Wir leiten aus Rohdaten Erkenntnisse ab
Überraschend wenige Unternehmen erheben bereits heute relevantes Datenmaterial. Doch selbst wenn dies der Fall ist, werden Energiedaten häufig auf Wochen- oder Monatsbasis oder in Einzelmessungen erhoben – zu groß für eine umfassende Analyse und das Aufdecken von Fehlerquellen. Zudem fehlt häufig intern das fachliche Knowhow, aus Rohdaten Erkenntnisse und daraus wiederum Handlungsempfehlungen oder gar technische Optimierungsautomatismen abzuleiten.
Unsere LIVARSA Data Scientists können dies. Wir nutzen unterschiedliche Datenaufzeichnungen und analysieren diese mittels komplexen Berechnungen, statistischen Methoden, maschinelles Lernen und analytischen Ansätzen. Mit Unterstützung von KI-Modellen werten wir selbst große Mengen an unstrukturierten und komplexen Daten aus, identifizieren und visualisieren wiederkehrende Muster und interpretieren diese im Kontext.
Auf diese Weise machen wir aus großen Datenmengen erkenntnisbringende Informationen, die Managemententscheidungen erleichtern – oder sogar automatisieren können.
Grund dafür ist der tiefgreifende Wandel, den die Stromnetztopologie seit einigen Jahren erlebt: Der Wandel weg von ein paar wenigen Energieerzeugern hin zu einer Vielzahl davon. Denn die Kraftwerkslandschaft wird zunehmend von Windkraft- und privaten Photovoltaikanlagen ergänzt. Weil diese jedoch Strom nur temporär in das Netz einspeisen, dann aber häufig geballt in großen Volumina, ist das Stromnetz dieser vorübergehenden Mehrbelastung häufig nicht mehr gewachsen.
Herausforderung für Netzbetreiber
Die private, dezentrale Stromeinspeisung findet – im Gegensatz zur zentralen, Kraftwerkbasierten Stromeinspeisung – auf den unteren Spannungsebenen statt. Hier jedoch ist die Überwachung der Netzparameter häufig lückenhaft oder wie in vielen Niederspannungsverteilungen überhaupt nicht vorhanden. Die Folge: der aktuelle Zustand der Ortsnetzzellen oder von Teilbereichen des Stromnetzes ist unbekannt. Will man jedoch als Netzbetreiber auf Stromspitzen oder -einbrüche zeitnah reagieren, um die Netzparameter in normativen Grenzen halten, ist die Einführung einer Messinfrastruktur unumgänglich. Auf dieser Basis können Auswertungen und Prognosen ein schnelleres Eingreifen wie der Ausgleich einer Über- oder Unterspannung oder das Zuschießen von Primärleistung im Bedarfsfall ermöglichen. Mit Hilfe geeigneter Algorithmen ist dies sogar automatisierbar.
Auch elektrische Verbraucher senken Netzqualität
Automatisierung und Digitalisierung sind die Treiber der zukünftiger industriellen Wertschöpfung und damit unverzichtbar. Die Herausforderung: die in Anlagen und Geräten integrierten Elektronikkomponenten sind einerseits optimiert im Hinblick auf Baugröße, Kosten, Leistungsfähigkeit und Effizienz.
Andererseits können sie aufgrund dieser Veränderungen einen negativen Effekt auf die Qualität des Stromnetzes haben und zusätzliche Störungen verursachen. Das Zusammenspiel mit dem Stromnetz funktioniert nicht mehr reibungslos. Ein Effekt, der durch den rückläufigen Einsatz von sogenannten rotierenden Massen wie beispielsweise Generatoren und Pumpen in den Betrieben zugunsten von Leistungselektronik verstärkt wird.
Die Folge sind vermehrte Oberschwingungen: Im Energiesignal finden sich folglich zunehmend unerwünschte Frequenzanteile, die beispielsweise in Maschinenparks mit sensibler Eelektronik zu Problemen führen können. Hinzu kommen sogenannte vagabundierende Ströme bzw. Nullleiterströme, die sich im Niederspannungsnetz verbreiten.
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