DE102013018482A1

DE102013018482A1 - Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Charakterisierung und Überwachung eines elektrischen Netzes oder eines Stromnetzabschnittes eines elektrischen Netzes oder einer elektrischen Anlage

Info

Publication number: DE102013018482A1
Application number: DE201310018482
Authority: DE
Inventors: Hans-Joachim Haag; Josef Gödde
Original assignee: Haag Elektronische Messgerate GmbH
Current assignee: Haag Elektronische Messgerate GmbH
Priority date: 2012-11-08
Filing date: 2013-11-06
Publication date: 2014-11-06
Also published as: DE102012025178A1; DE202013009956U1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur automatischen Charakterisierung und Überwachung eines elektrischen Netzes oder eines Stromnetzabschnitts oder einer elektrischen Anlage durch Vergleich von Zusammenhängen zwischen Messwerten. Erfindungsgemäß erfolgt der Vergleich durch Bewertung einer großen Zahl Z von Messgrößen-Paaren (1). Aus Muster von denjenigen Messgrößen-Paaren (1) mit Grenzwertüberschreitungen oder mit unbekannten gegenseitigen Zusammenhängen werden Kategorien von unerwünschten oder Fehler-Zuständen extrahiert, auf die das System mit Kategorien-spezifischen Alarmen und Schaltaktivitäten reagiert. Aus historischen Messwert-Paaren (2'') werden während eines Lernmodus (32) Punktwolken (3) gebildet und Erwartungsbereichsgrenzen (8') definiert, und während eines Überwachungsmodus (33) werden die aktuell gemessenen Messwert-Paare (2') aller untersuchten aktuellen Messgrößen-Paare (1') mit den historischen Messwert-Paaren (2'') daraufhin überprüft, ob sie innerhalb der Erwartungsbereichsgrenzen (8') liegen. Die aktuellen Kritikalitätsstufen aller Primär-Alarme können als farbige Punkte oder dergleichen in halbmatrixförmiger Anordnung in einer Ausgabeeinrichtung (25) der erfindungsgemäßen Vorrichtung angezeigt werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur automatischen Charakterisierung und Überwachung eines elektrischen Netzes oder eines Stromnetzabschnitts eines elektrischen Netzes oder einer elektrischen Anlage durch Ermittlung von Messwerten von mehreren Messgrößen, wobei Vergleichsergebnisse der Messwerte einer Messgröße den Messgrößen einer anderen Messgröße zugeordnet werden und die zugeordneten Wertepaare angezeigt werden.
In gewissem Maße wird dies auch bisher schon praktiziert, wenn beispielsweise aus dem Verhältnis aus Spannung und Stromstärke der Widerstand, auch als Impedanz bezeichnet, eines Teilnetzes bestimmt wird. So ist beispielsweise in der DE19948694B4 ein Verfahren zum Erzeugen von mindestens einem eine Pendelung in einem elektrischen Energieversorgungsnetz anzeigenden Signal beschrieben.
Aus der WO2005/088802A1 ist eine Einrichtung zur Prävention von Großstörungen in elektrischen Versorgungsnetzen durch Spektralanalyse der Netzspannung bekannt. Dabei wird das durch einen Spannungs-A-D-Wandler und eine Spektralanalyse-Einrichtung ermittelte Spektrum einer Klassifikation nach Frequenzintervallen unterzogen. In einem Vergleicher werden die Werte der Frequenzintervallklassen mit den bestimmten Störungen zugeordneten Frequenzintervallklassen-Referenzmustern korreliert und eine Auswerteeinrichtung gibt bei Erkennen einer Störung ein Signal, eine oder mehrere Relais-Meldungen oder eine oder mehrere Meldungen über Kommunikationsschnittstellen ab. Die Frequenzwerte und die Anzahl der Frequenzintervallklassen werden über einen Bifurkationsanalysator adaptiv an die örtliche Last- und Schwingungsdynamik des Netzes angepasst. Der Vergleicher ist mit parametrierbaren Grenzwerten der Intervallspannung für jedes Frequenzintervall ausgerüstet, wobei sich die Grenzwerte der Intervallspannung selbstständig an die Lastverhältnisse des Netzes anpassen.
Im Bereich der Netzanalyse ist der Fokus darauf gerichtet, Schwachstellen bei der Versorgung einzelner Verbraucher zu finden, sie zu beschreiben und durch geeignete Maßnahmen zu beseitigen. Zum Erkennen der Ursachen müssen hierzu alle Daten der Netzparameter verfügbar sein. Um ein Fehlverhalten durch Ereignisse im Versorgungsnetz zu erkennen, hat die Anmelderin störresistente Messsysteme entwickelt, welche die Netzqualität sowie das Netz- und Verbraucherverhalten kontinuierlich und lückenlos messen. Die Messwerte werden in leistungsfähigen Datenbanken gerichtsfest protokolliert. Beispielsweise ist aus der DE 10 2007 041 565 A1 ein Verfahren und eine Messanordnung bekannt zur Übertragung von mit einem Zeitstempel versehenen Messdaten an einen Server, wenn die Messwerte außerhalb einer Norm oder außerhalb eines individuell festgesetzten Toleranzbereiches liegen.
Bekannt ist auch aus der EP2355412A1 ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Bewerten einer elektrischen Anlage eines elektrischen Energiesystems, wobei die elektrische Anlage ein Kommunikationsnetzwerk zum Übertragen von Daten umfasst. Das Verfahren umfasst das automatische Erfassen von Echtzeitdatenübertragungen in dem Kommunikationsnetzwerk und das automatische Bewerten der elektrischen Anlage anhand der erfassten Echtzeitdatenübertragungen. Beispielsweise tastet eine Abtasteinheit ein Referenzsignal ab, welches eine Refenzzeitinformation umfasst und überträgt dieses als Echtzeitübertragung über das Kommunikationsnetzwerk, wobei die elektrische Anlage anhand eines Vergleichs der Referenzzeitinformation mit der Zeitinformation der Echtzeitübertragung automatisch bewertet wird.
Weiterhin ist aus der WO 2011/032579A1 ein Verfahren zum Überwachen eines elektrischen Energieversorgungsnetzes bekannt, bei dem an mindestens zwei Messstellen in dem Energieversorgungsnetz einen Zustand des elektrischen Energieversorgungsnetzes charakterisierende Messwerte erfasst werden und jedem Messwert ein den Zeitpunkt seiner Erfassung angebender Zeitstempel zugeordnet wird. Für jede Messstelle werden normierte Schwellen bestimmt, und aus der Lage der aktuellen normierten Messwerte in Bezug auf die normierten Schwellen wird ein skalarer Wert berechnet, welcher die Netzstabilität anzeigen soll. Nachteilig bei einem solchen Verfahren ist die unabhängige Betrachtung der Messgrößen der einzelnen Messstellen, wodurch Störungen, die sich, ohne Grenzwerte einzelner Messgrößen zu überschreiten, in besonderen Relationen der Messgrößen verschiedener Messstellen zueinander manifestieren, unerkannt bleiben.
Auch ist aus der US 2004/0243328 ein Verfahren bekannt, bei dem aktuelle Zeitreihen einzelner Messgrößen auf Ähnlichkeit mit der Zeitreihe während vorher bekannter Ereignisse verglichen werden. Nachteilig bei diesem Verfahren ist, dass die Zeitreihen aller untersuchten Messgrößen einzeln mit relativ viel Rechenaufwand überprüft werden müssen.
In der DE 41 11 831 A1 wird ein Verfahren zur Auslösung eines elektrischen Schalters beschrieben, bei dem Schwellen für die Größen Strom I und Strom-Änderung dI/dt als Schaltauslösungs-Kriterium herangezogen werden. Nachteilig ist, dass damit zwar Kurzschlüsse schnell erkannt werden, andere Kriterien für Netzinstabilitäten aber völlig unberücksichtigt bleiben.
Bekannt ist außerdem aus der DE 10 2009 038 351 A1 ein Verfahren zur Überwachung eines energieeffizienten Betriebs einer gebäudetechnischen Anlage, insbesondere aus dem Bereich Klima-, Kälte, Licht- und/oder Heiztechnik, und/oder einer produktionstechnischen Anlage, insbesondere einer drucklufterzeugenden Anlage mit Hilfe der Ermittlung von Messwerten von mehreren analogen und/oder diskreten Messgrößen, wobei die Vergleichsergebnisse der Messwerte einer Messgröße den Messwerten einer andere Messgröße zugeordnet werden und die zugeordneten Wertepaare angezeigt und die Zusammenhänge zwischen den Messwerten bewertet werden. Nachteilig ist, dass dabei keine Kategorien von unerwünschten Zuständen gebildet werden können.
Stromnetze sind dynamische Gebilde, in denen es zum Normalfall gehört, dass sie durch Ein- und Abschalten von Betriebsmitteln ständig ihre Struktur verändern und dass sich die elektrischen Lastflüsse kurzfristig verändern und durch dezentrale Stromerzeugung auch umkehren. Die Strom- und Leistungsflüsse in gegebenen Abschnitten des Stromnetzes können somit in weiten Grenzen variieren, ohne technisch und normativ vorgegebene Grenzen zu verletzen. Hinter diesen akuten Änderungen der Netz-Betriebszustände bleiben systematische Verschiebungen der Dynamik häufig verborgen.
Die herkömmliche Messtechnik in den Stromnetzen ist insbesondere darauf gerichtet, den ordnungsgemäßen Betrieb des Stromnetzes und damit den Netzschutz sowie die Tarifierung sicherzustellen. Netzqualitätsmessungen, auch als Power Quality Messungen bezeichnet, messen darüber hinaus, ob beispielsweise die beim Verbraucher anstehenden Spannungsverläufe den normativen Vorgaben entsprechen.
Nachteilig bei allen bekannten Messverfahren und Bewertungen ist jedoch, dass der Bewertungszeitpunkt immer in der Vergangenheit eines störenden Ereignisses liegt, auch wenn die gemessenen Daten in Echtzeit übertragen werden und die Bewertung unmittelbar und fast in Echtzeit erfolgt. Nicht jedes störende Ereignis kann dann noch ohne zum Teil erhebliche Folgen für eine elektrische Anlage oder einen Verbraucher rechtzeitig abgewendet werden.
Ein weiterer Nachteil der bekannten Messverfahren und Bewertungen besteht in der separaten Betrachtung der Messwerte einzelner Messgrößen.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es deshalb, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum vorzeitigen Erkennen von Störfällen im elektrischen Netz und/oder an elektrischen Anlagen zu schaffen, damit bereits im Vorfeld Entscheidungen zur Vermeidung von Störfällen gefällt und/oder erforderliche Schaltvorgänge oder andere Gegenmaßnahmen automatisch ausgeführt werden können. Auch soll die Erfindung dazu beitragen, eine Planung des laufenden Betriebs und Investitionsentscheidungen zu optimieren.
Diese Aufgabe wird gemäß der vorliegenden Erfindung durch ein Verfahren nach Anspruch 1 und eine Vorrichtung nach Anspruch 10 gelöst. Die abhängigen Ansprüche definieren vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung.
Erfindungsgemäß erfolgt ein Vergleich von gegenseitigen Zusammenhängen zur Netz-Charakterisierung durch die Bewertung einer großen Zahl Z von Messgrößen-Paaren. Dabei werden aus großen Datenmengen des elektrischen Netzes oder einer Datensammelstelle historische Messwert-Paare generiert, die in historischen Messgrößen-Paaren einer erste Halb-Matrix als Punktwolken erfasst werden. Aus den Punktwolken der historischen Messwert-Paare wird während eines Lernmodus in jedem historischen Messgrößen-Paar mindestens ein Erwartungsbereich mit mindestens einer Erwartungsbereichsgrenze für jedes historische Messgrößen-Paar generiert. Die Erwartungsbereichsgrenzen der ersten Halb-Matrix werden dann in einer zweiten Halb-Matrix abgelegt. Während eines Überwachungsmodus werden in der zweite Halb-Matrix die aktuell gemessenen Messwert-Paare für jedes aktuelle Messgrößen-Paar daraufhin überprüft, ob sie innerhalb der Erwartungsbereichsgrenzen liegen. Anormale Messwert-Paare, die außerhalb der jeweiligen Erwartungsbereichsgrenze liegen, werden angezeigt und können Alarme und/oder Schaltaktivitäten auslösen.
Die Erwartungsbereichsgrenzen können geschlossene Kurven aufweisen, die als Ellipsen dargestellt werden oder polygon- oder hyperbelähnlich aussehen. Die Erwartungsbereichsgrenzen können aber auch durch rechteckförmige Finger begrenzt werden, welche einen Mindestabstand zu allen Messwert-Paaren der Punktwolke einhalten. Auch können Stufen der Kritikalität definiert werden.
Die erfindungsgemäße Punktwolke kann aber auch eine disjunkte Punktwolke sein und aus mehreren nicht miteinander verbundenen Teil-Punktwolken gebildet werden, deren Erwartungsbereiche sich innerhalb von Refenzdaten auf einer X-Achse (X_Ref-, X_Ref+) und einer Y-Achse (Y_Ref-, Y_Ref+) befinden.
Diejenigen aktuell gemessenen Messwert-Paare der aktuellen Messgrößen-Paare, die außerhalb der Erwartungsbereiche und/oder außerhalb der Erwartungsbereichsgrenze liegen, werden in den Messgrößen-Paaren einer dritten Halb-Matrix als anormale Messwert-Paare beschrieben und können Primär-Alarme auslösen. Bei Auslösen eines oder mehrerer Primär-Alarme durch ein oder mehrere anormale Messwert-Paare kann ein vorher vom Anwender festgelegter Schutz- oder Schaltvorgang zur Behebung des Problems ausgelöst werden, bevor ein Negativereignis eintreten kann, was den Zustand der primären Überwachungsphase charakterisiert.
Die große Zahl Z von Messgrößen-Paaren umfasst erfindungsgemäß 10⁵ bis 10⁶ Datensätze, und während des Überwachungsmodus werden die Stufen der Kritikalität aller Messgrößen-Paare, für deren Messgrößen Grenzwerte definiert sind, geprüft, wobei die aktuellen Stufen der Kritikalität aller Primär-Alarme als farbige Punkte oder dergleichen in einer halbmatrixförmigen Anordnung als Korrelations-Dreieck (7) in einer Ausgabeeinrichtung angezeigt werden können.
Die zum jeweiligen Zeitpunkt aktuellen Messgrößen-Paare mit anormalen Messwert-Paaren werden als Muster behandelt und einander ähnliche Muster werden als Charakteristika für neue Kategorien von Systemzuständen gelernt und zur Auslösung Kategorien-spezifischer Alarme bzw. Schutz- und Schaltzustände herangezogen, was den Zustand der Kategorien-spezifischen Überwachungsphase charakterisiert.
Die während der primären Überwachungsphase erfassten aktuell gemessenen Messwert-Paare, welche außerhalb der Erwartungsbereiche liegen, werden auf ihre relative Lage zum Erwartungsbereich getestet, woraus sich ihre Kritikalität ergibt und anormale Messwert-Paare, welche außerhalb der Erwartungsbereiche liegen, können nach ihrer Kritikalität gestaffelte Primär-Alarme auslösen und zugeordnete Schalthandlungen auslösen. Während der primären Überwachungsphase werden aus der Lage der aktuell gemessenen Messwert-Paare mit Primär-Alarmen in der ersten Halb-Matrix gebildete Muster gelernt. Solchen Muster von Primär-Alarmen können Fehler-Kategorien zugeordnet werden und nach der Zuordnung der Fehler-Kategorien zu den Primär-Alarm-Mustern geht das System in eine zweite Überwachungsphase über, in der es bei Auftreten gelernter Primär-Alarm-Muster mit Kategorien-spezifischen Alarmen und Schaltaktivitäten reagiert.
Die in einer Datensammelstelle gespeicherten, historisch gemessenen Messwerte können erfindungsgemäß auch der zweiten Halb-Matrix zugeführt werden. Zwischen den Messgrößen-Paaren der zweiten Halb-Matrix und denen der ersten Halb-Matrix können dann historische Vergleichsmessungen durchgeführt werden, wobei die anormalen Messwert-Paare der historischen Vergleichsmessungen mit den in der ersten Halb-Matrix bereits formulierten Erwartungsbereichsgrenzen anderer historischer Messgrößen-Paare verglichen werden zur Durchführung einer Trendanalyse oder zur Charakterisierung der Änderung des Verbraucher- oder Produzentenverhaltens im elektrischen Netz oder zur Leistungsbewertung einer elektrischen Anlage im Dauerbetrieb.
Als Messgrößen können alle typischerweise zur Beschreibung der Netzqualität herangezogenen Messgrößen, wie Strom, Spannung, Leistung, Oberschwingungen von Strom und Spannung, Phasenlagen, Interharmonische, Flicker etc., aber auch nicht-elektrische Einflussgrößen, wie beispielsweise Wochentag, Tageszeit, Außentemperatur, Temperatur von Transformatoren oder Niederschlag und/oder weitere Messgrößen, wie beispielsweise

• abgeleitete Messgrößen, wie Änderungsraten des Lastflusses und/oder
• instationäre Messgrößen, für die über die Zeit nur eine Wahrscheinlichkeitsdichte angegeben werden kann und/oder
• Messgrößen, die mittels Spektral- oder Autokorrelationsanalysen aus einer Basis-Messgröße zu berechnen sind und/oder
• Messgrößen, die diskrete Werte, wie beispielsweise Schalterstellungen, repräsentieren, zur Charakterisierung eines Netzabschnitts herangezogen werden. Dabei wird aus jeweils zwei unterschiedlichen Messgrößen jeweils ein Messgrößen-Paar erzeugt und die Messgrößen-Paare werden in Form eines Korrelations-Dreiecks dargestellt, wobei die aktuellen Messgrößen-Paare vorzugsweise die gleiche Zahl Z an Messgrößen-Paaren wie die historischen Messgrößen-Paare aufweisen sollten.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist mindestens auf

• einen ersten Datenspeicher zur Programmierung und Pflege einer ersten Halb-Matrix aus historischen Messgrößen-Paaren zur Erfassung von Punktwolken oder von mehreren Teil-Punktwolken aus historischen Messwert-Paaren und Speicherung der jeweils zugehörigen Erwartungsbereichsgrenzen,
• einen zweiten Datenspeicher für eine zweite Halb-Matrix aus aktuellen Messgrößen-Paaren zur Erfassung von aktuell gemessenen Messwert-Paaren,
• ein Programmteil, der prüft, ob aktuell gemessene Messwerte der aktuellen Messgrößen-Paare innerhalb von Erwartungsbereichen und den definierten Erwartungsbereichsgrenzen der historischen Messgrößen-Paare liegen,
• einen dritten Datenspeicher für eine dritte Halb-Matrix zur Beschreibung von anormalen Messwert-Paaren sowie
• eine Ausgabeeinrichtung, die auf unerwünschte Fehler-Zustande mit Primär-Alarmen und/oder Kategorien-spezifischen Alarmen und/oder Schaltaktivitäten reagiert.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist optional einen Datenbankserver mit einer Datensammelschiene und mindestens einer Datensammelstelle auf zur Erfassung und Speicherung historisch gemessener Messwerte. Eine erste Datenleitung verbindet die Datensammelstelle über einen ersten Anschluss mit dem ersten Datenspeicher und überträgt die historischen Messwerte von der Datensammelstelle über die erste Datenleitung an die erste Halb-Matrix des ersten Datenspeichers. Die Datensammelschiene weist Anschlüsse zum elektrischen Netz sowie zu Betriebsmitteldatenquellen, Zeitdatenquellen, Kalenderdatenquellen, Wetterdatenquellen und/oder sonstigen Datenquellen von zu überwachenden oder zu schützenden Anlagen oder Geräten auf. Außerdem ist die Datensammelschiene über eine zweite Datenleitung und einen zweiten Anschluss mit der zweiten Halb-Matrix des zweiten Datenspeichers verbunden. Die zweite Datenleitung überträgt aktuell gemessene Messwerte der Datenquellen an die zweite Halb-Matrix des zweiten Datenspeichers und erfasst sie als aktuell gemessene Messwert-Paare für jedes aktuelle Messgrößen-Paar. Der zwischen dem ersten Datenspeicher, dem zweiten Datenspeicher und dem dritten Datenspeicher angeordnete Programmteil ist ein Vergleicher.
Die Datensammelstelle des Datenbankservers steht vorzugsweise mit einem an sich bekannten Messgerät zur Netzqualitätsmessung in Verbindung. Alternativ kann die erfindungsgemäße Vorrichtung als Zusatzmodul für das Messgerät zur Netzqualitätsmessung ausgebildet sein oder die erfindungsgemäße Vorrichtung ist direkt in das Messgerät zur Netzqualitätsmessung integriert. Die Datensammelstelle kann auf diese Weise den ersten Datenspeicher im laufenden Messbetrieb permanent mit historischen Messwert-Paaren versorgen und so in einem Lernmodus die Erwartungsbereichsgrenzen kontinuierlich aktualisieren.
Erfindungsgemäß werden daher nicht einzelne Messwerte verschiedener Messgrößen betrachtet und miteinander verglichen, sondern alle möglichen Paare aus den Messwerten der verschiedenen gemessenen Messgrößen.
Statt Messwert-Paaren der verschiedenen Messgrößen-Paare könnten erfindungsgemäß auch Messwert-n-Tupel aus Messgrößen-n-Tupel betrachtet werden, was aber weniger praktikabel ist, weil die Zahl der in Frage kommenden Kombinationen extrem rasch mit der Anzahl der Messgrößen zunimmt.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen erläutert und mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen veranschaulicht. Es zeigen schematisch:
1 ein erfindungsgemäßes Korrelations-Dreieck einer ersten Halb-Matrix, hier schematisch dargestellt in einer möglichen ersten Ausführungsform mit in jedem Messgrößen-Paar definierten Erwartungsbereichsgrenzen, basierend hier auf 21 Messgrößen, woraus sich 20 Messgrößen je Spalte S und Reihe R sowie 210 unterschiedliche Messgrößen-Paare ergeben.
2 eine erfindungsgemäß zu einem Messgrößen-Paar gemäß 1 gehörige Punktwolke, bestehend aus einer Vielzahl von Messwert-Paaren als Grundlage der Berechnung einer Erwartungsbereichsgrenze, hier dargestellt als Ellipse.
3 eine Darstellung der Ober- und Untergrenzen für ein Messgrößen-Paar nach Analyse der Referenzdaten für eine zweite Ausführungsform der Erfindung.
4 eine vergrößerte Darstellung des Referenzbereichs der erfindungsgemäßen Punktwolke in der zweiten Ausführungsform nach 3.
5 eine Prinzipskizze über den prinzipiellen Aufbau der Erfindung und nach einer weiteren Ausführungsform.
Sämtliche Messgrößen 1a, die für die Charakterisierung und/oder Überwachung eines elektrischen Netzes 36, eines Stromnetzabschnittes eines elektrischen Netzes 36 oder einer elektrischen Anlage von Interesse sind, werden nach dem erfindungsgemäßen Verfahren in einem Korrelations-Dreieck 7 definiert. Ein solches erfindungsgemäßes Korrelations-Dreieck 7 ist in 1 schematisch in einer möglichen ersten Ausführungsform dargestellt in Form einer ersten Halb-Matrix 4. Im Ausführungsbeispiel nach 1 wurden einundzwanzig Messgrößen 1a in den verschiedensten Abhängigkeiten zueinander numerisch als Messgrößen-Paare 1 definiert und in Spalten S1 bis S20 sowie Reihen R1 bis R20 erfasst. Jeweils zwei unterschiedliche Messgrößen bilden ein Messgrößen-Paar 1. Aus historisch gemessenen Messwerten 18', die zuvor oder in der Vergangenheit u. a. mittels Netzqualitätsmessungen ermittelt wurden, lassen sich nunmehr Erwartungsbereiche 14 mit Erwartungsbereichsgrenzen 8' für jedes zu beobachtende Messgrößen-Paar 1 definieren. Die Erwartungsbereichsgrenzen 8' sind nach dem ersten Ausführungsbeispiel von 1 und 2 als Ellipsen 8 dargestellt. Es liegt jedoch im Bereich der Erfindung, dass die Erwartungsbereichsgrenzen 8' auch polygon- oder hyperbelähnlich aussehen oder eine oder mehrere andere geschlossene Kurven aufweisen können.
Zur Charakterisierung eines Netzabschnitts bieten sich die Messwerte aller Messgrößen 1a an, die typischerweise zur Beschreibung der Netzqualität herangezogen werden: Strom, Spannung, Leistung, Oberschwingungen von Strom und Spannung, Phasenlagen, Interharmonische, Flicker etc.
Zu berücksichtigen sind auch:

• Werte und/oder Messwerte von nicht-elektrischen Größen, wenn diese Einfluss auf die Auslastung des untersuchten Netzabschnittes haben. Beispiele für solche nicht-elektrischen Einflussgrößen sind Wochentag, Tageszeit, Außentemperatur, Temperatur von Trafos oder Niederschlag.
• Abgeleitete Messgrößen 1a Ein Beispiel wären Änderungsraten des Lastflusses, weil Leistungsänderungen die Entstehung von Flicker und von Interharmonischen bewirken können und weil die Antwort auf die Frage, ob und inwieweit dies der Fall ist, ein Charakteristikum eines elektrischen Netzes 36 bzw. Teilnetzes ist.
• Messgrößen 1a, die an sich instationär sind und für die daher über die Zeit nur eine Wahrscheinlichkeitsdichte angegeben werden kann. So sind in normalen Netzen Über- und Unterspannungs-Transienten, Brownouts und Blackouts seltene Ereignisse. Trotzdem ist es wichtig zu wissen, ob und wie diese Ereignisse mit anderen charakteristischen Netzgrößen korrelieren.
• Messgrößen 1a, die mittels Autokorrelationsanalysen aus einer Basis-Messgröße zu berechnen sind
• Messgrößen 1a, die diskrete Werte wie beispielsweise Schalterstellungen repräsentieren.

Für manche Messgrößen-Paare 1 empfiehlt es sich, eine oder beide der Messgrößen 1a erst nach Filterung über einen Tiefpass, über eine Schleppzeiger-Funktion oder dgl. als Argument zu nutzen. Beispielsweise kann eine Betriebstemperatur eines Transformators von 70° für sich betrachtet völlig unkritisch sein, wenn der Transformator für eine maximale Volllast-Betriebstemperatur von 90° ausgelegt ist, während dieselbe Betriebstemperatur von 70° mit hoher Wahrscheinlichkeit Indikator für einen Fehler darstellt, falls sie schon bei geringer Auslastung des Transformators erreicht wird. In der Kombination der Messgrößen 1a Betriebstemperatur und Auslastung steckt mehr Information über den Zustand des Transformators als in den beiden einzelnen Messgrößen 1a allein.
Grundsätzlich ist zwischen Messgrößen-Paaren 1 und Messwert-Paaren 2 zu unterscheiden. Viele Messwert-Paare 2 eines Messgrößen-Paares 1 bilden jeweils eine Punktwolke 3 innerhalb des Messgrößen-Paars 1. In 2 ist ein Messgrößen-Paar 1 mit einer solchen Punktwolke 3 dargestellt.
Die erfindungsgemäße Punktwolke 3 im Messgrößen-Paar 1 besteht aus einer Vielzahl von Messwert-Paaren 2 innerhalb der definierten Erwartungsbereichsgrenze 8', die auch in 2 als Ellipse 8 dargestellt ist. Die Erwartungsbereichsgrenze 8' kann aber auch rechteckförmig oder in einer anderen geschlossenen Form verlaufen, wenn bekannt ist, dass ein oder mehrere Messwert-Paare 2, die zwar noch in den Randbereichen, aber dennoch innerhalb einer Ellipse 8 lägen, massive Störungen oder sonstige Probleme im elektrischen Netz 36 oder an einer zu überwachenden elektrischen Anlage verursachen könnten. Derartige Erwartungsbereiche 14 müssen außerhalb der Erwartungsbereichsgrenze 8' angesiedelt werden, eine Ellipse 8 ist dann nicht mehr möglich. Der Einfachheit halber wird jedoch die Entstehung einer erfindungsgemäßen Erwartungsbereichsgrenze 8' in dieser ersten Ausführungsform anhand einer Ellipse 8 erklärt.
Als Beschreibung der Punktwolken 3 für die verschiedenen Messgrößen-Paare 1 bieten sich diejenigen mathematischen Verfahren an, mit denen sich aus der Analyse der Punktwolke 3 vorhandener Messwert-Paare 2 eines Messgrößen-Paares 1 Erwartungsbereiche 14 bestimmen lassen, wo neue Messwert-Paare liegen müssen, wenn sich das System so wie während der Referenzzeit verhält. Diese Erwartungsbereiche 14 kann man sich als Grenzen in verschiedenen Abständen um die Punktwolke 3 der Messwerte-Paare 2 im Normalbetrieb vorstellen. Messwerte-Paare 2 außerhalb dieses Erwartungsbereiches 14 werden im Überwachungsbetrieb als anormale Messwerte-Paare 2''' und als potentielle Indikatoren kritischer oder fehlerhafter Betriebszustände betrachtet.
Beispiele für Rechenverfahren, die solche Erwartungsbereiche 14 liefern können, sind

• die lineare Regression mit ihren Vertrauensbereichen oder
• die Ellipse 8 um die Punktwolke 3 mit einer kurzen Achse 10 und einer langen Achse 9, die den minimalen mittleren Abstand zu den Messwert-Paaren 2 der Punktwolke 3 hat, wie in 2 dargestellt.
• die Bestimmung rechteckförmiger „Finger” 37, welche einen Mindestabstand zu allen Messwert-Paaren 2 der Punktwolke 3 einhalten, wie in 3 und 4 dargestellt.

Viele der Zusammenhänge, die so erfasst werden

• haben keine Bedeutung,
• sind trivial,
• sind redundant oder
• enthalten zu wenige Daten für eine signifikante Aussage,

Im erfindungsgemäßen Ausführungsbeispiel nach 2 ist die Punktwolke 3 durch eine Ellipse 8 beschrieben, deren lange Achse 9 den kleinsten mittleren Abstand zu den Messwert-Paaren 2 hat, die in 2 punktförmig dargestellt sind. Die lange Achse 9 und die kurze Achse 10 der Ellipse 8 kreuzen sich im Schwerpunkt der Punktwolke 3 als Ellipsen-Mittelpunkt 11. Vier fett eingezeichnete Punkte 12 auf den Achsen 9, 10 geben den mittleren Abstand der Messwert-Paare 2 zu jeweils dazu senkrechten Achsen an. Die Länge dieser Halbachsen bestimmt sich aus den Abständen der Punkte 12 zum Ellipsen-Mittelpunkt 11 zuzüglich 2,5 mal σ, der Streuung der mittleren Abstände. Der in 2 willkürlich gewählte Faktor 2,5 ist ein Toleranz-Parameter. Andere Werte des Toleranz-Parameters ergäben größere oder kleinere Längen der Ellipsen-Achsen 9, 10 und damit verschieden große Ellipsen 8, die aber nicht kleiner als ein Kreuz 13 innerhalb der Punkte 12 werden können. Jedes Feld einer Halb-Matrix 4 enthält somit beschreibende Informationen über die Punktwolke 3 jedes Messgrößen-Paares 1.
Ein zweites Ausführungsbeispiel, bei dem Messwert-Paare 2 eines Messgrößen-Paares 1 eine Punktwolke 3, bestehend aus mehreren nicht verbundenen Teil-Punktwolken 3', 3'', 3''' innerhalb eines Messgrößen-Paars 1 bilden, ist in 3 und 4 dargestellt. In diesem Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine erste Teil-Punktwolke 3', eine zweite Teil-Punktwolke 3'' und eine, nur ein Messwert-Paar 2 umfassende dritte Teil-Punktwolke 3''' die nicht miteinander verbunden sind, gemeinsam auch als disjunkte Punktwolke 3 bezeichnet. Die Erwartungsbereiche 14 der ersten, zweiten und dritten Teil-Punktwolken 3', 3'', 3''' befinden sich innerhalb von Referenzdaten auf einer X-Achse und einer Y-Achse.
Für jedes Messgrößen-Paar 1 aus analogen Messwerten gibt es nach Analyse der Referenzdaten folgende in 3 dargestellten Grenzen

1. X_Ab-: Untergrenze des Arbeitsbereichs eines Sensors für die jeweilige Messgröße 1a in der X-Achse,
2. X_Lim-: Untergrenze des zulässigen Bereichs der Messgröße 1a in der X-Achse,
3. X_Ref-: Untergrenze des in den Referenzdaten gefundenen Bereichs der Messgröße 1a in der X-Achse,
4. X_Ref+: Obergrenze des in den Referenzdaten gefundenen Bereichs der Messgröße 1a in der X-Achse,
5. X_Lim+: Obergrenze des zulässigen Bereichs der Messgröße 1a in der X-Achse,
6. X_Ab+: Obergrenze des Arbeitsbereichs des Sensors für die Messgröße 1a in der X-Achse,
7. Y_Ab-: Untergrenze des Arbeitsbereichs des Sensors für die Messgröße 1a in der Y-Achse,
8. Y_Lim-: Untergrenze des zulässigen Bereichs der Messgröße 1a in der Y-Achse,
9. Y_Ref-: Untergrenze des in den Referenzdaten gefundenen Bereichs der Messgröße 1a in der Y-Achse,
10. Y_Ref+: Obergrenze des in den Referenzdaten gefundenen Bereichs der Messgröße 1a in der Y-Achse,
11. Y_Lim+: Obergrenze des zulässigen Bereichs der Messgröße 1a in der Y-Achse,
12. Y_Ab+: Obergrenze des Arbeitsbereichs des Sensors für die Messgröße 1a in der Y-Achse.

Ein Beispiel für ein Rechenverfahren, das Erwartungsbereiche 14 für dieses Ausführungsbeispiel liefern kann, geht von rechteckigen Fingern 37 aus, die einendig von den Untergrenzen X_Ref- und Y_Ref- und den Obergrenzen X_Ref+ und Y_Ref+ begrenzt werden und anderendig unterschiedlich tief in die Teil-Punktwolken 3', 3'', 3''' hineinragen. Die Erwartungsbereichsgrenzen 8' weisen daher Ecken und Kanten auf. Die rechteckigen Finger 37 werden so berechnet, dass sie einen vorbestimmbaren Mindestabstand von allen Punkten der ersten, zweiten und dritten Teil-Punktwolken 3' 3'', 3''' einhalten. Der Erwartungsbereich 14 besteht dann aus der von keinem Finger abgedeckten Fläche 38 und kann wie in dem in den 3 und 4 dargestellten Beispiel auch nicht zusammenhängende Flächenelemente enthalten. Dabei hat es sich als praktikabel erwiesen, von jeder der vier Kanten des Extremwerte-Rechtecks des Messgrößen-Paares 1 zehn bis zwanzig rechteckige Finger 37 ausgehen zu lassen. Im Ausführungsbeispiel nach den 3 und 4 sind es zwanzig rechteckige Finger 37 von jeder Kante aus.

In 3 schließen die Schnittkanten der Wertebereichs-Untergrenzen X_Ab-, X_Lim-, X_Ref- und Y_Ab-, Y_Lim-, Y_Ref- sowie die Schnittkanten der Wertebereichs-Obergrenzen X_Ab+, X_Lim+, X_Ref+ und Y_Ab+, Y_Lim+, Y_Ref+ Felder A1 bis G7 ein. Für jedes dieser Felder wird eine Stufe der Kritikalität definiert, die in dieser Ausführungsform zwischen Null und Sieben liegt. Die Felder A1 bis G7 werden wie folgt beschrieben:

Feld	X-Wertebereich	Y-Wertebereich	Beschreibung	Kritikalität
A1	X < X_Ab-	Y_Ab+ < Y	Die Werte beider Achsen liegen außerhalb der Sensor-Messbereiche.	7
A2	X_Ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Ab+ < Y	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,3
A3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Ab+ < Y	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,2
A4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Ab+ < Y	Der X-Wert liegt innerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,1
A5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Ab+ < Y	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,2
A6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Ab+ < Y	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,3
A7	X_Ab+ < X	Y_Ab+ < Y	Die Werte beider Achsen liegen außerhalb der Sensor-Messbereiche.	7
B1	X < X_Ab-	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	6,3
B2	X_Ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	5
B3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim± Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	4,2
B4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der X-Wert liegt innerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	4,1
B5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	4,2
B6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	5
B7	X_Ab+ < X	Y_Lim+ < Y ≤ Y_Ab+	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,3
C1	X < X_Ab-	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	6,2
C2	X_Ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	4,2
C3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb des „gelernten Bereiches”, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	3
C4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der X-Wert liegt innerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereiches. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	2
C5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb des „gelernten Bereiches”, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	3
C6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	4,2
C7	X_Ab+ < X	Y_Ref+ < Y ≤ Y_Lim+	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	6,2
D1	X < X_Ab-	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	6,1
D2	X_Ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	4,1
D3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	2
D4a	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Die Werte beider Achsen liegen innerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14 aber auch in der Finger-Fläche 39 innerhalb derer während der Referenzzeit keine Messwert-Paare 2 gefunden wurden.	1
D4b	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Y- und X-Wert liegen innerhalb des Erwartungsbereichs 14, der Messpunkt ist also OK.	0
D5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereiches.	2
D6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	4,1
D7	X_Ab+ < X	Y_Ref- < Y ≤ Y_Ref+	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt innerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14.	6,2
E1	X < X_ab-	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	6,2
E2	X_ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	4,2
E3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	3
E4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der X-Wert liegt innerhalb X-Extrema des Erwartungsbereichs 14. Der Y-Wert liegt außerhalb des Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	2
E5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	3
E6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	4,2
E7	X_Ab+ < X	Y_Lim- < Y ≤ Y_Ref-	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.	6,2
F1	X < X_ab-	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	7,3
F2	X_ab- < X ≤ X_Lim-	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	5
F3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	4,2
F4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der X-Wert liegt innerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	4,1
F5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	4,2
F6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	5
F7	X_Ab+ < X	Y_Ab- < Y ≤ Y_Lim-	Der X-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. Der Y-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.	6,3
G1	X < X_ab-	Y < Y_Ab-	Die Werte beider Achsen liegen außerhalb der Sensor-Messbereiche.	7
G2	X_ab- < X ≤ X_Lim-	Y < Y_Ab-	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,3
G3	X_Lim- < X ≤ X_Ref-	Y < Y_Ab-	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,2
G4	X_Ref- < X ≤ X_Ref+	Y < Y_Ab-	Der X-Wert liegt innerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,1
G5	X_Ref+ < X ≤ X_Lim+	Y < Y_Ab-	Der X-Wert liegt außerhalb der X-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,2
G6	X_Lim+ < X ≤ X_Ab+	Y < Y_Ab-	Der X-Wert liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. Der Y-Wert liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs.	6,3
G7	X _Ab+ < X	Y < Y_Ab-	Die Werte beider Achsen liegen außerhalb der Sensor-Messbereiche.	7

Ein Messwert-Paar 2 kann also in einem der in 3 aufgeführten Felder A1 bis G7 liegen, dem die jeweilige, oben aufgeführte Kritikalitätsstufe zugeordnet ist.
Die Kriterien für die Kritikalitätsstufen sind:

• 0: Y- und X-Wert liegen innerhalb des Erwartungsbereiches 14, sind also OK
• 1: Die Werte beider Achsen liegen innerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereiches 14 aber außerhalb des Erwartungsbereiches 14 selbst, z. B. in der Finger-Fläche 39 innerhalb derer während der Referenzzeit keine Messwert-Paare 2 gefunden wurden.
• 2: Der Wert einer Achse liegt außerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. Der Wert der anderen Achse liegt innerhalb der Grenzen des Erwartungsbereichs 14.
• 3: Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der X- und Y-Extrema des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.
• 4: Der Wert einer Achse liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors. – 4,1: Der Wert der anderen Achse liegt innerhalb der Grenzen des Erwartungsbereichs 14. – 4,2: Der Wert der anderen Achse liegt außerhalb der Grenzen des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±.
• 5: Der Wert beider Achsen liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.
• 6: Der Wert einer Achse liegt außerhalb des Sensor-Messbereichs. – 6,1: Der Wert der anderen Achse liegt innerhalb der Grenzen des Erwartungsbereichs 14. – 6,2: Der Wert der anderen Achse liegt außerhalb der Grenzen des Erwartungsbereichs 14, aber innerhalb der vorgegebenen Grenzen Lim±. – 6,3: Der Wert der anderen Achse liegt außerhalb der vorgegebenen Grenzen, aber innerhalb des Messbereichs des Sensors.
• 7: Die Werte beider Achsen liegen außerhalb der Sensor-Messbereiche. Die Kritikalitätsstufen vier bis sieben werden auch in konventionellen Mess- und Überwachungssystemen bestimmt und ausgewertet.

Bei Messgrößen-Paaren 1, bei denen eine der Größen nicht analog ist, wie z. B. bei einer durch die Werte „0” und „1” repräsentierten Schalterstellung, sind Messbereichsgrenzen und Grenzwerte und damit die genannten Stufen der Kritikalität nicht definiert. Dennoch lassen sich Referenzdaten und Erwartungsbereiche angeben. Die rechteckigen Fingern 37 liegen dann um „0” und „1” Ein Programm kann aber die Abwesenheit von Grenzwerten, Messbereichsgrenzen und damit Kritikalitätsstufen automatisch erkennen und auf eine geeignete Analysemethode verzweigen.
Wird anwenderseitig auf Eingabe der Grenzwerte für einige oder alle Messgrößen 1a verzichtet, sind die entsprechenden Felder der Kritikalitätsstufen vier und fünf und damit die Kritikalitätsstufen vier und fünf selbst nicht definiert.
Der prinzipielle Aufbau der Erfindung und der erfindungsgemäßen Vorrichtung 15 ist in 5 dargestellt. Die Vorrichtung 15 weist in diesem Ausführungsbeispiel auf:

• einen ersten Datenspeicher 16 zur Programmierung und Pflege der ersten Halb-Matrix 4 zur Berechnung und Erfassung der Erwartungsbereichsgrenzen 8' in historischen Messgrößen-Paaren 1'' auf der Basis von Referenzdaten historischer Messwert-Paare 2''
• einen ersten Anschluss 17 für eine erste Datenleitung 18, die historische Messwerte von einer Datensammelstelle 19 eines Datenbankservers 31 über die erste Datenleitung 18 an den ersten Datenspeicher 16 überträgt,
• einen zweiten Datenspeicher 20 für die zweite Halb-Matrix 5 zur Erfassung und Zwischenspeicherung von aktuell gemessenen Messwert-Paaren 2' innerhalb entsprechend definierter aktueller Messgrößen-Paare 1',
• einen zweiten Anschluss 21 für eine zweite Datenleitung 22, die aktuelle Messwerte von Datenquellen an den zweiten Datenspeicher 20 überträgt,
• ein Programmteil 23 für die Durchführung des Vergleichs, auch als Vergleicher bezeichnet, der alle aktuell gemessenen Messwert-Paare 2' der aktuellen Messgrößen-Paare 1' daraufhin überprüft, ob sie innerhalb der für die historischen Messgrößen-Paaren 1'' in der ersten Halb-Matrix 4 hinterlegten Erwartungsbereichsgrenzen 8' liegen,
• einen dritten Datenspeicher 24 für eine dritte Halb-Matrix 6 zur Erfassung und Bewertung von anormalen Messwerten 2'''. Hier wird abgelegt, für welche Messgrößen-Paare 1 die aktuell gemessenen Messwert-Paare 2' außerhalb der für die historischen Messgrößen-Paare 1'' festgelegten Erwartungsbereichsgrenzen 8' liegen sowie
• eine Ausgabeeinrichtung 25, die ein zuvor definiertes Signal abgibt und/oder versendet und die auch als Steuergerät arbeiten kann.

Die zweite Datenleitung 22 ist an eine Datensammelschiene 26 angebunden. Außerdem weist die Datensammelschiene 26 in diesem Ausführungsbeispiel Anschlüsse auf zu einer Zeitdatenquelle 27, einer Kalenderdatenquelle 28, einer Wetterdatenquelle 29, einer Betriebsmitteldatenquelle 30 und ggf. zu sonstigen Datenquellen von zu überwachenden oder zu schützenden Anlagen oder Geräten.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung 15 nach 5 weist in diesem Ausführungsbeispiel eine dritte Datenleitung 35 auf. Diese ermöglicht, dass die in der Datensammelstelle 19 gespeicherten, historisch gemessenen Messwerte 18' der zweiten Halb-Matrix 5 zugeführt werden und dass zwischen den Messgrößen-Paaren 1 der zweiten Halb-Matrix 5 und denen der ersten Halb-Matrix 4 historische Vergleichsmessungen durchgeführt werden, wobei die anormalen Messwert-Paare 2''' der historischen Vergleichsmessungen mit den in der ersten Halb-Matrix 4 bereits formulierten Erwartungsbereichsgrenzen 8', die aus anderen historischen Messwert-Paaren 2'' gebildet wurden, verglichen werden zur Durchführung einer Trendanalyse oder zur Charakterisierung der Änderung des Verbraucherverhaltens im elektrischen Netz oder zur Leistungsbewertung einer elektrischen Anlage im Dauerbetrieb.
Grundsätzlich weisen die aktuellen Messgrößen-Paare 1' die gleiche Anzahl an Messgrößen-Paaren 1 auf wie die historischen Messgrößen-Paare 1''. Unterschiede gibt es dann, wenn im laufenden Messbetrieb beispielsweise eine Datenquelle zu- oder abgeschaltet wird. Der Vergleich von aktuellen Messgrößen-Paaren 1' mit historischen Messgrößen-Paaren 1'' kann zwar immer nur dann erfolgen, wenn bereits Erwartungsbereichsgrenzen 8' aus historischen Messwert-Paaren 2'' definiert sind. Da jedoch sämtliche aktuell gemessenen Messwerte 22' über die Datensammelschiene 26 sowohl dem zweiten Datenspeicher 20 mit der zweiten Halb-Matrix 5 als auch der Datensammelstelle 19 zugeleitet werden, können über eine spätere historische Vergleichsmessung im Lernmodus 32 z. B. die fehlenden Erwartungsbereiche 14 und Erwartungsbereichsgrenzen 8' in den historischen Messgrößen-Paaren 1'' neu definiert und an die aktuellen Messgrößen-Paare 1' angepasst werden.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Datensammelstelle 19 mit einem Messgerät, beispielsweise mit einem an sich bekannten Messgerät zur Netzqualitätsmessung 34 verbunden ist. Sämtliche im Messgerät zur Netzqualitätsmessung 34 aktuell gemessenen Messwerte für ein elektrisches Netz oder einen Stromnetzabschnitt oder ein zu überwachendes Betriebsmittel 30, z. B. Transformatoren in einer Umspannstation, können dann sowohl der Datensammelstelle 19 als auch dem zweiten Datenspeicher 20 zugeführt und in der Vorrichtung 15 nach dem erfindungsgemäßen Verfahren direkt verarbeitet werden.
Es liegt im Bereich der Erfindung, dass die Datensammelstelle 19 direkt im Messgerät zur Netzqualitätsmessung 34 angeordnet ist. Auch kann die Vorrichtung 15 als Zusatzmodul für ein Messgerät zur Netzqualitätsmessung 34 oder ein anderes geeignetes Messgerät ausgebildet sein. Erfindungsgemäß kann aber auch die gesamte Vorrichtung 15 in das Messgerät zur Netzqualitätsmessung 34 integriert sein. Das ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn vorgesehen ist, dass die Datensammelstelle 19 des Messgeräts zur Netzqualitätsmessung 34 den ersten Datenspeicher 16 im laufenden Messbetrieb permanent mit Messwerten versorgt und so die Lernfähigkeit der Vorrichtung 15 gewährleistet. Messgeräte zur Netzqualitätsmessung 34, wie sie heute bereits zur Netzqualitätsmessung am Zugang oder an den Zugängen zu einem untersuchten Netzabschnitt eingesetzt werden, liefern einen Strom von Daten verschiedener Messgrößen 1a zum Netzzustand. Dieselben Datenquellen oder Kalenderdatenquellen 28 und Zeitdatenquellen 27 liefern Zeit-Informationen, Wetterdatenquellen 29 liefern Wetter-Informationen. Optional weitere Datenquellen liefern weitere Daten zum Zustand von Betriebsmitteln, wie z. B. die Trafo-Innentemperatur von der Betriebsmitteldatenquelle 30.
Die an der Datensammelschiene 26 ankommenden Daten gelangen in die Datensammelstelle 19. Mit deren Inhalt werden Erwartungsbereiche 14 bestimmt und in der ersten Halb-Matrix 4 definiert. Die über die zweite Datenleitung 22 und den zweiten Anschluss 21 im zweiten Datenspeicher 20 ankommenden Daten werden als aktuell gemessene Messwert-Paare 2' erfasst und als aktuelle Messgrößen-Paare 1' in der zweiten Halb-Matrix 5 verarbeitet. Im Programmteil 23 wird dann ein Vergleich der aktuellen Messgrößen-Paare 1' mit den historischen Messgrößen-Paaren 1'' durchgeführt und diejenigen Messwerte-Paare 2, bei denen die aktuellen Messgrößen-Paare 1' außerhalb der Erwartungsbereiche 14 liegen, als anormale Messwerte-Paare 2''' in der dritten Halb-Matrix 6 angezeigt. Bei den anormalen Messwerte-Paaren 2''' kann es sich dabei um Live-Daten bzw. Echtzeitdaten oder auch um Test-Daten handeln.
Das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäße Vorrichtung 15 arbeiten in mindestens zwei Modi: Einem Lernmodus 32 und einem Überwachungsmodus 33. Der Lernmodus 32 arbeitet mit Referenzdaten.

• Zu Beginn des Lernmodus selektiert der Anwender diejenigen Messgrößen 1a, welche in die Analyse eingehen sollen.
• Dann bestimmt der Anwender den Zeitraum, dessen Daten als Referenzdaten dienen sollen.
• Optional bestimmt der Anwender noch, ob alle verfügbaren Messwerte oder ob beispielsweise nur zeitlich gerasterte Stichproben der Daten als Referenzdaten dienen sollen.
• Optional können auch Daten aus einem Simulationsprogramm, welches das Verhalten des zu überprüfenden Netzes synthetisiert, als Referenzdaten dienen.
• Dann werden die Zusammenhänge der vom Anwender vorher selektierten Messgrößen-Paare 1 bestimmt.

Als Ergebnis des letztgenannten Arbeitsschritts wird jeder Position in der ersten Halb-Matrix 4 die Beschreibung eines historischen Messgrößen-Paares 1'' z. B. eine Korrelationsanalyse, eine Ellipse 8, eine von keinem Finger abgedeckte Fläche 38 oder dergl. und damit die Definition der Erwartungsbereiche 14 für Daten im Überwachungsmodus 33 zugeordnet. Die Berechnungen dazu können aus den in der Datensammelstelle 19 archivierten Daten historisch gemessener Messwerte 18' erfolgen.
Wichtig ist, dass die Referenzdaten aus einem hinreichend langen und typischen Zeitraum stammen, welcher alle im Normalbetrieb relevanten Betriebszustände abdeckt. Mit Hilfe eines Toleranz-Parameters kann der Anwender die Weite der tatsächlich genutzten Erwartungsbereiche 14 einzeln oder gemeinsam für alle Erwartungsbereiche 14 vorgeben.
Im Überwachungsmodus 33

• berechnet das System in regelmäßigen Abständen die aktuell gemessenen Messwert-Paare 2' und
• prüft das System, ob die aktuell gemessenen Messwert-Paare 2' innerhalb der Erwartungsbereiche 14 der im Lernmodus 32 selektierten historischen Messgrößen-Paare 1'' liegen.
• Liegt ein aktuell gemessenes Messwert-Paar 2' außerhalb des Erwartungsbereichs 14 des entsprechenden historischen Messgrößen-Paars 1'', wird nach dem Vergleich im Programmteil (23) durch anormale Messwert-Paare 2''' ein Alarm, auch als „Primär-Alarm” bezeichnet, ausgelöst und in der dritten Halb-Matrix 6 angezeigt.
• Jeder Primär-Alarm enthält die Information, welches Messgrößen-Paar 1 mit welchem anormalen Messwert-Paar 2''' ihn ausgelöst hat. Diese Information kann dem Anwender auf Wunsch im Klartext angezeigt werden.

Die Primär-Alarme, welche alle Informationen der zugrunde liegenden Messgrößen-Paare 1 enthalten, können auch für eine kontrollierte Erweiterung der Erwartungsbereiche 14 genutzt werden. Stehen dem erfindungsgemäßen System archivierte Rohdaten der Sensoren zur Verfügung, kann die Eignung der Erwartungsbereiche 14 zur Detektion bekannter Veränderungen am elektrischen Netz 36 oder einer elektrischen Anlage getestet werden.
Das erfindungsgemäße Messsystem umfasst größenordnungsmäßig 10⁵ bis 10⁶ von den in 3 dargestellten Datensätzen. Menschen können eine solche Anzahl von Diagrammen nicht in angemessener Zeit überschauen, geschweige denn adäquat auf Änderungen in den Diagrammen reagieren. Stattdessen bestimmt das erfindungsgemäße Messsystem während eines Überwachungsmodus 33 regelmäßig die Kritikalitätsstufen aller Messgrößen-Paare 1. Die aktuellen Kritikalitätsstufen können als farbige Punkte in halbmatrixförmiger Anordnung in der Ausgabeeinrichtung 25 angezeigt werden. Wegen der großen Punktezahl erscheint die dritte Halb-Matrix 6 als dreieckiges Bild. Immer wenn ein oder mehrere Punkte mit einer anderen als der der Kritikalitätsstufe 0 zugeordneten Farbe sichtbar ist/sind, befindet sich das System in einem Zustand, der während der Lernphase nicht aufgetreten war und kann einen entsprechenden Primär-Alarm ausgeben.
Neue Systemzustände, in denen nur die Kritikalitätsstufen 1 bis 3 auftreten, können, müssen aber nicht unbedingt Fehlerzustände darstellen. Das erfindungsgemäße Messsystem kann bei jeglichem Auftreten neuer Systemzustände unspezifische Warnmeldungen und eine Liste der Messgrößen-Paare 1 mit Kritikalitätsstufen > 0 ausgeben. Kundigen Anwendern zeigt die Art der beteiligten Messgrößen den Typ des System-Fehler-Zustands an.
Unterschiedliche Typen von neuen Systemzuständen können nach einer Kategorien-Lernphase des Systems, die während des Beginns des Überwachungsmodus stattfindet, aber auch zur Ausgabe spezifischer Warnungen und/oder Stellsignale genutzt werden. Dazu lässt sich ausnutzen, dass unterschiedliche Typen von neuen Systemzuständen verschiedene Muster von Punkten mit Kritikalitätsstufen > 0 erzeugen. Wegen der großen Punktezahl im ”Dreiecksbild” der dritten Halb-Matrix 6 bietet es sich an, neue Systemzustände mit Hilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen automatisch zu unterscheiden und mit Methoden des automatischen Lernens zu kategorisieren. Nach dieser Kategorien-Lernphase kann ein erfindungsgemäßes Messsystem zwischen verschiedenen Kategorien der Abweichung des Systemzustands vom gelernten Sollzustand (Abweichungskategorien) unterscheiden. Kundige Anwender können nun allen oder einer Teilmenge dieser vom erfindungsgemäßen Messsystem automatisch gefundenen Abweichungskategorien spezifische Warnungen und/oder Stellsignale zuordnen. Diese sollten so gewählt sein, dass, die dadurch ausgelösten Stellvorgänge den Zustand des überwachten Systems wieder in den Referenzbereich treiben. Nun erst ist der endgültige Zustand des Überwachungsmodus erreicht.
Der Vorteil des erfindungsgemäßen Messsystems gegenüber konventionellen Messsystemen besteht darin, dass es nicht erst anspricht, wenn eine oder mehrere einzelne Messgrößen des überwachten Systems physikalische oder regulatorisch vorgegebene Grenzen überschreiten, sondern dass es automatisch komplexe Abweichungskategorien detektiert, die sich nur im Zusammenhang mehrerer Messgrößen 1a zeigen und dass es darauf selektiv reagieren kann.
Die Verbesserung des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtung gegenüber einer konventionellen Überwachung von N Messgrößen auf Grenzwertüberschreitungen besteht formalmathematisch beschrieben in einer drastischen Einschränkung des zulässigen Zustandsraumes. Ein Überwachungssystem, welches N Messgrößen unabhängig voneinander auf Grenzwertüberschreitungen überwacht, klassifiziert alle N-dimensionalen Zustandsvektoren im gesamten N-dimensionalen Raum zwischen den Grenzwerten der einzelnen Messgrößen als zulässig. Die Erfindung schränkt den zulässigen Zustandsraum auf den viel kleineren Erwartungsbereich um die während der Referenzzeit tatsächlich gemessenen N-dimensionalen Zustandsvektoren ein.
Bei der Konfiguration des erfindungsgemäßen Verfahrens und der Vorrichtung 15 existieren folgende Freiheitsgrade:

• Anzahl und Auswahl der Messgrößen-Paare 1, welche in die Analyse eingehen sollen,
• Die Auswahl der Referenzdaten,
• Die Auswahl des Zeitrasters der Referenzdaten sowie der Stichproben im Überwachungsmodus 33
• Die Wahl der Toleranz-Parameter für die Messgrößen-Paare 1
• Ein automatisierbarer Austausch der Referenzdaten, weil zum Beispiel bekannt ist, dass das untersuchte Netzsegment sich an Werk- und Feiertagen sehr verschieden verhält.

Weitere Vorteile der Erfindung gegenüber den üblichen Netzanalyse-Systemen sind, dass das erfindungsgemäße Verfahren „selbstlernend” ist, d. h. es „lernt” die Grenzen des „Normbetriebs” des Netzabschnittes selbstständig und automatisch. Außerdem funktioniert das erfindungsgemäße Verfahren prinzipiell unabhängig von Grenzwerten, Normen und physikalischen Limitierungen. Existierende Limitierungen können jedoch in die Grenzen der Erwartungsbereiche 14 eingearbeitet und so als Alarm auslösende Schwellen wirksam werden.
Auch ist das erfinderische Verfahren „Lazy-User-tauglich”. Das bedeutet: Der Hersteller kann eine „übervorsichtige” Konfiguration mit übermäßig vielen Messgrößen-Paaren 1 und mit zu engen Toleranz-Parametern ausliefern. Dann werden beim Anwender zu viele und zu enge Erwartungsbereiche 14 generiert. Das führt im Überwachungsbetrieb zunächst zu einem Übermaß an Alarmen. Während einer vorläufigen Phase des Überwachungsbetriebes können diese Alarme dann genutzt werden, um durch eine Erweiterung der Toleranz-Parameter die Erwartungsbereiche 14 allmählich automatisch an den Normbetrieb des Ziel-Netzsegmentes anzupassen. Auch können die neuen Messwert-Paare 2 benutzt werden, um in einem solchen Betrieb laufend die Erwartungsbereichsgrenzen 8' bei konstanten Toleranz-Parametern neu zu berechnen, um so das System den vorkommenden Messsituationen anzupassen.
Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Konfigurationen vorab getestet werden können. Dazu kann man das erfindungsgemäße Verfahren beispielsweise offline mit Archivdaten aus Zeiten vor und nach einer bekannten Veränderung des zu untersuchenden Netzsegments testen. Zunächst werden dazu aus Referenzdaten der Zeit vor der Veränderung im Netzsegment Erwartungsbereiche 14 generiert und anschließend mit Daten aus der Zeit nach der Veränderung im Netzsegment getestet, ob die Veränderung mit der gewählten Konfiguration wie gewünscht erkannt worden wäre. Der Anwender kann – entsprechende Softwaretools vorausgesetzt – die Erwartungsbereiche 14 aller Messgrößen-Paare 1 jederzeit abfragen, darstellen (vergleichbar mit 2 bis 4) und auf Verträglichkeit mit technischen und wirtschaftlichen Vorgaben überprüfen.
Ein weiterer Vorteil der Erfindung besteht darin, dass systematische Verschiebungen der Dynamik von Netz-Betriebszuständen rechtzeitig erkannt werden können. Solche Veränderungen ergeben sich beispielsweise aus schleichender Degradation von Betriebsmitteln, aus Änderungen von Art und Anzahl der angeschlossenen Verbraucher und Generatoren etc.. Gerade diese verborgenen Trends in systematischen Verschiebungen der Dynamik sind für Netzbetreiber von besonderem Interesse, um die Planung des laufenden Betriebs und Investitionsentscheidungen zu optimieren.
Vorteilhaft gegenüber herkömmlichen Messverfahren, wie z. B. aus der WO 2011/032579 A1 bekannt, ist auch, dass Störungen, die sich, ohne Grenzwerte einzelner Messgrößen 1a zu überschreiten, in besonderen Relationen der Messgrößen 1a verschiedener Messstellen zueinander manifestieren, erkannt werden und nicht unerkannt bleiben.
Ein weiterer Vorteil der Erfindung, insbesondere gegenüber DE 10 2009 038 351 A1 , besteht darin, dass Kategorien von unerwünschten Zuständen gebildet werden können, die sich nur durch die erfindungsgemäße simultane Betrachtung einer Vielzahl von Abweichungen finden lassen. Folglich kann ein Überwachungssystem nach dem in DE 10 2009 038 351 A1 offengelegten Verfahren auf unerwünschte Zustände auch nicht mit Kategorien-spezifischen Alarmen oder Schaltaktivitäten reagieren.
Das erfindungsgemäße Verfahren erhält trotz der Vielfalt der genutzten Messgrößen-Paare 1 die Nachvollziehbarkeit aller Alarme bis zu den Rohdaten. Das unterscheidet die Erfindung von Netzüberwachungs-Lösungen mit Neuronalen Netzen. Die Anzahl der Messgrößen-Paare 1 und der zugehörigen Erwartungsbereiche 14 steigt mit dem Quadrat der Anzahl der Messgrößen: Z_{Messgrößen-Paare} = ≈0,5·N_Messgrößen ² Schließt man bei einem 3-phasigen Netz Amplituden und Phasenwinkel der ersten 50 Oberschwingungen als Messgrößen ein, erreicht man insgesamt etwa 1000 Messgrößen, also 500000 Messgrößen-Paare 1, von denen jedoch ein Großteil überflüssig sein dürfte.
Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass aus den historischen Messwert-Paaren 2'' und den aktuell gemessenen Messwert-Paaren 2' automatisch Kenngrößen extrahiert werden können, mit denen eine Charakterisierung des elektrischen Netzes 36 oder des untersuchten Netzabschnittes möglich ist und mit denen sich nach einem Lernmodus 32 signifikante Änderungen und Trends in der Charakteristik dieser Netzabschnitte automatisch online oder offline detektieren lassen.
Es liegt im Bereich der Erfindung, mehrere Sätze von Erwartungsbereichen zu bestimmen, die z. B zu unterschiedlichen Betriebsbedingungen des Netzes gehören und auf den Matrizen 4, 5, 6 gemeinschaftlich spiegelbildlich abzubilden.
Mit der Erfindung wird somit durch die komplexe Betrachtungsweise der Messwert-Paare 2 einer Vielzahl von Messgrößen-Paaren 1 erreicht, dass die normalen Betriebszustände eines gegebenen elektrischen Netzes 36 oder eines Stromnetz-Abschnittes automatisch charakterisiert werden und akute sowie schleichende Abweichungen von einer zuvor gelernten Charakteristik bereits im Vorfeld eines Ereignisses detektiert und abgewendet werden können. Werden Störfälle bereits im Vorfeld eines Ereignisses erkennbar, können Wartungsarbeiten vorgezogen oder Verschleißteile rechtzeitig ausgetauscht werden, bevor ein größerer Sachschaden entstehen kann. Auch lassen sich z. B. bei einem Netzbetreiber Bedingungen definieren, die Schaltvorgänge auslösen, wie das Zu- oder Abschalten anderer Netzbetreiber oder die Drosselung von Kraftwerksanlagen oder dergleichen von einer Schaltzentrale aus ermöglichen. Generell erleichtern Fehlerdiagnose im Vorfeld eines störenden Ereignisses die Planbarkeit des laufenden Betriebs einer elektrischen Anlage und auch Investitionsentscheidungen können wesentlich dadurch verbessert werden, dass mögliche Ereignisse erfindungsgemäß zu einem viel früheren Zeitpunkt erkennbar werden.
Bezugszeichenliste

1: Messgrößen-Paar
1a: Messgröße
1': aktuelles Messgrößen-Paar
1'': historisches Messgrößen-Paar
2: Messwert-Paar
2': aktuell gemessenes Messwert-Paar
2'': historisches Messwert-Paar
2''': anormales Messwert-Paar
3: Punktwolke
3': erste Teil-Punktwolke
3'': zweite TeilPunktwolke
3''': dritte Teil-Punktwolke
4: erste Halb-Matrix
5: zweite Halb-Matrix
6: dritte Halb-Matrix
7: Korrelations-Dreieck
8: Ellipse
8': Erwartungsbereichsgrenze
9: lange Achse der Ellipse 8
10: kurze Achse der Ellipse 8
11: Ellipsen-Mittelpunkt
12: Punkte
13: Kreuz
14: Erwartungsbereich
15: Vorrichtung
16: erster Datenspeicher
17: erster Anschluss
18: erste Datenleitung
18': historisch gemessene Messwerte
19: Datensammelstelle
20: zweiter Datenspeicher
21: zweiter Anschluss
22: zweite Datenleitung
22': aktuell gemessene Messwerte
23: Programmteil
24: dritter Datenspeicher
25: Ausgabeeinrichtung
26: Datensammelschiene
27: Zeitdatenquellen
28: Kalenderdatenquellen
29: Wetterdatenquellen
30: Betriebsmitteldatenquellen
31: Datenbankserver
32: Lernmodus
33: Überwachungsmodus
34: Messgerät zur Netzqualitätsmessung
35: dritte Datenleitung
36: elektrisches Netz
37: rechteckige Finger
38: von keinem Finger abgedeckte Fläche
39: Finger-Fläche

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 19948694 B4 [0002]
WO 2005/088802 A1 [0003]
DE 102007041565 A1 [0004]
EP 2355412 A1 [0005]
WO 2011/032579 A1 [0006, 0076]
US 2004/0243328 [0007]
DE 4111831 A1 [0008]
DE 102009038351 A1 [0009, 0077, 0077]

Claims

Verfahren zur automatischen Charakterisierung und Überwachung eines elektrischen Netzes oder eines Stromnetzabschnitts eines elektrischen Netzes oder einer elektrischen Anlage durch Ermittlung von Messwerten von mehreren analogen und/oder diskreten Messgrößen (1a), wobei Vergleichsergebnisse der Messwerte einer Messgröße (1a) den Messwerten einer anderen Messgröße (1a) zugeordnet werden und die zugeordneten Wertepaare in einer Matrix angezeigt und bewertet werden, dadurch gekennzeichnet, dass ein Vergleich der gegenseitigen Zusammenhänge durch Bewertung einer großen Zahl Z von Messgrößen-Paaren (1) dadurch erfolgt, – dass aus großen Datenmengen des elektrischen Netzes oder einer Datensammelstelle (19) historische Messwert-Paare (2'') generiert werden, die in historischen Messgrößen-Paaren (1'') einer erste Halb-Matrix (4) als Punktwolken (3) erfasst werden und – dass aus den Punktwolken (3) der historischen Messwert-Paare (2'') während eines Lernmodus (32) in jedem historischen Messgrößen-Paar (1'') mindestens ein Erwartungsbereich (14) mit mindestens einer Erwartungsbereichsgrenze (8') für jedes historische Messgrößen-Paar (1'') generiert wird und – dass die Erwartungsbereichsgrenzen (8') der ersten Halb-Matrix (4) in einer zweiten Halb-Matrix (5) abgelegt werden und – dass während eines Überwachungsmodus (33) in der zweite Halb-Matrix (5) die aktuell gemessenen Messwert-Paare (2') für jedes aktuelle Messgrößen-Paar (1') daraufhin überprüft werden, ob sie innerhalb der Erwartungsbereichsgrenzen (8') liegen und – dass anormale Messwert-Paare (2'''), die außerhalb der jeweiligen Erwartungsbereichsgrenze (8') liegen, angezeigt werden und Alarme und/oder Schaltaktivitäten auslösen können.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Erwartungsbereichsgrenzen (8') geschlossene Kurven aufweisen können, die als Ellipsen (8) dargestellt werden oder polygon- oder hyperbelähnlich aussehen oder, dass die Erwartungsbereichsgrenzen (8') durch rechteckförmige Finger (37), welche einen Mindestabstand zu allen Messwert-Paaren (2) der Punktwolke (3) einhalten, begrenzt werden und dass Stufen der Kritikalität definiert werden.
Verfahren nach Anspruch 1 und/oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Punktwolke (3) eine disjunkte Punktwolke (3) ist und aus mehreren nicht miteinander verbundenen Teil-Punktwolken (3', 3'', 3''') gebildet wird, deren Erwartungsbereiche (14) sich innerhalb von Referenzdaten auf einer X-Achse und einer Y-Achse befinden, X_Ref-, X_Ref+, Y_Ref-, Y_Ref+.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die aktuell gemessenen Messwert-Paare (2') der aktuellen Messgrößen-Paare (1'), die außerhalb der Erwartungsbereiche (14) und/oder außerhalb der Erwartungsbereichsgrenze (8') liegen, in einer dritten Halb-Matrix (6) als anormale Messwert-Paare (2''') beschrieben werden und Primär-Alarme auslösen können und dass bei Auslösen eines Primär-Alarms oder mehrerer Primär-Alarme durch ein oder mehrere anormale Messwert-Paare (2''') ein vorher vom Anwender festgelegter Schutz- oder Schaltvorgang zur Behebung des Problems ausgelöst werden kann, bevor ein Negativereignis eintreten kann, was den Zustand der primären Überwachungsphase charakterisiert.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die große Zahl Z von Messgrößen-Paaren (1) 10⁵ bis 10⁶ Datensätze umfasst und dass während des Überwachungsmodus (33) die Stufen der Kritikalität aller aktuellen Messgrößen-Paare (1'), für deren Messgrößen (1a) Grenzwerte definiert sind, geprüft werden, wobei die aktuellen Stufen der Kritikalität aller Primär-Alarme als farbige Punkte oder dergleichen in einer halbmatrixförmigen Anordnung als Korrelations-Dreieck (7) in einer Ausgabeeinrichtung (25) angezeigt werden können.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zum jeweiligen Zeitpunkt aktuellen Messgrößen-Paare (1') mit anormalen Messwert-Paaren (2''') als Muster behandelt werden und dass einander ähnliche Muster als Charakteristika für neue Kategorien von Systemzuständen gelernt werden und zur Auslösung Kategorien-spezifischer Alarme bzw. Schutz- und Schaltzustände herangezogen werden, was den Zustand der Kategorien-spezifischen Überwachungsphase charakterisiert.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die während der primären Überwachungsphase erfassten aktuell gemessenen Messwert-Paare (2'), welche außerhalb der Erwartungsbereiche (14) liegen, auf ihre relative Lage zum Erwartungsbereich (14) getestet werden, woraus sich ihre Kritikalität ergibt und dass anormale Messwert-Paare (2'''), welche außerhalb der Erwartungsbereiche (14) liegen, nach ihrer Kritikalität gestaffelte Primär-Alarme auslösen und zugeordnete Schalthandlungen auslösen können und dass während der primären Überwachungsphase aus der Lage der aktuell gemessenen Messwert-Paare (2') mit Primär-Alarmen in der ersten Halb-Matrix (4) gebildete Muster gelernt werden und dass solchen Muster von Primär-Alarmen Fehler-Kategorien zugeordnet werden und dass das System nach der Zuordnung der Fehler-Kategorien zu den Primär-Alarm-Mustern in eine zweite Überwachungsphase übergeht, in der es bei Auftreten gelernter Primär-Alarm-Muster mit Kategorien-spezifischen Alarmen und Schaltaktivitäten reagiert.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die in der Datensammelstelle (19) gespeicherten, historisch gemessenen Messwerte (18') der zweiten Halb-Matrix (5) zugeführt werden und dass zwischen den Messgrößen-Paaren (1) der zweiten Halb-Matrix (5) und denen der ersten Halb-Matrix (4) historische Vergleichsmessungen durchgeführt werden, wobei die anormalen Messwert-Paare (2''') der historischen Vergleichsmessungen mit den in der ersten Halb-Matrix (4) bereits auf der Basis anderer historischer Messwert-Paare (2'') formulierten Erwartungsbereichsgrenzen (8') verglichen werden zur Durchführung einer Trendanalyse oder zur Charakterisierung der Änderung des Verbraucherverhaltens im elektrischen Netz oder zur Leistungsbewertung einer elektrischen Anlage im Dauerbetrieb.
Verfahren nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Messgrößen (1a) alle typischerweise zur Beschreibung der Netzqualität herangezogenen Messgrößen (1a), wie Strom, Spannung, Leistung, Oberschwingungen von Strom und Spannung, Phasenlagen, Interharmonische, Flicker etc., aber auch nicht-elektrische Einflussgrößen, wie beispielsweise Wochentag, Tageszeit, Außentemperatur, Temperatur von Transformatoren oder Niederschlag und/oder weitere Messgrößen (1a), wie • abgeleitete Messgrößen (1a), wie Änderungsraten des Lastflusses und/oder • instationäre Messgrößen (1a), für die über die Zeit nur eine Wahrscheinlichkeitsdichte angegeben werden kann und/oder • Messgrößen (1a), die mittels Spektral- oder Autokorrelationsanalysen aus einer Basis-Messgröße zu berechnen sind, • Messgrößen (1a), die diskrete Werte, wie beispielsweise Schalterstellungen, repräsentieren, zur Charakterisierung eines Netzabschnitts herangezogen werden können und dass aus jeweils zwei unterschiedlichen Messgrößen (1a) jeweils ein Messgrößen-Paar (1) erzeugt wird und die Messgrößen-Paare (1) in Form eines Korrelations-Dreiecks (7) dargestellt werden, wobei die aktuellen Messgrößen-Paare (1') vorzugsweise die gleiche Zahl Z an Messgrößen-Paaren (1) wie die historischen Messgrößen-Paare (1'') aufweisen sollten.
Vorrichtung zur automatischen Charakterisierung und Überwachung eines elektrischen Netzes oder eines Stromnetzabschnitts eines elektrischen Netzes oder einer elektrischen Anlage durch Vergleich von Zusammenhängen zwischen Messwerten dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (15) mindestens aufweist a) einen ersten Datenspeicher (16) zur Programmierung und Pflege einer ersten Halb-Matrix (4) aus historischen Messgrößen-Paaren (1'') zur Erfassung von Punktwolken 3 und/oder von Teil-Punktwolken (3', 3'', 3''') aus historischen Messwert-Paaren (2'') und Speicherung der jeweils zugehörigen Erwartungsbereichsgrenzen (8'), b) einen zweiten Datenspeicher (20) für eine zweite Halb-Matrix (5) aus aktuellen Messgrößen-Paaren (1') zur Erfassung von aktuell gemessenen Messwert-Paaren (2') c) ein Programmteil (23), der prüft, ob aktuell gemessene Messwerte (22') der aktuellen Messgrößen-Paare (1') innerhalb von Erwartungsbereichen (14) und den definierten Erwartungsbereichsgrenzen (8') der historischen Messgrößen-Paare (1'') liegen, d) einen dritten Datenspeicher (24) für eine dritte Halb-Matrix (6) zur Beschreibung von anormalen Messwert-Paaren (2''') sowie e) eine Ausgabeeinrichtung (25), die auf unerwünschte Fehler-Zustände mit Primar-Alarmen und/oder Kategorien-spezifischen Alarmen und/oder Schaltaktivitäten reagiert.
Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (15) einen Datenbankserver (31) mit einer Datensammelschiene (26) und mindestens einer Datensammelstelle (19) aufweist zur Erfassung und Speicherung historisch gemessener Messwerte (18') und dass eine erste Datenleitung (18) die Datensammelstelle (19) über einen ersten Anschluss (17) mit dem ersten Datenspeicher (16) verbindet und die historischen Messwerte (18') von der Datensammelstelle (19) über die erste Datenleitung (18) an die erste Halb-Matrix (4) des ersten Datenspeichers (16) überträgt und dass die Datensammelschiene (26) Anschlüsse zum elektrischen Netz (36) sowie zu a) Betriebsmitteldatenquellen (30) und/oder b) Zeitdatenquellen (27) und/oder c) Kalenderdatenquellen (28) und/oder d) Wetterdatenquellen (29) und/oder e) sonstigen Datenquellen von zu überwachenden oder zu schützenden Anlagen oder Geräten aufweist, und dass die Datensammelschiene (26) über eine zweite Datenleitung (22) und einen zweiten Anschluss (21) mit der zweiten Halb-Matrix (5) des zweiten Datenspeichers (20) verbunden ist und dass die zweite Datenleitung (22) aktuell gemessene Messwerte (22') der Datenquellen an die zweite Halb-Matrix (5) des zweiten Datenspeichers (20) überträgt und als aktuell gemessene Messwert-Paare (2') für jedes aktuelle Messgrößen-Paar (1') erfasst und dass der zwischen dem ersten Datenspeicher (16), dem zweiten Datenspeicher (20) und dem dritter Datenspeicher (24) angeordnete Programmteil (23) ein Vergleicher ist.
Vorrichtung nach Anspruch 10 und/oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Datensammelstelle (19) des Datenbankservers (31) mit einem an sich bekannten Messgerät zur Netzqualitätsmessung (34) in Verbindung steht oder dass die Vorrichtung (15) als Zusatzmodul für das Messgerät zur Netzqualitätsmessung (34) ausgebildet ist oder dass die Vorrichtung (15) in das Messgerät zur Netzqualitätsmessung (34) integriert ist und dass die Datensammelstelle (19) den ersten Datenspeicher (16) im laufenden Messbetrieb permanent mit historischen Messwert-Paaren (2'') versorgt und in einem Lernmodus (32) die Erwartungsbereichsgrenzen (8') kontinuierlich aktualisiert.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 12 dadurch gekennzeichnet, dass ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 Verwendung findet.