Neue Verfahren zur multivariaten Analyse der Strom- und Spannungsqualität in großen Datenmengen

• Antragsteller: Dr.-Ing. Max Domagk
• Fachliche Zuordnung: Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 521923789

Strom- und Spannungsqualität (Elektroenergiequalität; engl. Power Quality) gewinnen in der elektrischen Energieversorgung moderner Industriegesellschaften wie Deutschland zunehmend an Bedeutung. Dazu trägt einerseits der vermehrte Einsatz von Geräten und Anlagen bei, die aufgrund ihrer Netzrückwirkungen zu einer Verminderung der Spannungsqualität führen und andererseits die wachsende Zahl von Geräten und Anlagen, welche zu-nehmend sensibler auf eine verminderte Spannungsqualität reagieren. Der forcierte Übergang zu verteilter Erzeugung sowie die Einführung von Elektromobilität und elektrischer Speicher haben nachweislich Auswirkungen auf die Elektroenergiequalität (EEQ). Deshalb besteht zunehmender Bedarf an umfassenden und weitreichenden Erkenntnissen zum Charakter und zu möglichen zeitlichen Veränderungen der Strom- und Spannungsqualität. In den elektrischen Energieversorgungsnetzen werden deshalb immer mehr EEQ-Messgeräte eingesetzt, weshalb sich die bereits heute enorme Menge an verfügbaren Messdaten in naher Zukunft nochmals deutlich erhöhen wird. Derzeit werden die gesammelten Daten oft nur zur individuellen Störungsanalyse genutzt. Im Falle der Durchführung regelmäßiger Analysen beschränken sich diese zumeist auf einfache Standardauswertungen, welche lediglich eine wochenweise qualitative Aussage (Ja/Nein) über die Einhaltung vorgegebener Grenzwerte liefert. Der größte Teil der Informationen über das Verhalten bzw. die Charakteristik der EEQ im Netz bleibt dagegen ungenutzt, da geeignete Tools und Indizes für deren automatisierte Analyse nicht existieren und manuelle Techniken aufgrund der enormen Datenmengen ungeeignet sind. Gerade diese Informationen haben jedoch einen volkswirtschaftlich hohen Nutzwert. Sie tragen z.B. zu einer frühzeitigen Erkennung lokaler oder globaler negativer Entwicklungen im Hinblick auf die Strom- und Spannungsqualität bei. Außerdem können sie dazu beitragen, Anzahl und Verteilung von Messorten im Netz zu optimieren und proaktiv auf die nachhaltige Sicherstellung einer angemessenen EEQ hinzuwirken. Die zusätzlichen Informationen bilden außerdem die Grundlage für die sachgerechte Weiterentwicklung von Normen und Richtlinien sowie die zukünftige Einbindung von Aspekten der EEQ in die Netzplanung. Aus den genannten Gründen besteht ein hoher Bedarf an neuen und effektiven Verfahren und Bewertungsindizes zur automatisierten Analyse großer Datenbestände aus Langzeitmessungen von Qualitätskenngrößen. Die zu-künftig neuen Verfahren basieren auf multivariaten Analysetechniken, insbesondere zur Identifikation und Quantifizierung von Ähnlichkeiten und Zusammenhängen zwischen Qualitätskenngrößen und/oder Messorten und/oder Auswertezeiträumen. Ähnlichkeiten beziehen sich dabei auf die Form des Verlaufes bzw. Muster verschiedener Zeitreihen und haben einen eher qualitativen Charakter. Zusammenhänge haben dagegen einen eher quantitativen Charakter und beziehen sich insbesondere auf verschiedene Arten von Korrelationen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen