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32  aus forschung und wissenstransfer               gridanalysis                                         33




 Eingabe  Extraktion des Features  Ausgabe  Line Loading
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                                                             0.9
                             1                                             1.04
                                                                           1.02                            0.98
                                                             0.8
                            0.8
 Modell 1  CNN                                                              1                              0.96
                            0.6                              0.7           0.98
                          I in p.u.  0.4                     0.6         Voltage magnitude in p.u.  0.96   0.94
                                                                           0.94
                            0.2
 Convolution  Activation *  Pooling **  Convolution  Activation *  Pooling **  Dense / fc  Dense / fc  0 8  0.5  0.92  0.92
                                                                           0.9
                               6                        100  0.4           0.88                         10  0.9
 *Activation ReLU  **z.B. MaxPooling  4          50                         0                      5
                                     2                       0.3                5  10  15                  0.88
                                        0  0                                             20  25  0
                             Knoten ID          Zeit in h    0.2                   Zeit in h       Knoten ID
 Modell m  DNN  KOMBINATION DER MODELLE
 Mögliche Eingabeparameter  1.05                             1
 Messstation n – Abgang m                                    0.8
  Spannung 1   1                                                      Voltage magnitudes node 9  lower voltage limit  transformer load  take-over current
  Spannung 2                                                 0.6
  Spannung 3   0.95
  Strom 1                                                    0.4  loading in p.u.
  Strom 2    voltage magnitude in p.u.
  Strom 3     0.9                                            0.2
 […]   Modell 1
 Smart Meter sm  0.85                                        0
 […]            06                    12         18         24
 PV Anlage p   Eingabe
 […]   (z.B. Spannung)  3 2                                            green (1)  amber (2)  red (3)
 Status Netzschalter sn  0 gridstate  1
 […]                       61         21         82         4
                                   time in h
 Schematischer Ablauf der Netzzustandsdiagnose: Netzberechnung und KI-Verfahren

    KI-basierte Stromnetz-   Darüber hinaus erfolgen ein Entwurf und eine Ent-  pro jek t
 Die Partner  simulation der htw saar  wicklung eines Verfahrens zur automatisierten Netz-  GridAnalysis – KI-basierte Systemanalyse
            schutzanalyse.                                            von Stromverteilnetzen im Normal- und
                Das Institut für Elektrische Energiesysteme der       Kurzschlussbetrieb
 Die Partner Deutsches Forschungszentrum für  Das Vorhaben der htw saar hat die drei Zielebenen:   htw saar bringt seine Kompetenzen im Arbeitsgebiet
 Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), VSE Verteilnetz  Netz, Netzsimulation und Netzschutztechnik.  der Berechnung von Stromnetzen und der Netz-  pro jek tl a uf Z eit
 GmbH, Stadtwerke Saarlouis GmbH und die Hoch-  Zum einen thematisiert die Forschungsarbeit der   schutztechnik in das Förderprojekt GridAnalysis ein.   1.09.2020 – 31.08.2023
 schule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes  htw saar die Konzeption, Entwicklung und Erprobung   Es wird ein eigenes Netzberechnungsprogramm als
 (htw saar) kombinieren Kernkompetenzen in dem  unterschiedlicher Lösungen zur Optimierung von   Forschungstool zur Verfügung gestellt. Das Institut   pro jek tp ar tner
 Forschungsprojekt. Das Konsortium vereint damit  Lastflüssen in Stromnetzen.  übernimmt die Steuerung des Gesamtprojektes als   →  Deutsches Forschungszentrum für
 saarländische Forschungseinrichtungen mit den   Weiterhin werden eine KI-basierte Netzzustands-  Konsortialführer.     Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
 Schwerpunkten Künstliche Intelligenz und Simula-  analyse und eine KI-basierte Netzzustandsdiagnose      →  VSE Verteilnetz GmbH
 tion von Stromnetzen. Gleichzeitig werden mit den  entwickelt. Hiermit sollen Prognosen zur frühzeitigen   Weitere Informationen zu GridAnalysis unter:   →  Stadtwerke Saarlouis GmbH
 Stromnetzbetreibern städtische und ländliche Ver-  Erkennung von kritischen Netzzuständen und daraus ab-   www.gridanalysis.de
 sorgungsgebiete sowie unterschiedliche Spannungs-  geleitete Handlungsempfehlungen ermittelt werden.       p ro jek tleitun G /
 ebenen abgedeckt.  Die generischen Modelle der Netzschutztechnik     k onsor tialfü H run G
 in einem Netzberechnungsprogramm werden um                           Institut für Elektrische Energiesysteme
 eine automatisierte Adaption und Anbindung an                        Prof. Dr.-Ing. Michael Igel
 externe Systeme erweitert.                                           Goebenstraße 40
                                                                      66117 Saarbrücken
                                                                      T +49 (0)681 5867 – 360
                                                                      michael.igel@htwsaar.de


                                                                      Zu W endun G s G e B er
                                                                      Bundesministerium für Wirtschaft und
 ☞ GridAnalysis wird auch am 7. LIESA-Kongress teilnehmen.            Energie (BMWi)
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