Fraunhofer IEE entwickelt Prognose-Lösung für vertikale Leistungsflüsse

31.08.2020 – Das Fraunhofer IEE hat eine neue Prognose-Lösung für den Stromnetzbetrieb entwickelt. Mithilfe Künstlicher Intelligenz ermittelt das System namens GridFox die Einspeisung und den Verbrauch der kommenden Stunden und Tage in den jeweiligen Netzabschnitten – heruntergebrochen auf einzelne Erzeugungskomponenten und Verbrauchergruppen. Betreiber von Übertragungs- und Verteilnetzen können damit eine vorausschauende Netzberechnung nach den ab Oktober 2021 geltenden Regeln des Redispatch 2.0 vornehmen. Bei Entwicklung und Erprobung von GridFox hat das Fraunhofer IEE in Kassel mit dem deutschen Übertragungsnetzbetreiber TenneT zusammengearbeitet.

Fraunhofer IEE GridFox Redispatch 2.0 Web
Leistungsflüsse an einem Netztransformator zerlegt in die einzelnen Komponenten: oben erzeugte Leistung; unten geschätzte Leistung der Verbrauchskomponenten. Als Summe aller mit GridFox prognostizierten Komponentenzeitreihen ergibt sich die blau gepunktete Linie. Grafik: Fraunhofer IEE

Integrierte Prognosen mit konsistenten Daten

Für die Prognose der vertikalen Leistungsflüsse an den Transformatoren analysiert die Lösung gemessene Werte der Vergangenheit und deren Zusammenhang mit erklärenden Einflüssen, die für eine Prognose genutzt werden können. Damit können sich Netzbetreiber viertelstundenscharf vorhersagen lassen, wie viel Strom in über- und unterlagerte Netzebenen abfließen wird. In einem Pilotprojekt mit TenneT wird das Instrument derzeit für sämtliche Transformatoren des Netzgebietes getestet.

Leistungsflüsse an einem Netztransformator zerlegt in die einzelnen Komponenten: oben erzeugte Leistung; unten geschätzte Leistung der Verbrauchskomponenten. Als Summe aller mit GridFox prognostizierten Komponentenzeitreihen ergibt sich die blau gepunktete Linie. Grafik: Fraunhofer IEE

Um die Erzeugung pro Energieträger zu prognostizieren, nutzt das System numerische Wetterprognosen und Stammdaten der Netzbetreiber. Da diese Anlagen meist abhängig vom Geschehen an der Strombörse gefahren werden, integriert das System auch zugelieferte Preisprognosen. Ebenso berücksichtigt es kalendarische Informationen. Bei all dem gleicht das System regelmäßig die Prognose der einzelnen Erzeugungs- und Verbrauchskomponenten mit der prognostizierten Summe der vertikalen Leistungsflüsse ab. So ist gewährleistet, dass die berechneten Daten jederzeit konsistent sind – die Voraussetzung für eine sinnvoll im Netzbetrieb nutzbare Prognose. Zudem ist GridFox in der Lage, flexibel auf Veränderungen in der Netztopographie zu reagieren. Kommen etwa neue Anlagen hinzu, so kann die Lösung sie ohne größeren Aufwand in die Prognosen integrieren.

Machine-Learning-Verfahren für verlässliche Prognosedaten

Für die Modellierung des Verbrauchs analysieren die Wissenschaftler, wo welche Verbrauchsstellen vorhanden sind, um das jeweilige Verhältnis von Haushalten, Gewerbe, Industrie, Landwirtschaft und öffentlichem Personennahverkehr lokal zu bestimmen.

Bei der Prognose von Erzeugung und Verbrauch kommen Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz. Die Berechnungen können bei den Netzbetreibern selbst durchgeführt werden. (ds)

www.iee.fraunhofer.de

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