Prognostik
Smart Grid-Big Data Forschungsprojekt
Netzbetreiber brauchen wegen dem steigenden Beitrag fluktuierender erneuerbarer Energien an der Strombereitstellung immer bessere Prognoseverfahren für die Netzsteuerung. Das Projekt »NetzDatenStrom« erarbeitet hierfür eine Lösung.
Das vom BMWi geförderte Projekt »NetzDatenStrom« wird in den nächsten drei Jahren untersuchen und testen, wie die immer größeren Datenmengen aus der Netzüberwachung effizient verarbeitet und genutzt werden können. Archiv- und Datenbanklösungen kommerzieller Leitsystemlösungen werden dazu erweitert und optimiert. Die Big-Data-Komponente wird durch ein System ergänzt, das Mess- und Sensordaten in Echtzeit auswertet und (vor-)verarbeitet.
Mit den bisher vorhandenen kommerziellen Leitsystemlösungen lassen sich die rapide wachsenden Mess-, Sensor- und Ereignisdaten nicht bzw. nur eingeschränkt in die Netzbetriebsführung integrieren. Die Ergänzung der Leitsysteme durch echtzeitfähige Datenstromtechnologien erlaubt es, auf Basis der im Leitsystem ankommenden Datenmengen optimierte Verfahren automatisierten Netz-Monitorings und –Betriebs für Netzbetreiber zu erproben.
Wichtig ist das Zusammenspiel der Technologien in die bestehenden Netzleitsysteme. Ein Schwerpunkt wird auf der Benutzerfreundlichkeit der Interfaces für das Leitwarten- und Servicepersonal liegen. Eprobt werden soll auch die Nutzung von Open-Source-Governance-Prozessen zur Qualitätssicherung und entwickelter Open-Source-Module für sicherheitskritische Anwendungen übertragen lassen.
Das im Projekt »NetzDatenStrom« arbeitende Konsortium besteht aus den Netzleitsystemherstellern PSI AG, KISTERS AG und BTC AG, dem Netzbetreiber EWE NETZ GmbH, den F&E-Partnern OFFIS – Institut für Informatik (Konsortialleiter), der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg , dem Institut für Multimediale und Interaktive Systeme der Universität Lübeck und dem Konsortium deutscher Netzbetreiber »openKONSEQUENZ«.
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