15.03.2023 – Der großflächige Rollout digitaler Ortsnetzstationen, die eine Vielzahl von Messdaten übertragen, ist bei LEW Verteilnetz (LVN) gestartet. Jährlich werden dem Netzbetreiber zufolge nun hunderte Stationen auf die neue Technik umgerüstet. Insgesamt gibt es bei LEW Verteilnetz rund 10.000 Ortsnetzstationen.
Vor dem Hintergrund der Energiekrise stand das Team bei LEW Verteilnetz vor dem Winter 2022/23 vor der kurzfristigen Herausforderung, dass einzelne Stromkreise in den Ortsnetzen aufgrund eines möglichen verstärkten Einsatzes von Heizlüftern punktuell an ihre Kapazitätsgrenzen kommen könnten. Zusätzlich zu der langfristig angelegten Digitalisierung der Ortsnetze wurden deshalb kurzfristig Messgeräte in repräsentativ ausgewählten Stationen im Netz eingebaut. Dort werden Stichprobenmessungen durchgeführt und die Daten über LoRa-Funk übermittelt. Technische Basis ist die „Inno.Live-Technologie“, die Smart City-Lösung von LEW für Kommunen. Die gewonnenen Daten werden auch an der Hochschule Augsburg ausgewertet.
LoraWAN-System für Winterlast-Monitoring
Die Inno.grid.box hat LVN an 50 repräsentativen Punkten in Ortsnetzstationen im LEW Verteilnetz eingebaut. Foto: LEW Verteilnetz GmbH
Das Team von LEW Verteilnetz entschied sich, die Inno.Live-Lösung einzusetzen. Inno.Live nutzt die LoRa-Funktechnologie. Dabei handelt es sich um ein energiesparendes Funksystem mit hoher Reichweite im städtischen und ländlichen Bereich. Über das Netz werden die Daten in einem weiteren Schritt per Mobilfunk in eine zentrale Datenbank übertragen und dort aufbereitet. Über ein Online-Portal stehen die Informationen den Nutzer:innen zur Verfügung. LEW hat für LEW Inno.Live zahlreiche Anwendungsfälle entwickelt – Füllstandssensoren, Feuchtigkeitsmesser oder Temperaturüberwachung. Mit der „Inno.grid.box“ wurde eine Lösung entwickelt, die Messdaten aus dem Stromnetz aufnimmt und übermittelt – etwa Spannung und Stromstärke.
50 repräsentative Punkte im Netz ausgewählt
Diese Lösung hat LVN an 50 repräsentativen Punkten in Ortsnetzstationen im LEW Verteilnetz eingebaut. Für die Auswahl der Stationen wurden Netz-, Energieverbrauchs- sowie soziodemografische Daten miteinander in einem Modell kombiniert, um Netzgebiete zu identifizieren, in denen ein verstärkter Einsatz von Heizgeräten zu erwarten und sich in der Netzkapazitäten möglicherweise bemerkbar machen könnte. Die Geräte wurden durch die LEW-eigene Werkstatt montiert und von der Montageeinheit von LEW Verteilnetz verbaut.
Die Lösung Inno.grid.box nimmt Messdaten aus dem Stromnetz – etwa Spannung und Stromstärke – auf und übermittelt diese. Bild: LEW Verteilnetz GmbH
Schwellwerte für Meldungen definiert
Für ein kurzfristiges Monitoring wurde die bestehende Inno.grid.box-Ansicht um ein Dashboard im Geoinformationssystem von LVN ergänzt, das eine schnelle Übersicht über die Auslastung der Trafos und Stromkreisen ermöglicht. Mit den Messdaten wurden auch Wetterdaten mitgespeichert, sodass die temperaturabhängig Lastentwicklung ausgewertet werden kann. Auf dieser Grundlage wurden Schwellwerte der Netzauslastung für automatische Meldungen an das Bereitschaftspersonal parametriert. Bisher wurden laut LVN die entsprechenden Schwellwerte in keiner der entsprechend ausgerüsteten Ortsnetzstationen erreicht.
Analyse der Messdaten
Die von Inno.grid.box gemessenen Daten wurden im Rahmen des „GA³IA-Projektes“ (Power Grid Analysis for Asset Management via Artificial Intelligence Applications) der Fakultät für Elektrotechnik an der Hochschule Augsburg zur Verfügung gestellt. Dort werden die Daten unter anderem auch mit KI-Methoden untersucht. Eine erste Analyse habe ergeben, dass die elektrische Leistung an einzelnen Stationen bei niedrigen Außentemperaturen deutlich zunimmt. Der vergleichsweise kalte November und der warme Dezember konnten jeweils deutlich aus der Netzbelastung herausgelesen werden. Extreme Ausreißer durch den Einsatz von Heizlüftern an sehr kalten Tagen konnten nicht beobachtet werden. Die Boxen bleiben bei LEW Verteilnetz weiterhin im Einsatz. Auch andere Netzbetreiber setzen die Lösung ein. (ds)