserkennungstechnologie derzeit zwei Softwaremodule zur Messung von Stromnetzparametern verwendet, eines zur Überprüfung von Topologieinformationen und das andere zur Bestimmung des Systemzustands, identifiziert der neue und komplexere Algorithmus alle erforderlichen Parameter auf einmal und verspricht Verbesserungen bei Genauigkeit und Geschwindigkeit bei dem die Parameter bestimmt werden.

Darüber hinaus vermeidet die Nutzung der individuellen Smart-Meter-Daten der Haushalte die Verwendung von Messungen einer begrenzten Anzahl von Geräten, die möglicherweise kein vollständiges Bild des Netzstatus liefern, und macht die Installation einer großen Anzahl zusätzlicher Messgeräte im Verteilungsnetz überflüssig.

„Diese Technologie verbessert das Situationsbewusstsein, was für die Verbesserung der Widerstandsfähigkeit des Energiesystems von entscheidender Bedeutung ist“, sagt Mojdeh Khorsand Hedman, Assistenzprofessor für Elektrotechnik an der ASU, der die Forschung zusammen mit der Doktorandin Zahra Soltani leitete.

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„Die [Situationsbewusstseins]-Funktionalitäten hängen stark von der Verfügbarkeit von Messungen im gesamten Verteilungsnetz ab. Solche Messgeräte sind rar und oft nicht verfügbar. Daher werden die [Netzparameter]-Module nicht vollständig genutzt.“

Die Motivation für die Entwicklung des Algorithmus war die zunehmende Präsenz von Elektrofahrzeugen und verteilten Energieressourcen mit der Notwendigkeit einer genaueren Modellierung des Verteilungsnetzes und einer effizienteren Verwaltung dieser Ressourcen.

Mit der zunehmenden Variabilität der resultierenden Netzbedingungen wird eine höhere Genauigkeit des Situationsbewusstseins erforderlich.

Der neue Algorithmus wurde mit Mitteln der Advanced Research Projects Agency – Energy (ARPA-E) des US-Energieministeriums entwickelt und bei einem Elektrizitätsversorgungsunternehmen in Arizona getestet.

Die Forscher beabsichtigen, dass der Algorithmus die Stromversorgung für Kunden verbessern soll, indem er die Dauer von Ausfällen verkürzt und die an die Kunden gesendete Spannung stabiler macht.

Durch die Möglichkeit, Probleme im Stromnetz genauer und schneller zu lokalisieren, sollten die Mitarbeiter von Versorgungsunternehmen auch in die Lage versetzt werden, Ausfälle und Störungen schneller zu beheben.

Derzeit verfügt die Technologie über ein vorläufiges Patent, was bedeutet, dass die Forscher zwölf Monate lang Schutz für ihre Technologie haben, bis ein dauerhaftes Patent angemeldet wird.

ASU befindet sich außerdem in Gesprächen mit interessierten Branchenparteien über die Lizenzierung der Technologie.

Unterdessen ist Khorsand Hedman dabei, ein Labor zu entwickeln, das den Kontrollraum eines Versorgungsunternehmens simuliert, in dem der neue Algorithmus sowie andere algorithmische Innovationen für Stromnetze demonstriert und mit herkömmlichen Lösungen verglichen werden.

Das Labor soll außerdem Studierenden der Elektrotechnik die Möglichkeit bieten, in einer simulierten Kontrollraumumgebung eines Versorgungsunternehmens mit den verschiedenen Arten von Software zu arbeiten, mit denen sie in einem Versorgungsunternehmen arbeiten würden.