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Elektrische
Energieversorgungsnetze stellen heutzutage hoch komplexe Netzwerke
zur Verteilung elektrischer Energie dar, die oft eine große Anzahl von
Energieeinspeisungen und -entnahmen aufweisen. Neben der Versorgungssicherheit,
d.h. der Gewährleistung,
dass zu jedem Zeitpunkt für
jeden Energieabnehmer eine ausreichende Menge elektrischer Energie
verfügbar
ist, spielt auch die Qualität der
gelieferten elektrischen Energie (Elektroenergiequalität) eine
große
Rolle. Die Elektroenergiequalität im
Energieversorgungsnetz lässt
sich beispielsweise an Kenngrößen wie
Frequenz, Spannung und Oberwellengehalt festmachen. Hoch sensible
elektrische Geräte
verlangen heutzutage eine elektrische Energieversorgung in Form
einer möglichst
reinen Sinuswelle mit einer einheitlichen Frequenz und Amplitude.
In Normwerken wie der EN 50160 oder der IEC 61000 sind daher obere
und untere Grenzwerte vorgeschrieben, innerhalb derer diese Kenngrößen der Elektroenergiequalität eines
Energieversorgungsnetzes liegen müssen.
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Werden
die Grenzwerte längere
Zeit nicht eingehalten, so kann der Betreiber des Energieversorgungsnetzes
von den Abnehmern der elektrischen Energie in Regress genommen werden. Üblicherweise
ist hierzu in den Normen eine maximale Zeitdauer festgelegt, während der
die Kenngrößen der
Elektroenergiequalität
außerhalb
der geforderten Grenzwerte liegen dürfen, ohne dass Regressansprüche gestellt
werden können.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass die Elektroenergiequalität innerhalb
eines betrachteten Zeitraumes von z.B. einem Jahr lediglich zu 5%
außerhalb
der geforderten Grenzwerte liegen darf. Die Netzbetreiber sind daher
bestrebt, elektrische Energie mit einer möglichst hohen Qualität zu liefern.
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Da
die Elektroenergiequalität
jedoch abhängig
vom Verhalten und der Art von mit dem Energieversorgungsnetz verbundenen
elektrischen Verbrauchern starken Störungen unterliegen kann, können Schwankungen
der Elektroenergiequalität
bisher nicht sicher ausgeschlossen werden.
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Um
Aussagen über
die Elektroenergiequalität
treffen zu können,
sind an verschiedenen Messpunkten des elektrischen Energieversorgungsnetzes Messgeräte vorgesehen,
die Messwerte der jeweiligen Kenngrößen der Elektroenergiequalität aufnehmen.
Diese Kenngrößen werden
anschließend
z.B. von mit den Messgeräten
verbundenen Datenverarbeitungseinrichtungen ausgewertet. So können zeitabhängige Verläufe der
Kenngrößen erzeugt
und die Einhaltung der Grenzwerte geprüft bzw. nachgewiesen werden.
Ein solches Vorgehen ist beispielsweise aus der deutschen Patentschrift
DE 199 24 550 C2 bekannt,
gemäß der Kenngrößen an verschiedenen Stellen
eines Energieversorgungsnetzes erfasst und vorverarbeitet werden.
Anschließend
können
die erfassten Kenngrößen mit
einer gemeinsamen Datenverarbeitungseinrichtung ausgewertet und
beurteilt werden. Mit einer solchen Vorgehensweise ist jedoch nur
die Beschreibung des vergangenen Verhaltens der Elektroenergiequalität möglich, ein
geplantes Einwirken auf die Elektroenergiequalität ist hier nicht vorgesehen.
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Der
Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zum Steuern
der Elektroenergiequalität eines
elektrischen Energieversorgungsnetzes anzugeben, mit dem eine möglichst
gute Einhaltung vorgeschriebener Grenzwerte der Elektroenergiequalität erreicht
werden kann.
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Zur
Lösung
dieser Aufgabe wird ein Verfahren zum Steuern der Elektroenergiequalität eines
Energieversorgungsnetzes vorgeschlagen, bei dem folgende Schritte
durchgeführt
werden: Zunächst
wird ein erster Messverlauf von Messwerten einer die Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
angebenden Kenngröße während eines
ersten Betrachtungszeitraumes erfasst; hinsichtlich dieses ersten
Messverlaufs wird eine Mustererkennung unter Erzeugung eines Verbraucherprofils
durchgeführt, das
aufgrund in dem ersten Messverlauf erkannter Muster für zumindest
einen zukünftigen
Betrachtungszeitraum erwartete zeitbezogene Abweichungen der Kenngröße von einem
vorgebbaren Sollbereich angibt; daraufhin werden die Elektroenergiequalität stabilisierende
Maßnahmen
für diejenigen Zeiten
des zukünftigen
Betrachtungszeitraumes ergriffen, in denen gemäß dem Verbraucherprofil eine Abweichung
der Kenngröße vom Sollbereich
erwartet wird.
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Der
wesentliche Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin,
dass mit Hilfe der Mustererkennung eine Aussage über ein wahrscheinliches zukünftiges
Verhalten der Elektroenergiequalität getroffen werden kann. Zunächst wird
nämlich
ein Messverlauf aufgenommen, der den zeitlichen Verlauf einer bestimmten,
für die
Elektroenergiequalität charakteristischen
Kenngröße, wie
Frequenz, Amplitude, Strom- und Spannungseffektivwerte, Oberwellengehalt,
Wirk-, Blind- und Scheinleistung sowie Symmetrien der Phasenspannungen
bzw. -ströme
im Energieversorgungsnetz, angibt. Der aufgenommene Messverlauf
wird dann auf charakteristische Muster untersucht. Beispielsweise
werden hier zu bestimmten Tageszeiten wiederholt auftretende Schwankungen
einer Kenngröße identifiziert.
Aus solchen erkannten Mustern wird ein Verbraucherprofil abgeleitet,
auf dessen Grundlage in zukünftigen Betrachtungszeiträumen Maßnahmen
zur Stabilisierung der Elektroenergiequalität für diejenigen Zeiten getroffen
werden, in denen laut Verbraucherprofil Abweichungen der Kenngröße – und damit
der Elektroenergiequalität – von einem
Sollbereich erwartet werden. Dabei wird dieser Sollbereich üblicherweise
enger vorgegeben sein als durch die von der Norm vorgeschriebenen
Grenzwerte verlangt, um bereits kleinere Schwankungen der Elektroenergiequalität erkennen
zu können.
Im Extremfall kann der Sollbereich auch ein einziger Sollwert sein;
in diesem Fall werden nicht nur die deutlichen Schwankungen, sondern
jegliche Abweichungen der Kenngröße bei der Mustererkennung
und der Bildung des Verbraucherprofils berücksichtigt. Mittels der Mustererkennung können aber
nicht nur bisherige Verhaltensmuster erkannt werden, es können vielmehr
auch Trends aus dem Verhalten des Verbraucherprofils abgeleitet
werden, um das wahrscheinliche zukünftige Verhalten der Elektroenergiequalität noch genauer
zu bestimmen. Damit kann eine relativ gute Abschätzung des zukünftigen
Verhaltens der Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
getroffen werden.
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Um
eine noch genauere Abschätzung
des zukünftigen
Verhaltens der Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
vornehmen zu können,
wird gemäß einer
vorteilhaften Ausführungsform des
erfindungsgemäßen Verfahren
vorgeschlagen, dass mindestens ein weiterer Messverlauf von Messwerten
der die Elektroenergiequalität
des Energieversorgungsnetzes angebenden Kenngröße während mindestens eines auf
den ersten Betrachtungszeitraum folgenden weiteren Betrachtungszeitraumes
erfasst wird; der mindestens eine weitere Messverlauf wird an den
ersten Messverlauf unter Erzeugung eines entsprechend längeren zusammengesetzten
Messverlaufs angefügt,
und hinsichtlich des zusammengesetzten Messverlaufs wird die Muster erkennung
unter Erzeugung des Verbraucherprofils durchgeführt.
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Auf
diese Weise kann eine fortwährende
dynamische Anpassung des Verbraucherprofils auf der Basis der in
den jeweiligen Betrachtungszeiträumen erfassten
Messverläufe
durchgeführt
werden. Generell kann davon ausgegangen werden, dass eine Abschätzung des
zukünftigen
Verlaufs der Kenngröße umso
genauer sein wird, je mehr Betrachtungszeiträume als Basis zur Verfügung stehen.
Gemäß dieser
Ausführungsform
kann ferner eine Trendentwicklung des Verlaufes der Kenngröße – und damit
der Elektroenergiequalität – noch genauer
angegeben werden. Unterschiede des Verhaltens der Elektroenergiequalität in mehreren
aufeinander folgenden Betrachtungszeiträumen können nämlich zur Ableitung einer Trendentwicklung
der Elektroenergiequalität
für zukünftige Betrachtungszeiträume verwendet
werden.
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Generell
können
die Betrachtungszeiträume, während denen
die Messwerte der Kenngröße erfasst
werden, z.B. die Dauer eines Tages, einer Woche, eines Monats oder
eines Jahres aufweisen. Andere Dauern der Betrachtungszeiträume sollen
dadurch aber nicht vom Umfang des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgenommen
werden.
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Die
Mustererkennung kann beispielsweise eine Erkennung von Periodizitäten und/oder
eine Autokorrelation der erfassten Messwerte beinhalten. Hiermit
können
regelmäßig wiederkehrende,
die Elektroenergiequalität
beeinflussende Ereignisse und charakteristische Muster erkannt und
in das Verbraucherprofil aufgenommen werden.
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Eine
weitere vorteilhafte Ausführungsform des
erfindungsgemäßen Verfahrens
sieht ferner vor, dass die Mustererkennung auf einen elektronischen Kalender
zugreift und eine Korrelation des elektronischen Kalenders mit dem
Messverlauf oder dem zusammengesetzten Messverlauf durchführt. Hierdurch
können
bei Bildung des Verbraucherprofils z.B. wochenzeitlich-, monatszeitlich-
oder jahreszeitlich bedingte Schwankungen der Elektroenergiequalität noch besser
als solche erkannt werden. Beispielsweise lassen sich auf diese
Weise Unterschiede der tagesweise erfassten Messverläufe auf
Wochentage und Wochenenden zurückführen.
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Gemäß einer
weiteren vorteilhaften Ausführungsform
ist zudem vorgesehen, dass Messverläufe der Kenngröße an mehreren
Stellen des Energieversorgungsnetzes erfasst werden und die Ermittlung der
jeweiligen Verbraucherprofile auf Grundlage dieser an mehreren Stellen
erfassten Messwerte der Kenngröße erfolgt.
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Auf
diese Weise kann besonders vorteilhaft das erfindungsgemäße Verfahren
nicht nur auf Messwerte der Kenngröße von einer einzigen Messstelle des
Energieversorgungsnetzes, sondern vielmehr auf Messwerte der Kenngröße von mehreren, über das
Energieversorgungsnetz verteilten Messstellen zurückgreifen,
wodurch eine umfassendere Information über das gesamte Energieversorgungsnetz
entsteht.
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Zur
näheren
Erläuterung
der Erfindung ist
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in 1 in
schematischer Darstellung ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens
zum Steuern der Elektroenergiequalität eines Energieversorgungsnetzes
in einem Blockschaltbild und
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in 2 ein
Blockschaltbild zur Erläuterung eines
weiteren Ausführungsbeispiels
eines Verfahrens zum Steuern der Elektroenergiequalität eines Energieversorgungsnetzes
gezeigt.
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In 1 ist
beispielhaft ein Abschnitt 1 einer zu einem elektrischen
Energieversorgungsnetz gehörenden
Energieversorgungsleitung gezeigt. Obwohl der Abschnitt 1 gemäß 1 als
einphasiger Abschnitt dargestellt ist, kann es sich hierbei auch
um einen Abschnitt einer mehrphasigen Energieversorgungsleitung
handeln. Mit dem Abschnitt 1 ist über in 1 lediglich
schematisch angedeutete Sensoren ein Messgerät 2 verbunden, das
während
eines vorgegebenen Betrachtungszeitraums, beispielsweise einem Tag,
einer Woche, einem Monat oder einem Jahr, Messwerte einer Kenngröße aufnimmt,
die zur Charakterisierung der Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
geeignet ist. Eine solche Kenngröße kann
beispielsweise ein Effektivwert von Strom oder Spannung, Blind-,
Schein- und Wirkleistung, Frequenz, Amplitude und Oberwellengehalt
der elektrischen Energie sein.
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Aus
den aufgenommenen Messwerten der Kenngröße wird in einem ersten Verfahrensschritt 3 ein
erster Messverlauf 3a erzeugt. Für das gezeigte Ausführungsbeispiel
soll hierbei angenommen werden, dass dieser erste Messverlauf 3a während eines ersten
Betrachtungszeitraumes mit der Dauer eines Tages aufgenommen worden
ist. Hinsichtlich dieses ersten Messverlaufes 3a wird in
einem zweiten Verfahrensschritt 4 eine Mustererkennung
durchgeführt. Im
Rahmen dieser Mustererkennung wird der erste Messverlauf 3a beispielsweise
auf periodisch wiederkehrende oder anderweitig auffällige Muster
untersucht. In 1 sind solche erkannten Muster
durch strichliert dargestellte Ellipsen 5a, 5b und 5c hervorgehoben.
Dabei markieren die beiden Ellipsen 5a und 5b ein
sich wiederholendes Muster in dem ersten Messverlauf 3a,
während
die Ellipse 5c ein besonders auffälliges Muster in dem ersten
Messverlauf – hier
eine deutliche Schwankung der erfassten Kenngröße nach unten – angibt.
Bei der Mustererkennung kann vorgesehen sein, dass nur solche Muster
betrachtet werden, deren Verläufe
zumindest teilweise außerhalb
eines durch punktierte Linien 6a und 6b begrenzten
Sollbereichs liegen. Die Wahl dieses Sollbereichs wird üblicherweise
innerhalb durch bestimmte Normen vorgegebener Grenzwerte für zugelassene
Abweichungen der entsprechenden Kenngröße für die Elektroenergiequalität liegen,
um Abweichungen bereits dann zu erkennen, wenn noch keine Gefahr
einer Grenzwertüberschreitung
besteht. Im Extremfall kann der durch die punktierten Linien 6a und 6b festgelegte
Sollbereich auch lediglich einen Sollwert umfassen. In diesem Fall
werden bei der Mustererkennung auch kleinere Schwankungen, wie sie
beispielsweise in dem ersten Messverlauf 3a zwischen den
durch die Ellipsen 5a, 5b und 5c hervorgehobenen
Mustern auftreten, berücksichtigt.
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Aufgrund
der in dem zweiten Verfahrensschritt 4 erkannten Muster
wird in dem nun folgenden dritten Verfahrensschritt 7 ein
Verbraucherprofil 7a generiert, das bezogen auf die bisher
aufgenommenen Messwerte der Kenngröße des ersten Messverlaufs 3a ein
wahrscheinliches zukünftiges
Verhalten der Elektroenergiequalität in folgenden Betrachtungszeiträumen – also in
dem Beispiel gemäß 1 am
folgenden Tag – angibt.
Bei dem gezeigten Verbraucherprofil wurden jeweils nur die Abweichungen der
Kenngröße des ersten
Messverlaufes berücksichtigt,
die außerhalb
des Sollbereichs liegen.
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Dieses
Verbraucherprofil 7a wird von einem Steuerblock 8 dazu
verwendet, aktiv auf das Energieversorgungsnetz einzuwirken, indem
in zukünftigen Betrachtungszeiträumen Maßnahmen
zur Stabilisierung der Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
jeweils dann getroffen werden, wenn gemäß dem Verbraucherprofil 7a Abweichungen
der Kenngröße vom Sollbereich
erwartet werden. Solche die Elektroenergiequalität stabilisierenden Maßnahmen
können
beispielsweise die Verwendung aktiver Netzfilter oder von Blindleistungskompensatoren sein;
auch eine Bypassführung,
also eine veränderte Führung des
elektrischen Stromes in dem Energieverteilungsnetz über solche
Leitungen, an denen nur geringe Schwankungen der Elektroenergiequalität vorliegen,
kann zur Stabilisierung der Elektroenergiequalität des gesamten Netzwerks beitragen.
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Mit
dem beschriebenen Verfahren wird folglich anhand eines aufgenommenen
Messverlaufs eine Abschätzung
getroffen, wie sich die Elektroenergiequalität in zukünftigen Betrachtungszeiträumen verhalten
wird. Diese Abschätzung
wird automatisiert mittels der Mustererkennung durchgeführt, bei
der beispielsweise der erste Messverlauf auf wiederkehrende, also
periodisch auftretende Muster untersucht wird. Außerdem kann
eine Autokorrelation des Messverlaufes vorgenommen werden. Eine
solche Autokorrelation eignet sich insbesondere bei Messverläufen, die
während
einer längeren
Zeitdauer, beispielsweise einem Monat, aufgenommen worden sind,
um spezielle, charakteristische Muster in dem Messverlauf zu erkennen.
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Das
beschriebene Verfahren kann in einer Ausführung auf Messverläufe zurückgreifen,
die lediglich an einer einzigen Stelle des Energieversorgungsnetzes
aufgenommen worden sind.
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Es
können
bei einer anderen Ausführung aber
auch mehrere Messstellen in dem elektrischen Energieversorgungsnetz
vorgesehen sein, so dass zeitgleich mehrere Messverläufe derselben
Messgröße erzeugt
und mit einer Mustererkennung diejenigen Muster erkannt werden können, die über das
gesamte Energieversorgungsnetz verteilt auftreten. Auf diese Weise
kann die Elektroenergiequalität
hinsichtlich des gesamten Netzes gesteuert werden.
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Anhand
von 2 soll ein weiteres Ausführungsbeispiel eines Verfahrens
zum Steuern der Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
näher erläutert werden.
Zur Vereinfachung sind in 2 lediglich
der erste 3, zweite 4 und dritte Verfahrensschritt 7 gemäß 1 dargestellt;
diese dargestellten Verfahrensschritte sind jedoch in ein Verfahren
analog zu dem in 1 gezeigten Verfahren eingebunden,
was durch die teilweise strichlierten Pfeile 11a und 11b in 2 angedeutet
werden sollen.
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In 2 sind
zusätzlich
zu dem in 1 bereits erfassten Messverlauf 3a weitere
Messverläufe 3b bis 31 dargestellt,
die bei dem betrachteten Ausführungsbeispiel
jeweils auch während
des Betrachtungszeitraums von je einem Tag aufgenommen worden sind.
Der zweite Messverlauf 3b stellt folglich den Verlauf der
Kenngröße an demjenigen
Tag dar, der auf den durch den ersten Messverlauf 3a beschriebenen
Tag folgt. Die Messverläufe 3c bis 3l schließen sich
entsprechend daran an. Die weiteren Messverläufe 3b bis 3l sind
an den ersten Messverlauf 3a angefügt und bilden mit diesem zusammen
einen zusammengesetzten Messverlauf.
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Der
zusammengesetzte Messverlauf wird in dem zweiten Verfahrensschritt 4 mittels
einer automatischen Mustererkennung un tersucht. Hinsichtlich des
Teilstücks 3a des
zusammengesetzten Messverlaufes lassen sich mit der Mustererkennung
analog zu 1 spezielle Muster erkennen.
Solche Muster können
durch bestimmte an das Energieversorgungsnetz angeschlossene elektrische
Lasten hervorgerufen sein, beispielsweise durch Produktionsmaschinen,
wie etwa elektrisch angetriebene Stanzen in einem Produktionsunternehmen.
Solche elektrische Stanzen und andere Produktionsmaschinen haben
starken Einfluss auf die Elektroenergiequalität, da sie im Betrieb beispielsweise
den Oberwellengehalt der elektrischen Energie in dem Energieversorgungsnetzwerk
erhöhen.
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Solche
bestimmten Verhaltensmuster werden mittels der Mustererkennung als
wiederkehrende Muster erkannt. Bei Betrachtung der Teilverläufe 3b und 3c des
zusammengesetzten Messverlaufes lässt sich erkennen, dass sich
das Verhalten des Teilbereiches 3a auch an den darauf folgenden
Tagen fortsetzt. Die entsprechenden Muster werden durch die Mustererkennung
wieder erkannt, was sich in dem erstellten Verbraucherprofil gemäß den Teilstücken 7a bis 7c widerspiegelt.
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An
den darauf folgenden Tagen, die durch die Teilbereiche 3d und 3e des
zusammengesetzten Messverlaufes gekennzeichnet sind, sind nur schwache
Schwankungen in der Elektroenergiequalität ohne erkennbares Muster aufzufinden.
An dieser Stelle ist es von Vorteil, wenn bei der Mustererkennung
ein elektronischer Kalender 12 hinzugezogen wird und der
zusammengesetzte Messverlauf mit dem Kalender 12 korreliert
wird. In einem solchen Fall lässt
sich bei dem dargestellten Beispiel nämlich feststellen, dass die
Teilbereiche mit deutlich erkennbaren Mustern und Schwankungen der
Elektroenergiequalität
auf Werktage fallen, während
die Teilbereiche 3d und 3e mit nur schwachen Schwankungen und
keinem erkennbaren Muster auf ein Wochenende fallen, wo der in dem
Beispiel betrachtete Herstellungsbetrieb seine Produktion unterbrochen
hat. Da die Maschinen, die starke Auswirkungen auf die Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes haben
können,
folglich am Wochenende nicht in Betrieb sind, zeigt sich ein kaum
gestörtes
Verhalten der Elektroenergiequalität.
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Mit
Hilfe der Wochentagsinformationen kann die Mustererkennung ein Verbraucherprofil
erstellen, dass an Werktagen jeweils ein Verhalten wie durch die
Teilbereiche 3a bis 3c des zusammengesetzten Zeitverlaufes
gegeben und am Wochenende im Wesentlichen einen Nullverlauf besitzt.
Dies ist in den Teilbereichen 7a bis 7e des Verbraucherprofils
zu erkennen.
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Betrachtet
man die nun folgenden Teilbereiche 3f und 3g des
zusammengesetzten Zeitverlaufes, die auf Montag und Dienstag fallen,
so passt dieses erwartete Verbraucherverhalten hier sehr gut. Der
Produktionsbetrieb fährt
seine Produktionsmaschinen in derselben Weise wie an den Werktagen zuvor,
was sich in denselben Einflüssen
auf die Elektroenergiequalität
zeigt. Das Verbraucherprofil weist also Teilbereiche 7f und 7g auf,
die den Teilbereichen 7a bis 7c entsprechen.
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Die
nun weiterhin folgenden Teilbereiche 3h bis 3k des
zusammengesetzten Messverlaufes zeigen eine zusätzlich zu dem üblichen
Wochentagsverlauf überlagerte
Komponente, so dass der gesamte Messverlauf in diesen Teilbereichen
nach oben verschoben erscheint. Dieses Verhalten kann in unserem
Beispiel daher rühren,
dass im Bereich des Energieversorgungsnetzes eine Baustellentätigkeit
in Betrieb genommen worden ist, bei der Maschinen verwendet werden,
die solche Auswirkungen auf die Elektroenergiequalität des Energieversorgungsnetzes
ha ben, dass die erfassten Messwerte der Kenngröße in der in den Bereichen 3h bis 3k gezeigten Weise überlagert
werden.
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Mit
der Mustererkennung kann bereits am Teilbereich 3i erkannt
werden, dass es sich bei dieser Überlagerung
anscheinend um eine länger
andauernde Störung
der Elektroenergiequalität
handelt und das Verbraucherprofil kann entsprechend angepasst werden.
Es wird also durch die Mustererkennung ein Trend entwickelt, der
auch unvorhergesehene Ereignisse längerer Dauer in das entsprechende
Verbraucherprofil als Teilbereiche 7h bis 7k aufnimmt.
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In
dem Teilbereich 31 lässt
sich wiederum erkennen, dass hier der Wochenendbetrieb eingesetzt hat
und die Maschinen des Herstellungsbetriebes und diejenigen der Baustelle
nicht verwendet werden, so dass keine besondere Störung der
Elektroenergiequalität
vorliegt.
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In
dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel ist
der Einfachheit halber nur ein relativ kurzer Abschnitt der Entwicklung
eines Verbraucherprofils vorgestellt worden. In der Praxis werden
solche Verbraucherprofile eher über
längere
Zeiträume
erstellt werden. Die prinzipielle Vorgehensweise bleibt jedoch wie
beschrieben bestehen.
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Mit
dem so abgeleiteten Verbraucherprofil kann dann eine Steuerung der
Elektroenergiequalität des
Energieversorgungsnetzes vorgenommen werden. Wenn das entwickelte
Verbraucherprofil mit dem tatsächlichen
Verlauf der Elektroenergiequalität übereinstimmt,
so werden die Schwankungen mittels der auf dem Verbraucherprofil
basierenden Steuerung derart reduziert werden können, dass keine Grenzwertüberschreitung
auftreten sollte. In diesem Fall sollten aufgenommene Messwerte
der Kenngröße in den
Betrachtungszeiträumen,
in denen eine Steuerung stattfindet, einen weitgehend schwankungsfreien
Verlauf annehmen.
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Treten
neue, von dem Verbraucherprofil noch nicht berücksichtigte Änderungen
im Verhalten der Elektroenergiequalität auf, so werden diese daran
erkannt, dass an den aufgenommenen Messverläufen doch wieder Schwankungen
zu erkennen sind. Dann kann das Verbraucherprofil analog der beschriebenen
Vorgehensweise entsprechend angepasst werden.
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Analog
wie beim gezeigten Beispiel vom Tagesverhalten der Elektroenergiequalität auf ein
Wochenverhalten geschlossen werden konnte, lässt sich bei noch längeren zusammengesetzten
Messverläufen
auch ein Monatsverhalten und ein Jahresverhalten erschließen. Hierbei
kann der elektronische Kalender 12 wieder hilfreich eingesetzt
werden. Beispielsweise lassen sich hier saisonale Erscheinungen
erkennen, wie beispielsweise Urlaubszeit, in der ein Herstellungsbetrieb
Betriebsferien hat und die elektrischen Antriebsmaschinen daher
weitgehend ruhen oder ein Sommer-Winter-Wechsel mit unterschiedlichen
elektrischen Verbrauchern, die an das elektrische Energieversorgungsnetz
angeschlossen sind.
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Mit
dem beschriebenen Verfahren lässt
sich also anhand von aufgenommenen tatsächlichen Messverläufen auf
das zukünftige
Verhalten der Elektroenergiequalität eines elektrischen Energieverteilungsnetzwerkes
schließen.
Mit der Mustererkennung werden charakteristische Muster, die beispielsweise
von bestimmten elektrischen Lasten, die zu bestimmten Zeiten an
das Energieversorgungsnetz angeschlossen sind, erkannt. Weiterhin
werden unvorhergesehene Ereignisse, wie beispielsweise eine neu
eingerichtete Baustelle, in die Mustererkennung mit ein bezogen und
es wird sozusagen ein zukünftiger
Verlauf extrapoliert. Durch Einbeziehung einer Kalenderfunktion
in die Mustererkennung lassen sich noch genauere Aussagen über die
zukünftigen
Verbraucherprofile treffen. Liegt ein zukünftiges Verbraucherprofil mit
hinreichender Genauigkeit fest, so kann anhand dessen derart auf
das elektrische Energieversorgungsnetz eingewirkt werden, dass die
Elektroenergiequalität
zu den gefährdeten
Zeiten stabilisiert wird.