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Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß Anspruch 1 sowie eine entsprechende Auswerteanordnung gemäß Anspruch 13 und ein System gemäß Anspruch 18.
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Der klassische Netzbetrieb ist durch eine zunehmende Durchdringung mit dezentralen, meist erneuerbaren Energieerzeugungsanlagen (DEA) vor große Herausforderungen gestellt. Hinzukommt die Entwicklung der Elektromobilität und damit eine Verstärkung der Substitution von anderen Energieübertragungsformen durch Elektrizität. Als Lösung werden häufig so genannte Intelligente Stromnetze (Smart Grids) genannt. Insbesondere wird durch eine dezentrale Einspeisung von z. B. Solar- und Windenergie die Netzstabilität gefährdet.
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Die Netzstabilität kann vorwiegend in zwei Bereichen gefährdet werden. Das vorherrschende Problem in ländlichen Netzen ist die Spannungshaltung, auch als „U-Problem” bezeichnet. In urbanen Netzen, die aufgrund der Lastdichte eher geringe Leitungslängen aufweisen, ist weniger die Spannungshaltung als vielmehr das Problem der Auslastung von Betriebsmitteln vorherrschend. Dies wird auch als „I-Problem” bezeichnet. Dezentrale Einspeiseanlagen verringern zunächst die hohe Auslastung von Leitungen und Transformatoren. In seltenen Fällen werden aber auch Leistungsgrenzen bei der Ruckspeisung ins Energieversorgungsnetz verletzt. Natürlich können z. B. in suburbanen Gebieten auch Netzabschnitte innerhalb eines Netzgebietes sowohl eher den beschriebenen ländlichen als auch den städtischen Charakter haben.
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Um auch bei den am weitestem vom Versorgungsanschluss eines Niederspannungsnetzes entfernten Teilnehmern noch vorgegebene Spannungsgrenzen von z. B. +/–10% der Nennspannung gemäß der Norm EN50160 einzuhalten bzw. die Betriebsmittel nicht zu überlasten, muss daher entweder das Netz ausgebaut werden oder durch ein aktives Netzmanagementsystem eine Überbelastung vermieden werden.
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Ein solches Netzmanagementsystem greift gezielt auf Erzeuger, flexible Verbraucher oder auch Energiespeicher im Netz zu und steuert diese beispielsweise mit einem so genannten Demand-Response Verfahren derart, dass der Netzbetrieb unter Einhaltung der Spannungsgrenzen aufrecht erhalten werden kann. Hierfür müssen z. B. korrekte Spannungsmesswerte von Messeinrichtungen aus dem Energienetz vorliegen, anhand derer Eingriffe mittels Demand-Response geplant werden können. Als Messeinrichtungen können beispielsweise so genannte intelligente Stromzähler (Smart Meter) eingesetzt werden, also Stromzähler mit der Fähigkeit, automatisiert Messwerte an eine zentrale Auswerteanordnung zu übertragen. Smart Meter werden dabei häufig am Ende eines Niederspannungsnetzstranges bei einem Endkunden eingesetzt. Ein Smart Meter ist aus der Produktbroschüre „Information mit System – Das Automatisierte Verbrauchsdatenerfassungs- und Informationssystem AMIS”, Siemens AG 2008, Bestell-Nr. E50001-G720-A115, bekannt. Es können als Messeinrichtungen weiterhin so genannte „Grid Sensors” bzw. Netzsensoren dienen, die als Messeinrichtungen für den Einsatz in automatisiert überwachten Niederspannungsnetzen ebenfalls über die Fähigkeit verfügen, automatisiert Messwerte an eine zentrale Auswerteanordnung zu übertragen. Die Netzsensoren werden häufig an Knotenpunkten in einem Niederspannungsnetz eingesetzt; entsprechende Geräte sind aus der Produktinformation „TD-3551/EMMS30 Grid Monitoring Device Power Analyser; TD-3552/EMMS30 Grid Monitoring Device Voltage Analyser”, Siemens AG 2014, bekannt.
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Um verlustoptimierte Lösungen für das I-Problem zu ermöglichen, ist eine zumindest näherungsweise Kenntnis der Netztopologie unerlässlich, d. h. es müssen aktuelle Informationen über die geografische Anordnung von Betriebsmitteln und deren Zuordnung zu Teilen des Energienetzes vorliegen. Dies betrifft vor allem Leitungen, Knoten und Schaltungsmöglichkeiten. Zusätzlich muss auch der jeweils aktuelle Schaltzustand (eingeschaltet oder ausgeschaltet) bekannt sein, um mittels des Netzmanagementsystems eine Steuerung der Energieverteilung und -Erzeugung vornehmen zu können.
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Bisher erfolgt nach der Installation eines Smart Meters oder eines Grid Sensors in einem Niederspannungsnetz eine knotenscharfe Zuordnung des Standorts im Netz. Diese Zuordnung steht so genannter Middleware (z. B. Aggregatoren, dezentralen Netzreglern in Ortsnetzstationen) zur Verfügung. Dies ermöglicht es, eingehende Smart Meter Daten hinsichtlich ihrer Position im Netz zu klassifizieren und weiterzuverarbeiten. Bei Smart Metern geschieht diese knotenscharfe Zuordnung üblicherweise über die Verknüpfung von Kundennummern, Zahlplatznummern bzw. Seriennummern in den entsprechen IT Systemen auf Enterprise Ebene, d. h. durch Verknüpfung von Gerät und Kunde in einer Kundendatei.
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Wenn der Betreiber der Smart Meter nicht zugleich Betreiber des Verteilernetzes ist, so besteht eine Hürde darin, die Standortinformationen zugänglich zu machen. Aus diesem Grund ist es vorteilhaft, die Position jeder neu installierten Messeinrichtung in einem Geographischen Informationssystem (GIS) zu erfassen. Bei Änderungen muss das GIS in der Regel manuell nachgepflegt werden, was z. B. bei Umschaltungen zu zeitlichen Verzögerungen hinsichtlich der Richtigstellung einer aktuellen, dynamischen Netztoplogie führt. Etwaige unterlagerte Systeme (wie etwa ein Netzmanagementsystem), die auf diese Topologieinformation angewiesen sind, arbeiten dann ggf. mit nicht aktuellen Netzmodellen.
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Aus der Druckschrift
US2014/0012524 A1 ist es bekannt, Messeinrichtungen in einem Energienetz vorzusehen, die jeweils Spannungsabweichungen an einen zentralen Server übermitteln. er Server überprüft, ob die Spannungsabweichungen von mehreren Messeinrichtungen zu vergleichbaren Zeiten festgestellt wurden. Ist dies der Falle, so wird erkannt, dass die betreffenden Messeinrichtungen von dem gleichen Transformator beeinflusst werden.
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Ferner sind die Druckschriften
US2015/0153153 A1 ,
US9287713 B2 ,
WO2012/139658 A2 und
DE 10 2011 001 668 A1 bekannt, die sich mit einer Erkennung einer Netzwerktopologie in einem Energienetz anhand von Messwerten beschäftigen.
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An die Erfindung stellt sich die Aufgabe, ein Verfahren anzugeben, mit dem Messeinrichtungen in einem Energienetz automatisch gruppiert werden können, um die Steuerung des Energienetzes zu vereinfachen.
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Die Erfindung löst diese Aufgabe durch ein Verfahren für die Gruppierung von Messeinrichtungen eines Energienetzes, bei dem jede Messeinrichtung Messwerte mit einem Zeitstempel bereit stellt, wobei für jeden Messwert jeweils eine Abweichung zum vorhergehenden Messwert berechnet wird, und die Abweichungen mittels des jeweiligen Zeitstempels einer Mehrzahl von Zeitintervallen vorgegebener Länge zugeordnet werden, und für jedes Zeitintervall die Anzahl der Abweichungen bestimmt wird, die innerhalb eines vorgegebenen Abweichungsintervalls liegen, so dass sich für jede Messeinrichtung über einen Zeitverlauf der Zeitintervalle ein Muster der Abweichungsanzahlen ergibt, und die Muster aller Messeinrichtungen verglichen werden, und Messeinrichtungen mit gleichen oder ähnlichen Mustern einer Gruppe zugeordnet werden.
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Eine Messeinrichtung im Sinne der Erfindung umfasst beispielsweise ein Smart Meter oder einen Grid Sensor. Dabei liefern Smart Meter beispielsweise alle 15 min einen Spannungsmesswert mit einem sekundengenauen Zeitstempel, der angibt, wann der Messwert gemessen wurde. Die Abweichung zum zeitlich vorher gemessenen Messwert, also zum Beispiel zum 15 min älteren Messwert, kann z. B. als Prozentangabe der Abweichung des aktuellen Messwerts angegeben werden. War der vor 15 min gemessene Wert beispielsweise 230 V und ist der aktuelle Wert 232,3 V, so beträgt die Abweichung 1%. Im Sinne der Erfindung werden positive und negative Abweichungen gleich behandelt, so dass letztlich der Betrag einer Abweichung mit dem Abweichungsintervall verglichen werden muss. Beträgt das Abweichungsintervall beispielsweise 0,1 bis 0,4% so liegen sowohl die Abweichung 0,2% als auch –0,2% in dem Abweichungsintervall.
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Ein Zeitintervall kann beispielsweise eine vorgegebene Länge von 30 min aufweisen. Wird ein Tag in Abschnitte bzw. Zeitintervalle von je 30 min unterteilt, so ergeben sich 48 Zeitintervalle (0:00 Uhr bis 0:30, 0:30 bis 1:00, usw.). Die Zuordnung der Messwerte sowie der Abweichungen zu den Zeitintervallen gestattet es, die Anzahl der Abweichungen zu zählen, die innerhalb des vorgegebenen Abweichungsintervalls liegen. Es können jedoch nach Bedarf und Datenverfügbarkeit auch andere Intervalllängen verwendet werden. Ebenso kann die Anzahl der Zeitintervalle abweichend von einem Tag gewählt werden, also z. B. auch einige Zeitintervalle am Morgen und einige Zeitintervalle am Abend.
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Wurden beispielsweise für eine erste Messeinrichtung im Intervall 0:00 bis 0:30 Uhr drei Abweichungen, deren Höhe innerhalb des Abweichungsintervalls liegt, und für das darauf folgende Intervall 0:30 bis 1:00 Uhr 1 Abweichung gezählt, so ergibt sich im zeitlichen Verlauf das Muster [3, 1]. Ergibt sich für eine andere Messeinrichtung das gleiche Muster [3, 1], so sind diese beiden Messeinrichtungen vermutlich im Energienetz geografisch an einer ähnlichen Position angeordnet, z. B. in dem gleichen Strang des Niederspannungsnetzes. Ähnliche Muster liegen vor, wenn es nur geringfügige Abweichungen zwischen den Mustern zweier oder mehrerer Messeinrichtungen gibt. Die Messeinrichtungen mit ähnlichen oder gleichen Mustern sind damit einer Gruppe zugeordnet, woraus sich in der Gesamtbetrachtung einer Mehrzahl von Gruppen Aussagen über die Topologie bzw. Verschaltung des Energienetzes treffen lassen.
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Der hier vorgeschlagene Lösungsansatz zur Middlewarebasierten Zuordnung von Smart Meter oder Grid Sensor Messwerten zu im Energienetz lokalisierten Gruppen und damit zu Niederspannungsnetz-Strängen basiert auf der Korrelation von Smart Meter und/oder Grid Sensor Messwerten, da Smart Meter im selben Niederspannungsnetz derselben Netzdynamik unterliegen. Diese Korrelation, die sich in gleichen oder ähnlichen Abweichungsmustern ausdrückt, ist insbesondere vorteilhaft einzusetzen, weil vorhandene Smart Meter Systeme ihren Datenfluss häufig insofern optimieren, dass die Smart Meter nur dann neue Messwerte an die Middleware verschicken, wenn sich signifikante Änderungen der Messwerte ergeben. Insofern wird eine bereits vorhandene Funktionalität der Messeinrichtungen ausgenutzt.
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Es ist ein Vorteil der vorliegenden Erfindung, dass bei einer Veränderung der Topologie, z. B. wenn ein Kunde ein neues Smart Meter in Betrieb nimmt, dieses Smart Meter automatisiert einer Gruppe von Smart Metern mit ähnlicher Strangzuordnung zugeordnet werden kann. Hierdurch wird die Topologie aktualisiert, so dass ein Netzmanagementsystem stets über aktuelle und im Wesentlichen korrekte Verschaltungsinformationen der Betriebsmittel, Smart Meter und Grid Sensors verfügt.
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Ein weiterer Vorteil ist es, dass die Topologieinformation ohne eine aufwändige und kostenintensive Nachrüstung mit Messeinrichtungen erfolgen kann, weil die Fähigkeiten bereits installierter Smart Meter oder Grid Sensors ausgenutzt werden. Ferner ist das beschriebene Verfahren unabhängig von einer Netzleitstelle betreibbar, weil es nicht auf die Übermittlung von Topologieinformationen von der übergeordneten Leitstelle angewiesen ist.
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Außerdem ist der vorgestellte Ansatz unempfindlich gegenüber Änderungen des Kommunikationskanals, über den die Messwerte übermittelt werden, bzw. unabhängig von den Kanal- und Protokollbedingungen, weil ausschließlich die Abweichungsmuster der Messwerte berücksichtigt werden.
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Unter der Annahme, dass alle Messeinrichtungen denselben messwertverändernden Effekten wie z. B. durch Glättungsverfahren wie Mittelung unterliegen und dadurch beispielsweise aufeinanderfolgende Schaltvorgange eines Transformators ausschleifen und somit schwer erkennbar machen wurden, ist das erfindungsgemäße Verfahren dennoch in der Lage, die Topolgie zu erkennen.
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In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden anhand mindestens einer bekannten Zuordnung einer Messeinrichtung zu einem Teil des Energienetzes alle Messeinrichtungen der Gruppe dieser Messeinrichtung dem Teil des Energienetzes zugeordnet. Ist beispielsweise bei einer Messeinrichtung wie etwa einem Smart Meter die genaue Position innerhalb des Energienetzes, z. B. also die Zuordnung zu einem Strang eines Niederspannungsnetzes, und/oder die geographische Position mittels eines Geo-Informationssystems bekannt, so können auch alle weiteren Messeinrichtungen der Gruppe entsprechend diesen Teil des Energienetzes (wie einem Strang) zugewiesen werden. Dies ist ein Vorteil, weil der Betreiber von Smart Metern oder Grid Sensors auf diese Weise schnell und unkompliziert die Topologieinformationen des Energienetzes aktualisieren kann.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Tiefensuche und/oder eine Breitensuche eingesetzt, um die Position der Messeinrichtungen in dem Teil des Energienetzes zu bestimmen. Ein geeigneter Ansatz zur Durchführung der Tiefensuche und/oder der Breitensuche ist z. B. aus „Algorithmische Graphentheorie” von Volker Turau, 3 Auflage, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München 2009, ISBN 9783486590579, S. 94–98, bekannt.
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Wenn die Ähnlichkeit der Muster für die Messeinrichtungen ermittelt wurde, kann diese in einer so genannten Adjazenzmatrix abgelegt werden, wobei ein Matrixeintrag in Spalte i und Zeile j die Ähnlichkeit der Muster der Messeinrichtungen i und j darstellt. Gegeben sei eine Gesamtmenge von Messeinrichtungen M = {m1 ... mm} und eine Menge an Referenz-Messeinrichtungen mit bekannter Position für jeden Strang s RM = {rm1 ... rms}, wobei RM eine Teilmenge von M ist. Ausgehend von einer Referenz-Messeinrichtung rm können nun die Zusammenhangskomponenten eines Strangs des Energienetzes ermittelt werden. Zwei Referenz-Messeinrichtungen werden im selben Strang verortet, wenn ihre Ähnlichkeit (Eintrag in der Adjazenzmatrix) über einem vorher festgelegten Schwellenwert liegt. Eine Tiefen/Breitensuche läuft nun iterativ ab, indem ausgehend von den Referenz-Messeinrichtungen die Adjazenzmatrix geprüft und alle anderen Messeinrichtungen den Referenz-Messeinrichtungen zugeordnet werden, wobei die Suche rekursiv auf den benachbarten Messeinrichtungen ausgeführt wird.
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Im Folgenden soll zur besseren Erläuterung ein kurzes Beispiel dargestellt werden. Eine Tiefensuche ergibt, dass die Referenz des Strangs 1 – das Smart Meter rm1 – mit den Smart Metern m2 und m3 verbunden ist. Die Suche wird nun rekursiv auf Meter m2 und m3 ausgeführt, wobei sich folgende Zusammenhangskomponenten ergeben: m2 ist mit m5 und m6 verbunden, m3 ist mit m7 und m8 verbunden. Im nächsten Schritt liefert die rekursive Tiefensuche auf Smart Meter m5, m6, m7 und m8 keine unmittelbaren, noch nicht durchsuchten Nachbarn mehr. Das Resultat ist also die Smart Meter Menge {rm1, m2, m5, m6, m3, m7, m8}, die Strang 1 aufgrund der vorhandenen Zuordnung von rm1 zu Strang 1 zugeordnet werden können. Die Tiefensuche ist beendet, wenn alle Messeinrichtungen gefunden und zugeordnet wurden.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird für den Vergleich der Muster jeweils paarweise zwischen den Mustern ein Korrelationswert bestimmt, und jeweils alle Muster mit hohen Korrelationswerten untereinander werden mittels eines Verfahrens zur Ähnlichkeitsabschätzung einer Gruppe zugeordnet. Dies ist ein Vorteil, weil so auch Messeinrichtungen einer Gruppe zugeordnet werden können, deren Muster voneinander abweichen.
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In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird als Korrelationswert Spearmans Rangkorrelationskoeffizient verwendet. Die sogenannte Spearman Korrelation ist in der Mathematik lange bekannt und zeichnet sich dadurch aus, dass keine Absolutwerte, sondern Ränge der Daten korreliert werden. Sie stellt eine Möglichkeit dar, die Ähnlichkeit von Zeitreihen zu quantifizieren. Diese Quantifizierung kann zur Gruppierung der Messeinrichtungen verwendet werden.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt die Zuordnung der Meter zu Gruppen auf Basis mittels maschinellen Lernens. So genannte „Machine Learning” Verfahren sind beispielsweise aus den Veröffentlichungen ”Pattern Recognition and Machine Learning” von Christopher Bishop, Information Science and Statistics, Springer, Ist ed. 2006. Corr. 2nd printing 2011 (2007). Darin wird auf Seite 327 ff. eine Methode zur Klassifizierung von hochdimensionalen Zeitverläufen mittels „Support Vector Machines” dargestellt. Bei dieser Ausführungsform kann der Ansatz von Bishop derart verwendet werden, dass die Support Vector Machine auf Basis vorhandener Referenzdaten von Messeinrichtungen, deren Position im Netz bekannt ist, trainiert wird. Als Trainingsdaten können z. B. historische Smart Meter Messwerte über einen großen Zeitraum (bspw. Wochen) verwendet werden. Messeinrichtungen, deren Position im Netz unbekannt ist, können anschließend auf Basis der trainierten Support Vector Machine klassifiziert werden. Durch die initiale Trainings-Referenz kann nach der Zuordnung zu einer Gruppe eine Strangzuordnung erfolgen.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das vorgegebene Abweichungsintervall anhand eines Histogramms der Abweichungshöhe derart bestimmt, dass kleinere Abweichungen unterhalb der Messungenauigkeit der Messeinrichtungen und größere Abweichungen, die gehäuft auftreten, ausgeschlossen werden. Abweichungen zu vergleichen macht nur Sinn, wenn die Abweichungen signifikant und nicht durch eine Messungenauigkeit der Messeinrichtungen verursacht werden. Beispielsweise könnte ein unterer Schwellenwert für das Abweichungsintervall auf 0,1% festgelegt werden. Treten Abweichungen häufig auf, so bedeutet dies in der Regel, dass sie einen mehrere Teile wie etwa Stränge des Energienetzes übergreifende Schwankungen darstellen und sich daher wenig zur Zuordnung der Messeinrichtungen eignen. Beispielsweise könnte ein oberer Schwellenwert für das Abweichungsintervall auf 0,4% festgelegt werden.
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Abweichend oder ergänzend zu der vorgenannten Ausführungsform kann der untere Schwellenwert z. B. auch empirisch bei einer ersten Erfassung eines gegebenen Energienetzes durch einen Techniker oder automatisiert derart festgesetzt werden, dass unter Berücksichtigung der Genauigkeit der Messwerterfassung im Smart Meter oder Grid Sensor nur solche Abweichungen gezählt werden, die klein genug sind, um nur einen bestimmten Teil des Energienetzes zu betreffen.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Messwerte mit ihrem jeweiligen Zeitstempel an eine Auswerteanordnung übertragen. Dies ist ein Vorteil, weil die Messwerte für die weitere Auswertung zentral erfasst werden.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Abweichungen jeweils mittels der Messeinrichtung berechnet und an die Auswerteanordnung übermittelt. Dies ist ein Vorteil, weil die Abweichungen dezentral berechnet werden und erst dann an eine zentrale Auswerteanordnung übertragen werden. Auf diese Weise müssen weniger Daten übertragen werden, was insbesondere bei einer begrenzten Datenübertragungsrate bei einer verrauschten Datenübertragung über ein Energienetz vorteilhaft ist.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Abweichungen jeweils mittels der Auswerteanordnung berechnet. Dies ist ein Vorteil, weil so alle Auswertungsschritte gebündelt mittels der Auswerteanordnung vorgenommen werden können.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst das Energienetz ein Energieverteilungsnetz der Niederspannungsebene. Heutige Messeinrichtungen wie Smart Meter und Grid Sensors sind auf der Niederspannungsebene einsetzbar.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Messeinrichtung zum Messen der Netzspannung ausgebildet und erfasst als Messwerte Spannungsmesswerte. Dies ist vorteilhaft, weil z. B. Smart Meter für die Spannungsmessung ausgebildet sind.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Messeinrichtung zum Messen der Netzstromstärke ausgebildet und erfasst als Messwerte Strommesswerte. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn Verbraucher und/oder Erzeuger im Strang angeordnet sind, die einerseits messbaren Einfluss auf den Lastfluss haben und andererseits weit „hinten” im Strang – also entfernt vom Einspeisepunkt – liegen. Dies kann bei urbanen Netzen der Fall sein, weil die Impedanz zu gering für eine ausreichende Spannungsänderung sein kann.
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Ferner stellt sich an die Erfindung die Aufgabe, eine Auswerteanordnung für die Gruppierung von Messeinrichtungen eines Energienetzes anzugeben, mit dem Messeinrichtungen in einem Energienetz automatisch gruppiert werden können, um die Steuerung des Energienetzes zu vereinfachen.
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Die Erfindung löst diese Aufgabe durch eine Auswerteanordnung gemäß Anspruch 13. Es ergeben sich weiterhin für die Auswerteanordnung und ihre Ausführungsformen gemäß den abhängigen Ansprüchen 14 bis 17 sinngemäß die gleichen Vorteile wie eingangs für das erfindungsgemäße Verfahren erläutert.
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In einer bevorzugten Variante können die Empfangseinrichtung, die Intervalleinrichtung und die Gruppierungseinrichtung als einzelne Rechnereinrichtungen ausgebildet sein. Mit Vorteil weisen die Einrichtungen dabei übliche Computermittel wie einen Arbeitsprozessor und Arbeitsspeicher auf.
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In einer anderen bevorzugten Variante sind die Empfangseinrichtung, die Intervalleinrichtung und die Gruppierungseinrichtung als Softwarekomponenten in einer einzelnen Rechnereinrichtung ausgebildet. Weiterhin können solche Softwarekomponenten auch in einem Cloud-Computersystem, also verteilt auf einer Mehrzahl durch ein Kommunikationsnetz wie das Internet verbundenen Rechnereinrichtungen, betrieben werden.
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Dies ist im Hinblick auf die Skalierbarkeit und Aktualisierbarkeit der Auswerteeinrichtung von Vorteil.
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Des weiteren stellt sich an die Erfindung die Aufgabe, ein System für die Gruppierung von Messeinrichtungen eines Energienetzes anzugeben, mit dem Messeinrichtungen in einem Energienetz automatisch gruppiert werden können, um die Steuerung des Energienetzes zu vereinfachen.
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Die Erfindung löst diese Aufgabe durch ein System gemäß Anspruch 18, wobei sich sinngemäß die gleichen Vorteile wie eingangs für das erfindungsgemäße Verfahren erläutert ergeben. Eine bevorzugte und vorteilhafte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems ergibt sich aus Anspruch 19.
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Einige Aspekte des erfindungsgemäßen Verfahrens werden im Folgenden beispielhaft genauer ausgeführt. Sind z. B. in einem Niederspannungsnetz eine Anzahl n Smart Meter vorhanden, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten Spannungsmesswerte liefern, ergibt sich Tabelle 1:
| Smart Meter 1 | | |
| Zeitpunkt [h:m:s] | Messwert (V) | Abweichung
[%] |
| 12:00:08 | 232.65 | –0,679134 |
| 12:10:00 | 233.76 | –0,477111 |
| 12:45:34 | 231.42 | –1,001026 |
| Smart Meter n | | |
| Zeitpunkt [h:m:s] | Messwert (V) | Abweichung
[%] |
| 12:00:08 | 233.65 | 0,345674 |
| 12:10:00 | 234.65 | 0,427990 |
| 12:45:34 | 234.76 | 0,046878 |
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In der Tabelle ist außerdem für jeden Zeitpunkt berechnet, wie groß die Abweichung des aktuellen Messwerts vom zeitlich vorhergehenden Messwert ist. Im Beispiel wird mit Prozentwerten gearbeitet, es können jedoch auch absolute Differenzen oder andere Größen verwendet werden. Das Abweichungsintervall wird in diesem Beispiel auf 0 < x < 0.42 gesetzt, wobei das Intervall anhand der Verteilung der prozentualen Abweichung aller Smart Meter automatisiert ermittelt werden kann. Alle Abweichungen, die von Ihrer Größe her in das Abweichungsintervall fallen, werden halbstündigen Zeiträumen zugeordnet, um eine Vergleichbarkeit der Muster zu ermöglichen. Diese Aktivitätsinzidenz wird nun in ein Histogramm eingeordnet. Es gibt sich beispielsweise die Tabelle 2 mit Mustern der Abweichungen für die Smart Meter 1 und 2:
| Intervall [h:min] | Smart Meter 1 | Smart Meter 2 |
| 00:00–00:30 | 10 | 0 |
| 00:30–01:00 | 3 | 0 |
| 12:00–12:30 | 1 | 18 |
| 15:00–15:30 | 0 | 20 |
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Das Smart Meter 1 und das Smart Meter 2 weisen sehr unterschiedliche Muster auf, nämlich [10, 3, 1, 0] und [0, 0, 18, 20].
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Daher ist davon auszugehen, dass die beiden Smart Meter 1 und 2 nicht im gleichen Teil des Energienetzes angeordnet sind.
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Zur besseren Erläuterung der Erfindung zeigen in schematischer Darstellung
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1 ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens, und
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2 ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Systems, und
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3 ein Beispiel für ein Niederspannungsnetz mit Messeinrichtungen, und
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4 eine Korrelationsanalyse von Abweichungsmustern für mehrere Messeinrichtungen.
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1 zeigt ein erfindungsgemäßes Verfahren 1 mit neun Einzelnen Schritten. Das Verfahren 1 ist für die Gruppierung von Messeinrichtungen eines Energienetzes ausgebildet. Es werden zu Anfang von jeder Messeinrichtung Messwerte mit einem Zeitstempel bereit stellt 2, wobei für jeden Messwert jeweils eine Abweichung zum vorhergehenden Messwert berechnet wird 3. Im nächsten Schritt 4 werden die Abweichungen mittels des jeweiligen Zeitstempels einer Mehrzahl von Zeitintervallen vorgegebener Länge zugeordnet. Daraufhin wird in Schritt 5 für jedes Zeitintervall die Anzahl der Abweichungen bestimmt wird, die innerhalb eines vorgegebenen Abweichungsin-tervalls liegen. Es ergibt sich in Schritt 6 für jede Messeinrichtung über einen Zeitverlauf der Zeitintervalle ein Muster der Abweichungsanzahlen ergibt. In Schritt 7 werden die Muster aller Messeinrichtungen verglichen werden, und in Schritt 8 Messeinrichtungen mit gleichen oder ähnlichen Mustern einer Gruppe zugeordnet. Im Schritt 9 werden anhand mindestens einer bekannten Zuordnung einer Messeinrichtung zu einem Teil des Energienetzes alle Messeinrichtungen der Gruppe dieser Messeinrichtung dem Teil des Energienetzes zugeordnet.
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Das erfindungsgemäße Verfahren hat den Vorteil, dass die von im Energienetz verteilten Messeinrichtungen gelieferten Messwerte vergleichsweise einfach zu räumlichen Zuordnung der Messeinrichtungen verwendet werden können. Die räumliche Zuordnung kann eine Messeinrichtung einem Teil des Energienetzes wie z. B. einem Niederspannungsstrang zuordnen.
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2 zeigt ein erfindungsgemäßes System. Ein Niederspannungsnetz 25 weist drei Stränge 92–94 auf, die jeweils drei Messeinrichtungen 27–35 enthalten. Jede Messeinrichtung liefert Messwerte der Spannung mit einem Zeitstempel. Beispielhaft sind für die Messeinrichtung 33 die Messwerte 36, 37 an den Zeitpunkten 12:15 Uhr und 12:30 Uhr dargestellt. Die Messeinrichtung 35 zeigt die Messwerte 38, 39 an den Zeitpunkten 12:15 Uhr und 12:30 Uhr auf. Werden über einen Tag von jeder Messeinrichtung im 15-min Takt Messwerte geliefert, so ergeben sich 48 Messwerte pro Tag.
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Die Messeinrichtungen 27–35 übermitteln ihre Messdaten über Kommunikationsverbindungen 50–53 an eine Empfangseinrichtung 21, die Teil einer Auswerteanordnung 20 ist. Die Kommunikationsverbindungen 50–53 können kabelgebunden sein oder als Funkverbindungen ausgebildet sein. Bevorzugt handelt es sich um Datenübertragungsverbindungen über vorhandene Energieleitungen, also um sog. Powerline-Communication.
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Die Empfangseinrichtung übermittelt die empfangenen Messwerte 36–39 an eine Abweichungseinrichtung 22, die dazu ausgebildet ist, für jeden Messwert 36, 38 jeweils eine Abweichung zum zeitlich vorhergehenden Messwert 37, 39 zu berechnen. Die zeitliche Reihenfolge der Messwerte ergibt sich aus dem jeweiligen Zeitstempel. Die Abweichung der Messwerte 36, 37 ist mit 0,917% und 0,639% angegeben. Die Abweichungseinrichtung 22 führt die Berechnung der Abweichung vom vorherigen Wert für. jeden Messwert jeder Messeinrichtung aus und übermittelt die berechneten Abweichungsdaten an eine Intervalleinrichtung 23.
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Die Intervalleinrichtung 23 ist dazu ausgebildet, die Abweichungen mittels des jeweiligen Zeitstempels einer Mehrzahl von Zeitintervallen vorgegebener Länge zuzuordnen. Beispielhaft sind für die Messeinrichtungen 33 und 35 jeweils Verläufe der Abweichungen (zwischen 0 und 1%) über die Zeit dargestellt. Der Einfachheit halber sind nur Absolutwerte dargestellt (keine negativen Abweichungen). Mit gestrichelten Linien ist jeweils ein Abweichungsintervall 90 dargestellt. Die Intervalleinrichtung 23 bestimmt für jedes Zeitintervall, also z. B. für halbstündige oder stündliche Abschnitte, die Anzahl der Abweichungen, die innerhalb des vorgegebenen Abweichungsintervalls 90 liegen. Es ergibt sich für jede Messeinrichtung 27–25 über einen Zeitverlauf der Zeitintervalle ein Muster der Abweichungsanzahlen.
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Dieses Muster wird eine Gruppierungseinrichtung 24 übermittelt, die dazu ausgebildet ist, die Muster aller Messeinrichtungen 27–35 zu vergleichen und Messeinrichtungen mit gleichen oder ähnlichen Mustern einer Gruppe zuzuordnen. Beispielhaft ist dargestellt, dass für die Messeinrichtungen 33 und 35 jeweils ein Histogramm bzw. ein Muster der Abweichungen dargestellt. Die beiden Muster unterscheiden sich im Zeitintervall 5 bis 6 h dahingehend (mit Bezugszeichen 91 bezeichneter, gestrichelter Kasten), dass bei der Messeinrichtung 33 fünf Abweichungen und bei der Messeinrichtung 35 keine Abweichung innerhalb des Abweichungsintervalls festgestellt wurde. Damit sind sich die Muster sehr ähnlich. Es kann folglich geschlossen werden, dass die beiden Messeinrichtungen 33, 35 in dem gleichen Strang des Niederspannungsnetzes 25 liegen müssen. Dies ist auch der Fall: beide Messeinrichtungen sind im Strang 92 angeordnet. Ist beispielsweise die Position der Messeinrichtung 33 in Strang 92 vorab bekannt, so kann nach Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens die Zuordnung der Messeinrichtung 35 zum Strang 92 erfolgen.
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Bevorzugt sind die Einrichtungen 21–24 der Auswerteanordnung 20 teilweise oder ganz als Softwarekomponenten ausgebildet. Dies hat den Vorteil, dass herkömmliche und kostengünstige Computerkomponenten eingesetzt werden können. Auch eine Anordnung der Softwarekomponenten in einer Cloud, in der eine Vielzahl von Rechnern und Datenspeichern über ein Datennetzwerk wie etwa das Internet verbunden sind, ist von Vorteil. Insbesondere sind Cloud-Lösungen gut skalierbar und leicht zu aktualisieren. Auch die Kommunikationsverbindungen 40–53 können als Internetverbindungen ausgebildet werden.
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3 zeigt ein Beispiel für ein Niederspannungsnetz 51 mit Messeinrichtungen M0–M17, die in sechs Niederspannungsnetzsträngen 53–58 angeordnet sind. Dabei sind Smart Meter, deren Position im Energienetz unbekannt ist, mit kleinen Kreisen markiert. Smart Meter, deren Position im Energienetz bekannt ist, sind mit Quadraten markiert. Smart Meter, deren Position im Energienetz bekannt ist, sind mit Quadraten markiert. Grid Sensors mit bekannter Position sind mit kleinen Dreiecken markiert. Dieses Beispiel macht deutlich, dass mit einer bekannten Zuordnung der mit Quadraten und kleinen Kreisen markierten Messeinrichtungen auch alle anderen Messeinrichtungen durch Vergleich ihrer Abweichungsmuster einem Strang 53–58 zugeordnet werden können. Im Strang 56 ist keine Position vorbekannt; Messeinrichtung M14, M15 können jedoch zugeordnet werden, weil ihre Abweichungsmuster nicht gleich oder ähnlich zu den anderen Abweichungsmustern der bekannten Messeinrichtungen sind.
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Die 4 zeigt eine Korrelationsanalyse von beispielhaften Abweichungsmustern für 17 Messeinrichtungen in 6 Niederspannungsnetzsträngen. Es wurden über einen kompletten Tag Messwerte gesammelt, wobei das Abweichungsintervall auf 0% < x < 0,42% aufgrund empirischer Erfahrungswerte festgesetzt wurde. Die sich ergebenden Abweichungsmuster wurden mittels Spearmans Rangkorrelationskoeffizient korreliert. Korrelationskoeffizienten p < 0.7 oder p > 0.05 sind Weiß dargestellt. Der verbleibende Anteil von Korrelationswerten wurde auf einer Schraffurskala von weiß bis dunkel schraffiert aufgetragen, so dass die zweidimensionale Darstellung aufzeigt, wie gut die Abweichungsmuster der einzelnen Messeinrichtungen N einander ähneln. Hieraus ergibt sich zwangsweise die von links oben nach rechts unten verlaufende Linie mit größtmöglicher Korrelation, weil jede Messeinrichtung natürlich maximal mit sich selbst korreliert.
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Aus den Korrelationswerten der 17 verschiedenen Messeinrichtungen können mittels üblicher Verfahren zur Clusterbildung sechs Cluster 41 bis 46 gebildet werden. Jeder Cluster stellt eine Gruppe von Messeinrichtungen dar, die einem Niederspannungsnetzstrang zugeordnet werden kann (Die Gruppen dieses Beispiels entsprechen nicht den Strängen gemäß dem anderen Beispiel aus 3). Dies wird möglich, wenn z. B. in einer Gruppe eine Messeinrichtung vorhanden ist, deren Position bekannt ist. Auf diese Weise ergibt sich mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens eine Topologie des Niederspannungsnetzes.
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Ferner ermöglicht es eine dynamische Integration von neuen Messeinrichtungen in eine bekannte Topologie während eines laufenden Betriebs. Liefert eine neue Messeinrichtung Daten, so kann diese nach einer kurzen Lernphase einem Netzstrang zugeordnet werden. Bei bereits zugeordneten Messeinrichtungen können dabei auch Topologieänderungen erkannt werden.
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Bei bereits zugeordneten Messeinrichtungen kann die beschriebene Methode auch verwendet werden, um ein Fehlverhalten der Messeinrichtung durch eine Störung oder auch kritische Netzzustande zu identifizieren. Dies würde sich ergeben, wenn die Messwerte der Messeinrichtung sehr unterschiedliche Muster im Vergleich zu anderen Messeinrichtungen in demselben Niederspannungsnetz aufweisen würde.
