DE102022211107A1 - Überwachung dreiphasiger periodischer elektrischer Signale unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes - Google Patents

Abstract

Die Offenbarung betrifft ein Verfahren zum Überwachen, in einem Stromversorgungsnetz, eines dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes, insbesondere zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals und/oder zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes, mit einem Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals mit einer vorgegebenen Abtastrate; mit einem Verarbeiten eines aus dem Abtasten des dreiphasigen elektrischen Signals resultierenden Abtastsignals in einer Encoder-Struktur (3) eines künstlichen neuronalen Netzes, KNN, wobei die Encoder-Struktur (3) eine Clark-Park-Schicht, CPS, welche entsprechend einer Clark-Park-Transformation periodische Anteile in nicht-periodische Anteile transformiert, enthält und das KNN die CPS bei dem Verarbeiten nutzt; und mit einem Überwachen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals anhand eines Ergebnisses des Verarbeitens mit Ausgeben eines Überwachungssignals, um die bestehenden Ansätze zum Überwachen elektrischer Strom- und Spannungssignale zu verbessern.

Description

• Die Offenbarung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Überwachen dreiphasiger periodischer elektrischer Signale basierend auf einem künstlichen neuronalen Netz, bei welchem das elektrische Signal mit einer vorgegebenen Abtastrate abgetastet wird und ein aus dem Abtasten resultierendes Abtastsignal in einem künstlichen neuronalen oder neuralen Netz verarbeitet wird.
• Die Analyse, insbesondere die Vor-Ort-Analyse zeitlich hochabgetasteter elektrischer Strom- und Spannungssignale über künstliche neuronale Netzwerke (KNNs) stellt eine zunehmend wichtige Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI-Anwendung) bei der dezentralen Überwachung und Steuerung elektrischer Netze, insbesondere elektrischer Stromversorgungsnetze, dar. Im Gegensatz zu zentralen KI-Anwendungen wie SCADA oder WAMS als beispielhafte Überwachungssysteme aus dem Bereich der elektrischen Überwachung ermöglicht eine KI-basierte Auswertung von Momentan-Werten elektrischer Signale in direkter Nähe zu Strom- und Spannungswandlern bzw. auch als Merging Units bezeichneten AD-Wandlern, also die lokale Auswertung von Momentan-Werten elektrischer Signale wie Spannung und Strom, eine deutlich schnellere Erkennung lokaler Störungen, Anomalien oder sonstiger (Fehler-)Zustände.
• Zur effizienten Umsetzung relevanter Steuerungs- und Regelungsaufgaben in elektrischen Maschinen müssen die Momentan-Werte von Strom und Spannung vor Ort, d.h. lokal erfasst und ausgewertet werden. Zur Vereinfachung von Rechenoperationen wurde in diesem Bereich die Raumzeiger-Theorie eingeführt, welche eine kompakte Beschreibung dreiphasiger Wechselgrößen wie die besagten Strom- und Spannungssignale in elektrischen Versorgungsnetzen in Form komplexwertiger Drehzeiger ermöglicht und darüber hinaus verschiedene mathematische Transformationsverfahren bereitstellt. Besonders relevant ist hierbei die Clark-Park-Transformation, welche einer invertierbaren Koordinatentransformation für symmetrisch belastete dreiphasige elektrische Systeme mit rotierendem Referenzsignal entspricht.
• Des Weiteren ist es möglich, dreiphasige Spannungssignale mittels einer Zeit-Frequenz-Transformation (S-Transformation) zu verarbeiten und eine resultierende Koeffizienten-Matrix einem künstlichen neuronalen Netz mit abschließender Softmax-Funktion zur Klassifikation von Ereignissen der Spannungsqualität zu übergeben. Die Anwendung der S-Transformation ist jedoch sehr berechnungsintensiv und muss für jedes Spannungssignal separat durchgeführt werden, was zu einer schlechten Verarbeitungseffizienz führt und relevante Signalzusammenhänge nicht erfasst. Auch können komplexwertige KNNs zur Verarbeitung periodischer Signale genutzt werden. Neben Konvergenzproblemen innerhalb des Modelltrainings (dem Anlernen des KNN) ist dessen praktische Anwendbarkeit jedoch fraglich. Ein weiterer Ansatz sind sog. „Oscillatory Fourier Networks“ zur Verarbeitung periodischer Signale, welche unter Nutzung periodischer Aktivierungsfunktionen eine diskrete Fouriertransformation für verschiedene Frequenzbereiche durchführen. Derartige neuronale Netze sind in ihrer Anwendbarkeit jedoch nur auf Klassifikationsaufgaben beschränkt.
• Entsprechend stellt sich die Aufgabe, die bestehenden Ansätze zum Überwachen elektrischer Strom- und Spannungssignale zu verbessern und insbesondere eine effiziente sowie vielseitig einsetzbare KNN-Modellstruktur zu entwickeln.
• Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung und den Figuren.
• Ein Aspekt betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines oder mehrerer dreiphasiger periodischer elektrischer Signale unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes in einem Stromversorgungsnetz. Insbesondere umfasst oder ist das Überwachen ein Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes und/oder ein Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes. Dabei wird bei einem Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals dieses in vorbekannte unterschiedliche Klassen, d. h. vorbekannte Fehlerklassen eines fehlerhaften Betriebs bzw. Normbetriebsklassen eines fehlerfreien Betriebs klassifiziert, beim Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals hingegen dieses Signal als von dem Signal in Normalbetrieb (einem Normbetriebssignal) in unbekannter Weise abweichend erkannt. Bevorzugt hat das periodische elektrische Signal dabei genau drei Phasen, ist also ein genau dreiphasiges periodisches elektrisches Signal.
• Ein Verfahrensschritt ist ein Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals, was verkürzt auch als elektrisches Signal referenziert werden kann, mit einer vorgegebenen Abtastrate. Diese Abtastrate ist bevorzugt eine hohe Abtastrate, d. h. eine Abtastrate von mehr als 1000/s, bevorzugt mehr als 3000/s und besonders bevorzugt mehr als 4000/s. Idealerweise erfolgt das Abtasten nur mit einer Abtastrate von mehr als 6000 Abtastungen oder Einzelwerte pro Sekunde. Damit können etwaige Fehler besonders schnell erkannt werden und diese regelungstechnisch besser kompensiert werden. Die Einzelwerte (Abtastungen) können „gefenstert“ („gesamplet“) werden, sodass die Einzelwerte über T Einzelwerte, beispielsweise über T=50 Einzelwerte, normalisiert werden. Dass KNN verarbeitet dann entsprechend bei einem dreiphasigen Signal eine Tx3 Beobachtungsmatrix.
• Ein weiterer Verfahrensschritt ist ein Verarbeiten eines aus dem Abtasten des elektrischen Signals resultierenden Abtastsignals in einer Encoder-Struktur eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN), wobei die Encoder-Struktur ein oder mehrere Clark-Parkt-Schichten (CPS), welche entsprechend einer Clark-Park-Transformation periodischer Anteile des Abtastsignals oder eines von dem Abtastsignal abgeleiteten Verarbeitungssignals in einem Ausgabesignal der CPS (einem CPS-Ausgabesignal) in nicht periodische Anteile transformiert, enthält und das KNN die CPS bei dem Verarbeiten nutzt. Daran anschließend erfolgt ein Überwachen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals anhand eines Ergebnisses des im künstlichen neuronalen Netz erfolgten Verarbeitens mit Ausgeben eines Überwachungssignals. Das Überwachungssignal kann ein elektrisches Steuersignal sein und/oder ein Warnsignal, beispielsweise ein akustisches, optisches, oder elektrisches Warnsignal. Das Überwachen des elektrischen Signals kann ebenfalls in dem oder einem anderen KNN erfolgen. Das Überwachungssignal kann auch einen Ergebnisvektor umfassen oder ein Ergebnisvektor sein. Der Ergebnisvektor kann Eintrittswahrscheinlichkeiten für Fehlerklassen und/oder Störungsklassen enthalten. Als nachfolgender Verfahrensschritt kann auch ein Eingreifen in die Regelung des Stromversorgungsnetzes in Abhängigkeit des Überwachungssignals vorgesehen sein.
• Damit überwindet der hier vorgestellte Ansatz den Mangel an Methoden zur effizienten Verarbeitung elektrischer dreiphasiger Strom- oder Spannungssignale in den aktuellen Architekturformen von KNNs wie beispielsweise dem Multilayer-Perceptron (MLP), den Convolutional Neural Networks (CNN), den Temporal Convolutional Neuralnetworks (TCN), den Recurrent Neural Networks (RNN) und den Transformer-Networks. Während nämlich im Bereich der Bildverarbeitung durch CNNs, im Bereich der Textverarbeitung durch Transformer-Networks oder im Bereich der Sprachverarbeitung durch Transformer bereits signifikante signalspezifische Weiterentwicklungen von KNN-Architekturen stattgefunden haben, ist eine ähnliche Berücksichtigung der spezifischen technischen Eigenschaften von elektrischen dreiphasigen Strom- oder Spannungssignalen gerade in elektrischen Versorgungsnetzen bisher nicht bekannt. Als Folge sind in den bekannten Ansätzen die KNN-Modelle überparametrisiert, was zu hohen Berechnungszeiten bzw. Konvergenzproblemen im Modelltraining und beim Einsatz der KNN-Modelle führt.
• Mit dem hier vorgestellten Ansatz lassen sich spezifische technische Eigenschaften der überwachten elektrischen Wechselgrößen parameterreduzierend nutzen. Zu den speziellen in der vorgeschlagenen Architektur berücksichtigten technischen Eigenschaften der verarbeiteten Signale zählen vorwiegend:
1. 1. Ein hoher periodischer Signalanteil bzw. eine stark ausgeprägte Grundschwingung im elektrischen Signal, welche zu redundanten Informationen durch sich wiederholende Messwerte führt,
2. 2. Ein sich (unter Idealbedingungen) einstellender 120° Phasenversatz, welcher zu redundanten Informationen zwischen den Strom- und Spannungswerten unterschiedlicher Phasen führt, sowie
3. 3. Eine durch die Netztopologie vorgegebenen Netzimpedanz, welche das Verhältnis aus den Strom- und Spannungswerten im Stromversorgungsnetz physikalisch beschreibt.
• Die Integration derClark-Park-Transformation sowie der weiter unten beschriebenen inversen Clark-Park-Transformation in die Architektur des KNN ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Analyse dreiphasiger periodischer elektrischer Signale, d. h. dreiphasiger Strom- und Spannungssignale auch bei asymmetrischer Belastung sowie unter Nicht-Gleichgewichtsbedingungen. Dazu wird hier die Clark-Park-Schicht und die inverse Clark-Park-Schicht als neue Schicht im KNN eingeführt, welche eine Umwandlung zwischen periodischen und nicht-periodischen Signalen sowie das Erlernen repräsentativer Merkmalsrepräsentationen aus elektrischen Wechselgrößen ermöglicht. Eine derartige KNN-Architektur, welche ein oder mehrere Clark-Park- bzw. inverse Clark-Park-Schichten aufweist, kann als Raumzeiger-KNN bezeichnet werden.
• Die Verwendung eines solchen Raumzeiger-KNNs zur Verarbeitung dreiphasiger periodischer elektrischer Signale wie dreiphasiger Strom- bzw. Spannungssignale reduziert im Vergleich zu den bisherigen KNN-Architekturen die Anzahl der benötigten trainierbaren Modellparameter, welche auch als Gewichte bezeichnet werden, erheblich. Zudem lassen sich die Rechenoperationen der jeweiligen CPS bzw. inversen CPS parallelisieren und eignen sich für den Einsatz auf Grafik-Prozessoren (Graphic Processing Units, GPUs) oder Tensor-Prozessoren (Tensor Processing Units, TPUs). Somit können die Trainings- und Ausführungszeiten von Raumzeiger-KNNs im Vergleich zu den herkömmlichen Ansätzen stark reduziert werden. Dabei können die CPS bzw. inversen CPS mit herkömmlichen KNN-Schichten zum Aufbau spezifischer Raumzeiger-KNN-Architekturen kombiniert und entsprechend mit gängigen Optimierungs- und Verlustfunktionen trainiert werden.
• Wie im Folgenden noch weiter ausgeführt, ermöglicht der Einsatz von Raumzeiger-KNNs bei der Verarbeitung und Analyse, d. h. der Überwachung von Momentan-Werten dreiphasiger periodischer elektrischer Signale, welche in der Regel Strom- oder Spannungssignale sind, die Umsetzung KI-basierter dezentraler Überwachungsfunktionen im Bereich der Stationsautomatisierung elektrischer Netze. Konkret können Raumzeiger-KNNs dabei zur Erkennung von Messwertanomalien in den dreiphasigen periodischen elektrischen Signalen als Folge von IT-Angriffen oder technischen Störungen in der Sensorik genutzt werden, zur Klassifikation von Ereignissen der Spannungsqualität wie beispielsweise Flicker oder Transiente, zur Vorhersage dreiphasiger Strom- bzw. Spannungssignale zum Bilden von Ersatzwerten im Fall von Messwertanomalien und zur Schätzung elektrischer Parameter, wie beispielsweise Impedanz-Kenngrö-ßen aus der Analyse dreiphasiger periodischer elektrischer Signale.
• Entsprechend ist in einer vorteilhaften Ausführungsform vorgesehen, dass ein Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals erfolgt. Dabei hat die Encoder-Struktur, insbesondere die CPS, eine oder mehrere charakteristische Merkmalsrepräsentationen von zumindest einer elektrischen Wechselgröße, insbesondere von Spannung und/oder von Strom erlernt. Das KNN enthält dann eine der Encoder-Struktur im Signalverarbeitungspfad nachfolgende Klassifikator-Struktur mit einer oder mehreren Schichten, insbesondere einer Softmax-Schicht zum Implementieren einer Softmax-Funktion. Bei dem Verarbeiten in der Klassifikator-Struktur klassifiziert das KNN jeweilige, insbesondere in dem CPS-Ausgabesignal enthaltene, Merkmalsvektoren, welche der oder den erlernten charakteristischen Merkmalsrepräsentationen der zumindest einen elektrischen Wechselgröße entsprechen, gemäß mehreren vorgegebenen oder erlernten Klassen, insbesondere entsprechend der Softmax-Funktion vorgegebenen oder erlernten Klassen. Das Verarbeiten umfasst somit ein Klassifizieren durch das KNN und das KNN stellt ein Ergebnis des Klassifizierens als das Ergebnis des Verarbeitens oder Teil des Ergebnisses des Verarbeitens bereit. Das Überwachen kann entsprechend unterschiedliche, für die jeweiligen Klassen spezifische Überwachungssignale erzeugen bzw. ausgeben.
• In einer anderen vorteilhaften Ausführungsform ist entsprechend vorgesehen, dass ein Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals erfolgt. Dabei enthält das KNN eine der Encoder-Struktur im Signalverarbeitungspfad nachfolgende Decoder-Struktur mit einer inversen Clark-Park-Schicht (iCPS), welche entsprechend einer inversen Clark-Park-Transformation nicht-periodische Anteile des CPS-Ausgabesignals oder eines von dem CPS-Ausgabesignal abgeleiteten Signals in einem Ausgabesignal der iCPS (iCPS-Ausgabesignal) in periodische Anteile rücktransformiert. Das KNN nutzt die iCPS dabei, um (ggf. unter Nutzung weiterer Schichten) einen Schätzwert für das Abtastsignal zu berechnen. Das Erkennen umfasst dabei ein Vergleichen des Schätzwertes für das Abtastsignal (insbesondere als Ergebnis des Verarbeitens oder Teil des Ergebnisses des Verarbeitens) mit dem Abtastsignal. Insbesondere erfolgt das Ausgeben des Überwachungssignals dann, bevorzugt nur dann, wenn eine Abweichung zwischen dem Schätzwert für das Abtastsignal und dem Abtastsignal größer ist als ein vorgegebener Grenzwert. Es ist zu beachten, dass hier auch ein verzweigter Signalverarbeitungspfad implementiert werden kann, beispielsweise indem die Encoder-Struktur mit der Klassifikator-Struktur in einem Zweig des Signalverarbeitungspfads verknüpft wird und mit der hier beschriebenen Decoder-Struktur in einem weiteren Zweig des Signalverarbeitungspfades. Beide Ansätze verbessern die bekannten Methoden zum Überwachen dreiphasiger periodischer elektrischer Signale in einem Stromversorgungsnetz, wobei eine Kombination besonders vorteilhaft ist, da hier unter Nutzung synergetischer Effekte sowohl bekanntes (Fehl-)Verhalten, als auch unbekanntes und somit nicht klassifiziertes Verhalten detektiert und gemeldet werden kann.
• In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist dabei vorgesehen, dass das KNN zusätzlich zu der oben eingeführten ersten Encoder-Struktur und der oben eingeführten ersten Decoder-Struktur eine der Decoder-Struktur im Signalverarbeitungspfad nachfolgende Faltungsstruktur enthält, welche das KNN bei dem Verarbeiten nutzt. Die Faltungsstruktur approximiert dabei eine durch eine Netzimpedanz des Stromversorgungsnetzes bedingte Amplituden- und Phasenverschiebung von Strom- und Spannungssignalen (als dem dreiphasigen periodischen elektrischen Signal) in dem Spannungsversorgungsnetz. Strom- und Spannungssignale sind somit Komponenten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals und können dieses bilden, wie im Folgenden noch erwähnt.
• Des Weiteren enthält das KNN eine weitere (zweite) Encoder-Struktur mit einer weiteren (zweiten) CPS und eine der weiteren Encoder-Struktur im Signalverarbeitungspfad nachfolgende weitere (zweite) Decoder-Struktur mit einer weiteren (zweiten) iCPS, sowie eine der Encoder-Struktur im Signalverarbeitungspfad vorgeschaltete weitere (zweite) Faltungsstruktur. Die weitere Faltungsstruktur, die weitere Encoder-Struktur und die weitere Decoder-Struktur werden dabei von dem KNN bei dem Verarbeiten genutzt. Beide Faltungsstrukturen approximieren die gleiche Amplituden- und Phasenverschiebung von Strom- und Spannungssignalen. Beide CPS sind identisch und beide iCPS sind identisch, wobei hier unter identisch verstanden werden kann, dass die trainierbaren ModellParameter, also Gewichte, der jeweiligen Schichten identisch oder im Wesentlichen identisch, d. h. bis auf eine vorgegebene geringe Abweichung, beispielsweise wie sie durch unkontrollierbare Einflüsse im Trainingsprozess wie Rauschen zu erwarten sind, identisch sind.
• Die eine, also erste Encoder-Struktur, die eine, also erste Decoder-Struktur und die eine, also erste Faltungs-Struktur wird genutzt, um aus einem oder mehreren ersten Signalanteilen des dreiphasigen periodischen Signals, welche in den KNNs verarbeitet werden, zumindest einen Schätzwert für einen oder mehrere zu den ersten Signalanteilen verschiedene zweite Signalanteile des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals zu berechnen. Die weitere, also zweite Faltungsstruktur, die weitere, also zweite Encoder-Struktur und die weitere, also zweite Decoder-Struktur wird genutzt, um aus den einen oder mehreren zweiten Signalanteilen zumindest einen Schätzwert für den oder die ersten Signalanteile des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals zu berechnen. Das Erkennen umfasst dann ein Vergleichen zumindest eines der Schätzwerte für die zweiten Signalanteile (als Ergebnis des Verarbeitens) mit dem oder den zweiten Signalanteilen (wie sie gemessen oder abgetastet werden) und/oder ein Vergleichen zumindest eines der Schätzwerte für den oder die ersten Signalanteile (als Ergebnis des Verarbeitens) mit dem oder den ersten Signalanteilen (wie sie gemessen oder abgetastet werden). Insbesondere erfolgt das Ausgeben des Überwachungssignals dann, bevorzugt nur dann, wenn eine Abweichung zwischen dem zumindest einen Schätzwert für den oder die ersten Signalanteile und dem oder den ersten Signalanteilen größer ist als ein vorgegebener erster Grenzwert und/oder eine Abweichung zwischen dem zumindest einen Schätzwert für den oder die zweiten Signalanteile und dem oder den zweiten Signalanteilen größer ist als ein vorgegebener zweiter Grenzwert. Der erste Signalanteil kann dabei ein Spannungssignal des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals sein, und der zweite Signalanteil ein Stromsignal des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals, oder umgekehrt. Insbesondere bilden erster und zweiter Signalanteil das dreiphasige periodische elektrische Signal. Das hat den Vorteil, dass die durch die Netztopologie vorgegebene Netzimpedanz, welche das Verhältnis aus den Strom- und Spannungswerte physikalisch beschreibt, explizit berücksichtigt werden kann, das künstliche neuronale Netz somit die im Stromversorgungsnetz vorliegenden technischen Randbedingungen berücksichtigt.
• In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass die CPS jeweils mehrere im Signalverarbeitungspfad in einer Parallelschaltung angeordnete Clark-Park-Blöcke (CPB) aufweisen, welche jeweils ein identische Eingangssignal (CPB-Eingangssignal) mit unterschiedlichen Phasenwinkeln verarbeiten, und/oder die iCPS jeweils mehrere im Signalverarbeitungspfad in einer Parallelschaltung angeordnete inverse Clark-Park-Blöcke (iCPB) aufweisen, welche ebenfalls jeweils ein identische Eingangssignal (iCPB-Eingangssignal) mit unterschiedlichen Phasenwinkeln verarbeiten. Das hat den Vorteil, dass die Berechnungsschritte gut parallelisierbar und besonders gut auf GPU- bzw. TPU-Hardware ausführbar sind. Die Überlagerung der entsprechenden Ausgabesignale aus mehreren CPB bzw. iCPB Blöcken ermöglicht überdies die Approximation von zeitlich stark schwankenden Amplituden- und Phasenveränderungen sowie Unsymmetrien in den Eingangssignalen und erhöht so die Modellflexibilität.
• Dabei können in den jeweiligen CPS je zumindest drei CPBs, bevorzugt genau drei CPBs, enthalten sein und/oder in den jeweiligen iCPS je zumindest drei iCPBs, bevorzugt genau drei iCPBs. Das hat den Vorteil, dass eine Berechnung der jeweiligen Werte unabhängig voneinander erfolgen kann, was der Parallelisierung und damit Verarbeitungsgeschwindigkeit zuträglich ist. Durch die gewonnene Flexibilität können komplexere Modelle erzeugt und damit komplexere Eingangssignale parallel verarbeitet werden.
• In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das dreiphasige periodische elektrische Signal ein lokales elektrisches Signal ist, welches in einer lokalen Umgebung eines Stromwandlers und/oder eines Spannungswandlers und/oder eines Analog-Digital-Wandlers erfasst und/oder verarbeitet wird. Eine lokale Umgebung kann dabei durch ein dem Wandler und dem Erfassungspunkt des elektrischen Signals gemeinsames Gehäuse, eine dem Wandler und dem Erfassungspunkt des elektrischen Signals gemeinsame Platine oder durch einen jeweiligen Maximalabstand von beispielsweise weniger als 1 m vorgegeben sein Die lokale Umgebung kann auch durch ein gemeinsames Gebäude, beispielsweise ein Umspannwerk vorgegeben sein. Damit kann eine dezentrale Überwachung ggf. mit anschließender Steuerung und Regelung besonders präzise und verlässlich implementiert werden.
• Ein weiterer Aspekt betrifft eine Vorrichtung zum Überwachen eines dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes, insbesondere zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals und/oder zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes in einem Stromversorgungsnetz. Die Vorrichtung umfasst dabei eine Abtasteinheit zum Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals mit einer vorgegebenen Abtastrate, eine Verarbeitungseinheit mit einem künstlichen neuronalen Netz, welche ausgebildet ist zum Verarbeiten eines aus dem Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals resultierenden Abtastsignals in einer Encoder-Struktur des KNN, wobei die Encoder-Struktur eine Clark-Park-Schicht, welche entsprechend einer Clark-Park-Transformation periodischer Anteile eines zugehörigen CPS-Eingangssignals in nicht-periodische Anteile eines CPS-Ausgangssignals transformiert, enthält, sowie eine Überwachungseinheit zum Überwachen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals anhand eines Ergebnisses von der Verarbeitungseinheit sowie eine Ausgabeeinheit zum Ausgeben eines Überwachungssignals.
• Vorteile und vorteilhafte Ausführungsformen der Vorrichtung entsprechen dabei Vorteilen und vorteilhaften Ausführungsformen des Verfahrens.
• Die vorstehend in der Beschreibung, auch im einleitenden Teil, genannten Merkmale und Merkmalskombinationen, sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen. Es sind darüber hinaus Ausführungen und Merkmalskombinationen, insbesondere durch die oben dargelegten Ausführungen, als offenbart anzusehen, die über die in den Rückbezügen der Ansprüche dargelegten Merkmalskombinationen hinausgehen oder von diesen abweichen.
• Anhand der in den nachfolgenden Figuren gezeigten schematischen Zeichnungen soll der erfindungsgemäße Gegenstand näher erläutert werden, ohne diesen auf die hier gezeigten spezifischen Ausführungsformen einschränken zu wollen.
• Dabei zeigen:
• 1 ein Strukturbild eines beispielhaften Clark-Park-Blocks;
• 2 ein Strukturbild eines beispielhaften inversen Clark-Park-Blocks;
• 3 ein Strukturbild eines beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals;
• 4 ein Strukturbild eines weiteren beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals; und
• 5 ein Strukturbild eines beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals.
• In den unterschiedlichen Figuren sind dabei gleiche oder funktionsgleiche Komponenten mit den gleichen Bezugszeichen bzw. Benennungen versehen.
• Allgemein ist eine Clark-Park-Schicht (CPS) eine Schicht eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN-Schicht) zur Umwandlung periodischer Eingangssignale in nicht-periodische Ausgangssignale. Eine inverse Clark-Park-Schicht (iCPS) ist entsperchend eine KNN-Schicht zur Umwandlung nicht-periodischer Eingangssignale in periodische Ausgangssignale. Beide Arten von Schichten können jeweils eine Parallelschaltung mehrerer Blöcke, Clark-Park-Blöcke (CPBs) bzw. inverser Clark-Park-Blöcke (iCPBs) aufweisen oder aus solch einer Parallelschaltung bestehen. Die Anzahl der CPBs bzw. iCPBs K ist ein Hyperparameter.
• Die Eingangssignale einer CPS oder iCPS sind beispielsweise Vektoren x_t ∈ ℝ^N mit N Dimensionen zum Zeitschritt t sowie bevorzugt ein zusätzlicher Referenzzeitwert t_ref. Die Ausgangssignale einer CPS oder iCPS sind dann Beobachtungen y_t ∈ ℝ^M mit M Dimensionen zum Zeitschritt t. M entspricht dabei dann der Anzahl der Ausgangsneuronen je CPB bzw. iCPB und ist ein Hyperparameter. Jeder Eingangsvektor x_t wird vorliegend innerhalb einer CPS oder iCPS durch jeden CPB bzw. iCPB separat verarbeitet.
• In 1 ist Strukturbild zur Darstellung der Berechnungsschritte innerhalb eines beispielhaften Clark-Park-Blocks (CPB) dargestellt.
• Innerhalb eines CP-Blocks 1 erfolgt im gezeigten Beispiel zunächst eine lineare Transformation des Eingangsvektors über die Gewichtungsmatrix W_in ∈ ℝ^N×3 und den Biasvektor b_in ∈ ℝ³ zur Bestimmung der a,b,c-Komponenten zum Zeitschritt t: $$\left[a_t,b_t,c_t\right]=w_{in}{\underset{\_}{x}}_t+{\underset{\_}{b}}_{\text{in}}$$

  
• Der Referenzzeitwert t_ref wird dabei in diesem Beispiel über das Gewicht w_P, den Biasterm b_P sowie der Referenzfrequenz ƒ_ref = 2π · 50Hz in einen Phasenwinkel p_t zum Zeitschritt t umgerechnet: $$p_t=w_P{t}_{\text{ref}}+b_P$$

  
• Anschließend werden hier die a,b,c-Komponenten über eine Clark-Park-Transformation unter Hinzunahme des Phasenwinkels p_t in d,q,z-Komponenten umgewandelt: $$d_t=\frac{2}{3}\left(a_t{\text{ cos p}}_t+b_t\text{ cos}\left(p_t-\frac{2}{3}\pi \right)+c_t\text{ cos}\left(p_t-\frac{4}{3}\pi \right)\right)$$

  

  $$q_t=\frac{2}{3}\left(-a_t{\text{ sin p}}_t-b_t\text{ sin}\left(p_t-\frac{2}{3}\pi \right)-c_t\text{ sin}\left(p_t-\frac{4}{3}\pi \right)\right)$$

  

  $$z_t=\frac{2}{3}\left(\frac{1}{2}{a}_t+\frac{1}{2}{b}_t+\frac{1}{2}{c}_t\right)$$

  
• Der Ausgangsvektor y_t folgt vorliegend über eine weitere lineare Transformation der d,q,z-Komponenten über die Gewichtungsmatrix W_out ∈ ℝ^3×M und den Biasvektor b_out ∈ ℝ^M zum Zeitschritt t: $${\underset{\_}{y}}_t=W_{\text{out}}\left[d_t,q_t,z_t\right]+{\underset{\_}{b}}_{\text{out}}$$

  
• 2 stellt ein Strukturbild zur Darstellung beispielhafter Berechnungsschritte innerhalb eines iCPB dar.
• Innerhalb des iCPB 2 erfolgt vorliegend analog zum beispielhaften CPB von 1 eine lineare Transformation des Eingangsvektors über die Gewichtungsmatrix W_in ∈ ℝ^N×3 und den Biasvektor b_in ∈ ℝ³ zur Bestimmung der d,q,z-Komponenten zum Zeitschritt t: $$\left[d_t,q_t,z_t\right]=W_{\text{in}}{\underset{\_}{x}}_t+{\underset{\_}{b}}_{\text{in}}$$

  
• Die Ermittlung des Phasenwinkel p_t erfolgt nach bekannten Methoden. Anschließend werden die d,q,z-Komponenten über eine inverse Clark-Park-Transformation unter Hinzunahme des Phasenwinkels p_t in a,b,c-Komponenten umgewandelt: $$a_t=d_t\text{ cos }{p}_t-q_t\text{ sin }{p}_t+z_t$$

  

  $$b_t=d_t\text{ cos}\left(p_t-\frac{2}{3}\pi \right)-q_t\text{ sin}\left(p_t-\frac{2}{3}\pi \right)+z_t$$

  

  $$c_t=d_t\text{ cos}\left(p_t-\frac{4}{3}\pi \right)-q_t\text{ sin}\left(p_t-\frac{4}{3}\pi \right)+z_t$$

  
• Der Ausgangsvektor y_t wird dabei vorliegend über eine weitere lineare Transformation der a,b,c-Komponenten über die Gewichtungsmatrix W_out ∈ ℝ^3×M und den Biasvektor b_out ∈ ℝ^M zum Zeitschritt t berechnet: $${\underset{\_}{y}}_t=W_{\text{out}}\left[d_t,q_t,z_t\right]+{\underset{\_}{b}}_{\text{out}}$$

  
• 3 stellt ein Strukturbild eines beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals dar. Solch ein Raumzeiger-KNN kann auch als Autoencoder-Modell bezeichnet werden.
• Vorliegend wird in einer Encoder-Struktur 3 eine CPS und in einer Decoder-Struktur 4 eine iCPS mit jeweils K CPBs bzw. iCPBs eingesetzt und mit herkömmlichen KNN-Schichten (Dense, RNN) kombiniert. Das Autoencoder-Modell rekonstruiert dreiphasige Strom- oder Spannungssignale X = [x_t=0, ..., x_t=T] mit X E ℝ^T×3 bei T Zeitschritten je Beobachtungsfenster. Die Abweichung zwischen Eingangsmatrix X und rekonstruierter Ausgangsmatrix X kann über klassische Fehlermaße, z.B. MAE, RMSE, gebildet und für das KNN-Training auf Basis von Backpropagation verwendet werden.
• Innerhalb der Encoder-Struktur wird eine Encoder-Repräsentation in diesem Beispiel zu $$X_{\text{E}}={\left[{\underset{\_}{x}}_{\text{E}}^t\right]}_{t=0}^{t=\text{T}}\in {ℝ}^{\text{T}\times \text{Q}}$$

  

  mit Q Dimensionen durch Verarbeitung der Eingangsmatrix über ein oder mehrere Dense- bzw. RNN-Schichten berechnet. Die Encoder-Repräsentation wird anschließend an die CPS übergeben und die Merkmalsmatrizen mit $$F_{\text{K}}={\left[{\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^t\right]}_{t=0}^{t=\text{T}}\in {ℝ}^{{\text{T×M}}_{\text{CP}}}$$

  

  je CP-Block unter zusätzlicher Vorgabe des Referenzzeitvektors mit $${\underset{\_}{t}}_{\text{ref}}={\left[t_{\text{ref}}^t\right]}_{t=0}^{t=\text{T}}\in {ℝ}^{\text{T}}$$

  

  sowie der Anzahl an Ausgangsneuronen M_CP ermittelt. Dabei werden im gezeigten Beispiel je Zeitschritt t für jeden Encoder-Vektor ${\underset{\_}{x}}_{\text{ E}}^t$

  

  und Referenzzeitwert $t_{\text{ref}}^t$

  

  die Berechnung zur Ermittlung des Ausgangsvektors ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^t$

  

  durchgeführt. Anschließend werden für jeden CPB die Einträge ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^t$

  

  der Merkmalsmatrix F_K über eine Effektivwertberechnung in einen zeitschrittunabhängigen Merkmalsvektor ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}$

  

  mit $${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}=\sqrt{\frac{1}{\text{T}}{\displaystyle \sum _{t=0}^{t=\text{T}}{\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^t\in {ℝ}^{{\text{M}}_{\text{CP}}}}}$$

  

  überführt. Die Gesamt-Merkmalsrepräsentation setzt sich somit aus den Merkmalsvektoren ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}$

  

  aller CPBs zu $$\underset{\_}{\text{f}}=\left[{\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ 1}}^{\text{eff}},\dots ,{\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}\right]\in {ℝ}^{\left(\text{K}\times {\text{M}}_{\text{CP}}\right)}$$

  

  zusammen.
• Innerhalb der Decoder-Struktur werden die Merkmalsvektoren ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}$

  

  eine iCPS mit K ICPBs und jeweils M_ICP Ausgangsneuronen zur Berechnung der Ausgangsmatrix $$X_{\text{ICP}}=\left[X_{\text{ICP}}^1,\dots ,X_{\text{ICP}}^{\text{K}}\right]\in {ℝ}^{\text{T}\times \left(\text{K}\times {\text{M}}_{\text{ICP}}\right)}$$

  

  übergeben. Dabei wird vorliegend je iCPB an der Eingangsseite der Merkmalsvektor ${\underset{\_}{\text{f}}}_{\text{ K}}^{\text{eff}}$

  

  entlang der Zeitachse ausgerollt und die blockweise Ausgangsmatrix $X_{\text{ICP}}^{\text{K}}$

  

  hier unter zusätzlicher Vorgabe des Referenzzeitvektors ermittelt. Anschließend wird in diesem Beispiel über ein oder mehrere Dense- bzw. RNN-Schichten die Decoder-Repräsentation X_D ∈ ℝ^T×P berechnet und hier abschließend an eine Dense-Schicht mit linearer Aktivierung zur Berechnung der Rekonstruktionssignale X^̂ ∈ ℝ^T×3 übergeben.
• 4 ein Strukturbild eines weiteren beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals.
• Ein solches Raumzeiger-KNN kann auch als Kreuz-Autoencoder-Modell bezeichnet werden, der ein simultanes Verarbeiten dreiphasiger Strom- und Spannungssignale über ein einzelnes KNN-Modell erlaubt.
• Dabei wird vorliegend ein Autoencoder-Modell nach 3 zur Kreuz-Rekonstruktion von Strom- und Spannungssignalen verwendet. Dabei werden unter Verwendung eines einzelnen Autoencoder-Modells die Spannungen auf Basis der Ström rekonstruiert und die Ströme auf Basis der Spannungen. Dafür wird davon ausgegangen, dass die Strom- und Spannungswerte in einem festen Verhältnis zueinanderstehen, welches durch die Netzimpedanz festgelegt ist.
• Die Umrechnung zwischen den dreiphasigen Strom- und Spannungssignalen erfolgt vorliegend über eine eindimensionale Faltungsschicht 1D-Conv mit trainierbarem Kernel, allgemein über eine Faltungsstruktur. Diese Faltungsschicht approximiert die Impedanzmatrix, welche sich durch eine fixe Amplituden- und Phasenverschiebung zwischen den Strom- und Spannungssignalen ausdrückt.
• Auf der Eingangsseite werden im gezeigten Beispiel die Spannungen U = [u_t=0, ...,u_t=T] mit U E ℝ^T×3 und die Ströme I = [i_t=0, ..., i_t=T] mit I ∈ ℝ^T×3 bei T Zeitschritten verarbeitet. Im oberen Signalverarbeitungszweig werden die Spannungen direkt über den Autoencoder von 3 zu Û ∈ ℝ^T×3 rekonstruiert. Anschließend erfolgt die Berechnung der auf Basis der Spannungen rekonstruierten Ströme Î_U ∈ ℝ^T×3 über die Faltungsstruktur. Im unteren Signalverarbeitungszweig werden die (beobachteten) Ströme über eine weitere Faltungsschicht 1D-Conv in Spannungen U_I ∈ ℝ^T×3 umgerechnet und ebenfalls in einem gemäß 3 aufgebauten Autoencoder weiterverarbeitet zur Berechnung der auf Basis der Ströme rekonstruierten Spannungen Û_I ∈ ℝ^T×3.
• 5 ein Strukturbild eines beispielhaften Raumzeiger-KNNs zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals. Ein derartiges Raumzeiger-KNN kann auch als Klassifikator-Modell bezeichnet werden. Vorliegend wird das Klassifikator-Modell mit einer Encoder-Struktur 3 entsprechend 3 und einer Klassifikator-Struktur 5 erzeugt.
• Unter der Annahme von M Ausgangsneuronen je CPB und K CPBs wird die Merkmalsrepräsentation f E ℝ^(K×M) aus der Eingangsmatrix X E ℝ^T×3 bei T Zeitschritten erzeugt. Die Merkmalsvektoren werden im gezeigten Beispiel in eine nachfolgende Dense-Schicht und Softmax-Schicht zur Berechnung des Wahrscheinlichkeitsvektors p ∈ ℝ^C unter der Annahme von C Klassen überführt.

Claims (10)

1. Verfahren zum Überwachen, in einem Stromversorgungsnetz, eines dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes, insbesondere zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals und/oder zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes, mit den Verfahrensschritten: - Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals mit einer vorgegebenen Abtastrate; - Verarbeiten eines aus dem Abtasten des dreiphasigen elektrischen Signals resultierenden Abtastsignals in einer Encoder-Struktur (3) eines künstlichen neuronalen Netzes, KNN, wobei die Encoder-Struktur (3) eine Clark-Park-Schicht, CPS, welche entsprechend einer Clark-Park-Transformation periodische Anteile in nicht-periodische Anteile transformiert, enthält und das KNN die CPS bei dem Verarbeiten nutzt; - Überwachen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals anhand eines Ergebnisses des Verarbeitens mit Ausgeben eines Überwachungssignals.
2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch - ein Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals, wobei - die Encoder-Struktur (3) eine oder mehrere charakteristische Merkmalsrepräsentationen von zumindest einer elektrischen Wechselgröße, insbesondere von Spannung und/oder von Strom, erlernt hat, und das KNN eine der Encoder-Struktur (3) nachfolgende Klassifikator-Struktur (5) mit einer oder mehreren Schichten, insbesondere einer Softmax-Schicht zum Implementieren einer Softmax-Funktion, enthält, und dadurch, dass - das KNN bei dem Verarbeiten in der Klassifikator-Struktur (5) jeweilige Merkmalsvektoren, welche der oder den erlernten charakteristischen Merkmalsrepräsentationen der zumindest einen elektrischen Wechselgröße entsprechen, gemäß mehreren vorgegebenen oder erlernten Klassen klassifiziert.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch - ein Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals, wobei - das KNN eine der Encoder-Struktur (3) nachfolgende Decoder-Struktur (4) mit einer inversen Clark-Park-Schicht, iCPS, welche entsprechend einer inversen Clark-Park-Transformation nicht-periodische Anteile in nicht-periodische Anteile transformiert, enthält, und das KNN die iCPS bei dem Verarbeiten nutzt um einen Schätzwert für das Abtastsignal zu berechnen, sowie dadurch, dass - das Erkennen ein Vergleichen des Schätzwertes für das Abtastsignal mit dem Abtastsignal umfasst, und insbesondere das Ausgeben des Überwachungssignals dann erfolgt, bevorzugt nur dann erfolgt, wenn eine Abweichung zwischen dem Schätzwert für das Abtastsignal und dem Abtastsignal größer ist als ein vorgegebener Grenzwert.
4. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass - das KNN zusätzlich zu der Encoder-Struktur (3) und der Decoder-Struktur (4) eine der Decoder-Struktur (4) nachfolgende Faltungs-Struktur, welche eine durch eine Netzimpedanz des Stromversorgungsnetzes bedingte Amplituden- und Phasenverschiebung von Strom- und Spannungssignalen als das dreiphasige periodische elektrische Signal in dem Stromversorgungsnetz approximiert, enthält, und das KNN die Faltungs-Struktur bei dem Verarbeiten nutzt, und - das KNN eine weitere Encoder-Struktur (3) mit einer weiteren CPS und eine der weiteren Encoder-Struktur (3) nachfolgende weitere Decoder-Struktur (4) mit einer weiteren iCPS enthält, sowie eine der Encoder-Struktur (3) vorgeschaltete weitere Faltungs-Struktur, wobei das KNN die weitere Faltungs-Struktur, die weitere Encoder-Struktur (3) und die weitere Decoder-Struktur (4) bei dem Verarbeiten nutzt, und - beide Faltungs-Strukturen die gleiche Amplituden- und Phasenverschiebung von Strom- und Spannungssignalen approximieren, sowie beide CPS identisch* sind und beide iCPS identisch sind, sowie - die eine Encoder-Struktur (3), die eine Decoder-Struktur (4) und die eine Faltungs-Struktur genutzt wird, um aus einem oder mehreren ersten Signalanteilen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals zumindest einen Schätzwert für einen oder mehrere zu den ersten Signalanteilen verschiedene zweite Signalanteile des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals zu berechnen, und - die weitere Faltungs-Struktur, die weitere Encoder-Struktur (3) und die weitere Decoder-Struktur (4) genutzt wird, um aus den einen oder mehreren zweiten Signalanteilen zumindest einen Schätzwert für den oder die ersten Signalanteile des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals zu berechnen, und - das Erkennen ein Vergleichen zumindest eines der Schätzwerte für die zweiten Signalanteile mit dem oder den zweiten Signalanteilen und/oder ein Vergleichen zumindest eines der Schätzwertes für den oder die ersten Signalanteile mit dem oder den ersten Signalanteilen umfasst, und insbesondere - das Ausgeben des Überwachungssignals dann erfolgt, bevorzugt nur dann erfolgt, wenn eine Abweichung zwischen dem zumindest einen Schätzwert für den oder die ersten Signalanteile und dem oder den ersten Signalanteilen größer ist als ein vorgegebener erster Grenzwert und/oder eine Abweichung zwischen dem zumindest einen Schätzwert für den oder die zweiten Signalanteile und dem oder den zweiten Signalanteilen größer ist als ein vorgegebener zweiter Grenzwert.
5. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass der erste Signalanteil ein Spannungssignal des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals ist, und der zweite Signalanteil ein Stromsignal des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals ist oder umgekehrt, insbesondere erster und zweiter Signalanteil des dreiphasigen periodischen elektrischen Signal bilden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass - die CPS jeweils mehrere in einer Parallelschaltung angeordnete Clark-Park-Blöcke (1), CPB, aufweisen, welche jeweils das identische Eingangssignal mit unterschiedlichen Phasenwinkeln verarbeiten, und/oder - die iCPS jeweils mehrere in einer Parallelschaltung angeordnete inverse Clark-Park-Blöcke (2), iCPB, aufweisen, welche jeweils das identische Eingangssignal mit unterschiedlichen Phasenwinkeln verarbeiten.
7. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass in den CPS jeweils zumindest drei CP-Blocks (1), bevorzugt genau drei CP-Blocks (1), enthalten sind und/oder in den iCPS jeweils zumindest drei iCP-Blocks (2), bevorzugt genau drei iCP-Blocks (2), enthalten sind.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das dreiphasige periodische elektrische Signal ein lokales elektrisches Signal ist, welches in einer lokalen Umgebung eines Stromwandlers und/oder eines Spannungswandlers und/oder eines Analog-Digital-Wandlers erfasst wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Abtastrate größer als 1000/s ist, bevorzugt größer als 3000/s, besonders bevorzugt größer als 4000/s.
10. Vorrichtung zum Überwachen eines dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes, insbesondere zum Klassifizieren des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals und/oder zum Erkennen einer Anomalie des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes, in einem Stromversorgungsnetz, mit: - einer Abtasteinheit zum Abtasten des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals mit einer vorgegebenen Abtastrate; - einer Verarbeitungseinheit mit einem künstlichen neuronalen Netz, KNN, welche ausgebildet ist zum Verarbeiten eines aus dem Abtasten des dreiphasigen elektrischen Signals resultierenden Abtastsignals in einer Encoder-Struktur (3) des KNN, wobei die Encoder-Struktur (3) eine Clark-Park-Schicht, CPS, welche entsprechend einer Clark-Park-Transformation periodische Anteile in nicht-periodische Anteile transformiert, enthält; - einer Überwachungseinheit zum Überwachen des dreiphasigen periodischen elektrischen Signals anhand eines Ergebnisses von der Verarbeitungseinheit, und - einer Ausgabeeinheit zum Ausgeben eines Überwachungssignals.

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