Smart-Grid-Migrationspfad
Der Ansatz für diesen Übergang lautet: optimierter Einsatz von bestehenden Kupferreserven und Einbau smarter Sekundärtechnik. Nicht von heute auf morgen, sondern kontinuierlich, entlang des Smart-Grid-Migrationspfades. Phase 1 des Migrationspfades ist das Monitoring: Welche Sensorik und welche Daten braucht es in welcher Auflösung? Phase 2 nutzt die Sensorik und bringt die Betriebsmittel an ihre Grenzen. Phase 3 ist geprägt vom Effizienzgewinn durch Automatisierung und aktive Steuerung.
Phase 1 – Niederspannungsnetz transparent machen
Während es auf Ebene der Hochspannungsnetze bereits geeignete Sensoren und Steuerungssysteme gibt, fehlen diese bis dato bei den Niederspannungsnetzen. Letztere bilden aber den größten Teil des Stromnetzes und sind in puncto Netzdynamik bzw. fluktuierender Spannungen die aktivsten Netzbereiche. Die ASCR erfasst nun erstmals flächendeckend Daten im urbanen Niederspannungsnetz aus einem großen Umfeld, um so den Netzzustand, die Auslastung auf Niederspannungsniveau transparent zu machen. Die Datenerfassung erfolgt über Smart Meter und selbstkonfigurierende Feldsensorik – dazu zählen etwa Power-Quality-Messgeräte (P855) oder Grid Monitoring Devices (GMDs).
Wie viel Sensorik braucht es?
Eine der Kernfragen des ASCR-Forschungsprogramms lautet entsprechend: Welches Minimum an Durchdringung mit Sensorik muss angestrebt werden, um bei Wahrung der Wirtschaftlichkeit ein hinreichendes Abbild des Netzzustandes für einen optimalen Netzbetrieb und optimale Netzplanung zu erzeugen? Als Richtlinie gilt: So viel Sensorik wie nötig, so wenig wie möglich.
Phase 2 – Niederspannungsmanagement ohne aktive Eingriffe
Mit dem Datenmaterial lassen sich in einem weiteren Schritt entlang des Smart-Grid-Migrationspfades Management-Entscheidungen treffen, die zunächst ohne physischen Netzausbau auskommen. Sie stellen eine effiziente Alternative zur unspezifischen Worst-Case-Planung dar. Genaue Netzdaten ermöglichen – ohne aktiven Netzeingriff – die Nutzung der Infrastruktur näher an den physikalischen Grenzen und alarmieren frühzeitig bei drohenden Grenzüberschreitungen von Schwellwerten oder festgelegten KPIs. Darüber hinaus können die gesammelten Datensätze/Zeitreihen für Auswertungen, Hochrechnungen und Simulationen zur Planung von gezielten Ausbaumaßnahmen herangezogen werden.
Phase 3 – Aktives Netzmanagement und Automatisierung
Mittels aktiver Netzeingriffe, Automatisierungen lässt sich die Effizienz der Netzinfrastruktur weiter steigern. Voraussetzung dafür ist aber ein möglichst fehlertolerantes Verhalten der neu integrierten Komponenten. Beim Rollout sowie im Betrieb dürfen kaum Mehrkosten entstehen.
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Intelligenten Stromnetzen gehört die Zukunft
© Vogel AV
Netz-Fingerprint
Zur einfachen visuellen Verarbeitung der Netzzustände werden Vektoren unterschiedlicher Netzkenngrößen ermittelt und im „Netz-Fingerprint“ dargestellt. Vergleichbar mit einem Fingerabdruck, zeigt jeder Netzzustand bzw. jedes Netzverhalten ein anderes Muster. Zeitliche und örtliche Unterschiede sowie das Zusammenspiel zwischen dem Batteriespeichersystem und den Netzaktivitäten sind sehr gut sichtbar.
Überwachung der Blindleistung
Die Überwachung kritischer Grenzwerte (in der Abbildung links ist das die Blindleistung) ist ein entscheidender Faktor des Netzbetriebs. Zukünftig werden vermehrt Smart Meter oder andere Sensorik eingesetzt, um kritische Verbrauchswerte identifizieren und gesondert behandeln zu können. Durch den Vergleich unterschiedlicher Zeiträume untersucht die ASCR, ob im Stromnetz Grenzwertverletzungen vorkommen, um so den Netzbetrieb zu optimieren. Starke Abweichungen werden sofort sichtbar.