Das Vorhaben „Fühler im Netz (FiN)“ startet auf breiter Basis durch. Aufbauend auf dem geförderten Forschungsvorhaben FiN werden nun in FiN 2.0 großflächige Lösungen zur Netzzustandsüberwachung mittels Big Data und künstlicher Intelligenz erprobt. Der Projekt Kick-Off fand am 25.06.2019 bei PPC in Mannheim statt.
Im Forschungsprojekt „Fühler im Netz“, das 2017 nach einer dreijährigen Laufzeit erfolgreich zu Ende ging, ist es gelungen, zentrale Herausforderungen der Netzüberwachung zu adressieren und erste praxistaugliche Lösungen zu demonstrieren. Die drei zentralen Herausforderungen des Netzbetriebs sind zum einen der systematische Ausbau der Netzzustandsüberwachung, die Zustandserfassung von Netzbetriebsmitteln sowie die Errichtung einer effizienten Kommunikationsinfrastruktur. Mit dem FiN-Ansatz konnten Synergien bei der Bewältigung dieser komplexen Themen gehoben und sehr kostengünstige Methoden zur Netzüberwachung bereitgestellt werden, die das Echtzeit-Netzmonitoring sowie die Zustandserfassung von Kabeln und Anlagen ermöglichen.
Dank der Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) kann „Fühler im Netz 2.0“ gewonnene Erkenntnisse nutzen und den Fokus darauf legen, die Möglichkeiten zur Anlagen- und Netzzustandsüberwachung auszuweiten. Auch sollen Optimierungspotentiale gehoben werden, die sich aus der Erfassung und der automatisierten Analyse von Massendaten im großen Maßstab ergeben. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und „Fingerprints“ im Breitband-Powerline (BPL)-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Über 3500 BPL-Sensormodems werden hierfür im Rahmen des Projekts in den Netzgebieten der Netze BW, der Mainzer Netze und der Energieversorgung Leverkusen (EVL) installiert. Diese werden in einer hohen zeitlichen Auflösung Daten über den lokalen Netzzustand (insb. der Spannung) und den Zustand von Kabeln und Anlagen erfassen. Dadurch fallen innerhalb kürzester Zeit große Datenmengen an, welche mithilfe von Massendatenverarbeitungsmethoden erfasst und mittels KI-Algorithmen auf Muster und Auffälligkeiten untersucht werden. So kann eine Vorhersage des Spannungsverlaufs und der Asymmetrie zwischen den Phasen ermittelt werden. Diese Erkenntnisse werden in Zukunft, insbesondere bei der Integration von E-Mobilität, in den Verteilnetzen relevant.
Ingo Schönberg, Vorstandsvorsitzender der PPC freut sich auf das Projekt: „Mit Fühlern im Netz leisten wir einen wichtigen Beitrag zum sicheren und effizienten Betrieb der durch Energiewende und Sektorkopplung beanspruchten Verteilnetze.“ Fabian Karl, Projektleiter bei PPC, fügt hinzu: „Die groß angelegten Feldtests in den Netzgebieten der Projektpartner werden aufschlussreiche Erkenntnisse über den Einsatz der entwickelten Methode zur Netzüberwachung in der Masse bringen. Durch den Einsatz der Breitband-PowerlineTechnologie mit integrierter Messsensorik werden wir zahlreiche netzdienliche Mehrwerte generieren können.“
Die Mitglieder des Projektkonsortiums unter der Leitung von PPC sind die Netze BW, die Mainzer Netze und die Energieversorgung Leverkusen (EVL) aus dem Bereich Netze, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und die Bergische Universität Wuppertal aus dem Bereich der Wissenschaft sowie die Software AG als Experte für Big Data Analysen. Das Projekt wird vom BMBF mit rund 2,5 Millionen Euro gefördert.
