Intelligente Überwachung Das Internet of Things als Stütze des Stromnetzes

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Die Dezentralisierung und die Integration erneuerbarer Energien erfordern immer komplexere Stromnetze. Distributor Mouser informiert, wie sich intelligentere, widerstandsfähigere Stromnetze realisieren lassen.

Die Europäische Union hat bis 2030 Investitionen in Höhe von 584 Milliarden Euro in Stromnetze angekündigt, wobei 170 Milliarden Euro speziell für die intelligente Digitalisierung vorgesehen sind. [footnoteRef:2] Diese erheblichen Investitionen unterstreichen die wachsende Bedeutung des Internets der Dinge (IoT) als entscheidenden Faktor für intelligentere und widerstandsfähigere Stromnetze.

IoT-fähige Hardware wie Kommunikationsmodule, Edge-Prozessoren mit künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittliche Sensoren, liefert nutzbare Erkenntnisse über die Leistung des Netzes, sodass Betreiber Störungen erkennen und beheben können, bevor sie zu Ausfällen eskalieren. Für Entwickler besteht die Herausforderung darin, skalierbare und sichere Bauteile zu entwickeln, die in Umgebungen mit vielen Störsignalen funktionieren und gleichzeitig minimale Datenlatenzen gewährleisten.

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Die Notwendigkeit einer intelligenten Überwachung

Moderne Stromnetze stehen vor zahlreichen Herausforderungen, unter anderem Nachfrageschwankungen, Instabilität und Cybersicherheitsbedrohungen. Die zunehmende Verbreitung dezentraler Energiequellen (Distributed Energy Resources, DERs) wie Solaranlagen und Batteriespeichersysteme hat zu einer unvorhersehbaren Dynamik von Angebot und Nachfrage geführt. Spannungs- und Frequenzschwankungen können zu Störungen führen, die Anpassungen in Echtzeit erfordern. Darüber hinaus bringt die zunehmende Konnektivität neue Schwachstellen mit sich, die robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Cyberangriffen erfordern. Die Integration variabler erneuerbarer Energiequellen wie Wind und Sonne macht die Netzstabilität noch komplexer und erfordert intelligente Managementsysteme, die sich schnell an eine schwankende Stromerzeugung anpassen können.

Mithilfe von Echtzeit-Datenerfassung und -Analyse können Netzbetreiber die Zuverlässigkeit und den Wirkungsgrad verbessern. Intelligente Sensoren und IoT-fähige Kommunikationssysteme können Anomalien erkennen, Ausfälle vorhersagen und Strategien zur Nachfragesteuerung entwickeln. Durch den Einsatz von Machine Learning und KI-gestützten Algorithmen können Netzüberwachungssysteme historische Daten und Echtzeitdaten analysieren, um Verbrauchstrends vorherzusagen und die Stromverteilung zu optimieren. Die Investitionen der EU in die Digitalisierung unterstreichen die Bedeutung intelligenter Überwachung als Grundlage für zukünftige Energiesysteme. Mithilfe der IoT-Technologie können Energieversorger von einem reaktiven zu einem proaktiven Netzmanagement übergehen, wodurch kostspielige Ausfallzeiten reduziert werden und die allgemeine Systemstabilität verbessert wird (Abbildung 1).

Eine intelligente Überwachung verbessert den Wirkungsgrad und spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Netzsicherheit. Cyberbedrohungen für kritische Infrastrukturen geben zunehmend Anlass zur Sorge, und IoT-fähige Lösungen bieten Echtzeit-Erkennung und -Abwehr von Bedrohungen. Durch den Einsatz verschlüsselter Kommunikationsprotokolle, Anomalieerkennung und KI-gesteuerter Sicherheitsmaßnahmen können Netzbetreiber unbefugten Zugriff verhindern und die Datensicherheit gewährleisten. Darüber hinaus können Betreiber mit IoT-gesteuerter Automatisierung schnell auf unerwartete Störungen reagieren, um die Auswirkungen von Stromausfällen zu reduzieren und die Netzstabilität zu gewährleisten.

Design-Überlegungen für Entwickler

Die Entwicklung von IoT-Hardware für die Überwachung von Stromnetzen bringt mehrere technische Herausforderungen mit sich, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Umspannwerke und Übertragungsnetze erzeugen erhebliche elektromagnetische Störungen (Electromagnetic Interference, EMI), die IoT-Geräte beeinträchtigen können. Entwickler müssen robuste Abschirmtechniken, fortschrittliche Filteralgorithmen und störungsunempfindliche Kommunikationsprotokolle implementieren, um eine zuverlässige Datenübertragung in diesen störungsreichen Umgebungen zu gewährleisten. Hardware-Lösungen müssen robust sein, um extremen Wetterbedingungen, Temperaturschwankungen und potenziellen physischen Manipulationen standzuhalten, insbesondere in abgelegenen und ungesicherten Gebieten.

Neben diesen Umweltfaktoren ist auch die Energieeffizienz ein entscheidender Faktor. Geräte zur Netzüberwachung werden häufig an abgelegenen Standorten mit begrenzter Stromversorgung eingesetzt. Daher muss energieeffiziente Hardware mit Mikrocontrollern mit extrem geringem Stromverbrauch, optimierten Energiemanagementsystemen und Energy-Harvesting-Funktionen entwickelt werden, die die Einsatzdauer verlängern. Entwickler müssen die Integration von batteriegepufferten Stromversorgungen oder solarbasierenden Energiequellen einplanen, um den Betrieb bei längeren Ausfällen oder geringer Leistung aufrechtzuerhalten.

Ein weiterer wichtiger Faktor beim Design von IoT-Geräten ist die Skalierbarkeit. Die Netzinfrastruktur wird ständig erweitert, und diese Entwicklung müssen Überwachungslösungen berücksichtigen. Offene Standardprotokolle und modulare Architekturen erleichtern die Interoperabilität zwischen bestehenden und zukünftigen Technologien und gewährleisten eine nahtlose Integration in unterschiedliche Netz-Umgebungen. Entwickler müssen flexible Systeme entwerfen, die zunehmende Datenmengen bewältigen können und einfache Firmware-Updates, Ferndiagnosen und Leistungsoptimierungen ermöglichen, ohne dass umfangreiche Hardware-Ersatzteile erforderlich sind.

Darüber hinaus ist die Interoperabilität angesichts des fragmentierten Ökosystems aus alten und modernen Systemen innerhalb des Stromnetzes von entscheidender Bedeutung. Entwickler sollten Kommunikationsprotokolle nach Industriestandards wie MQTT, OPC UA und IEC 61850 bevorzugen, um einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Geräten und Plattformen zu gewährleisten.

Auch die Sicherheit ist bei Applikationen für Stromnetze ein wichtiges Thema. Die Implementierung von Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, sicheren Boot-Mechanismen und Algorithmen zur Erkennung von Anomalien kann dazu beitragen, Cybersicherheitsrisiken zu minimieren und kritische Infrastrukturen vor potenziellen Angriffen zu schützen. Die Einhaltung der immer strengeren Richtlinien zur Cybersicherheit und der bewährten Verfahren der Branche ist für den Schutz der Netzinfrastruktur unerlässlich.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Minimierung der Datenlatenz. Der Betrieb von Netzen erfordert eine Datenverarbeitung in Echtzeit, um sofortige Entscheidungen zu ermöglichen. Durch die Implementierung von Edge-KI-Verarbeitungsfunktionen wird die Abhängigkeit von Cloud-Computing reduziert und damit die Anschwingzeiten verbessert. Mit KI-gesteuerten Analysen können IoT-Geräte Muster im Energieverbrauch erkennen, Ausfälle vorhersagen und Demand-Response-Strategien optimieren, ohne dass es zu den mit Remote-Rechenzentren verbundenen Verzögerungen kommt. Rechenleistung mit geringer Latenz ist besonders wichtig für die Frequenzregelung, Spannungsstabilisierung und Echtzeit-Fehlererkennung, wo schnelle Reaktionen erforderlich sind, um die Netzstabilität aufrechtzuerhalten.

Wichtige IoT-Technologien für die Netzüberwachung

Entwickler von IoT-fähigen Lösungen für die Überwachung von Stromnetzen können verschiedene Spitzentechnologien nutzen, um robuste und zuverlässige Systeme zu schaffen. Kommunikationsmodule spielen eine wichtige Rolle für die sichere und zuverlässige Datenübertragung. Die LPWAN (Low-Power Wide-Area Network)-Technologie ermöglicht eine weitreichende Kommunikation mit geringer Leistung und eignet sich daher ideal für Fernüberwachungsapplikationen. Für Szenarien, die eine extrem niedrige Latenz und einen hohen Datendurchsatz erfordern, bieten 5G-Netzwerke erhebliche Vorteile, beispielsweise die Unterstützung von Echtzeitanalysen. Bei einigen Applikationen sind proprietäre Kommunikationsprotokolle erforderlich, die auf spezifische Leistungs- und Sicherheitsanforderungen abgestimmt sind und kundenspezifische Lösungen für eine höhere Zuverlässigkeit des Systems bieten.

Ein gutes Beispiel für eine effektive Kommunikationslösung ist das 1SJ-LoRaWAN-Modul von Murata (Bild 1). Dieses Modul bietet eine kompakte und energieeffiziente LPWAN-Konnektivität und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Netzüberwachungsapplikationen. Das Modul zeichnet sich durch eine hohe Empfindlichkeit von -137 dBm bei einer Ausgangsleistung von bis zu +22 dBm aus und unterstützt den Betrieb in den ISM-Bändern 868 MHz und 915 MHz, wodurch eine zuverlässige Fernkommunikation gewährleistet ist. Das Modul 1SJ von Murata wurde für energieeffiziente Applikationen entwickelt und ermöglicht eine längere Batterielebensdauer, wodurch es sich besonders für Fernüberwachungsanlagen in Netzen eignet, in denen Strombeschränkungen bestehen.

Neben Kommunikationsmodulen spielen Edge-KI-Prozessoren und Steuerungselektronik eine wichtige Rolle bei der Netzüberwachung, da sie Echtzeitanalysen und Entscheidungen direkt an der Quelle ermöglichen. Dank ihrer Fähigkeiten zur Erkennung von Anomalien können diese Systeme Netzstörungen und potenzielle Geräteausfälle erkennen, bevor sie eskalieren, wodurch Ausfallzeiten reduziert und kostspielige Schäden vermieden werden. Vorausschauende Wartungsfunktionen analysieren Sensordaten, um Bauteilausfälle zu antizipieren, wodurch Wartungspläne optimiert und die Lebensdauer der Geräte verlängert werden. Darüber hinaus reduziert die KI-gestützte Datenkomprimierung den Bandbreitenbedarf, indem Fernüberwachungssysteme nur wesentliche Informationen übertragen müssen, was Ressourcen spart und gleichzeitig den Wirkungsgrad aufrechterhält.

Das IoT-KI-System-on-a-Chip (SoC) Genio 1200 von MediaTek (Bild 2) ist ein Beispielprodukt in dieser Kategorie, das leistungsstarke KI-Fähigkeiten für Edge-Computing-Applikationen bietet. Diese Technologie verbessert die Netzüberwachung, indem sie eine intelligente Datenverarbeitung an der Quelle ermöglicht, wodurch Latenzen minimiert und die Reaktionsfähigkeit des Gesamtsystems verbessert werden. KI-fähige Netzüberwachungslösungen können auch moderne Machine-Learning-Modelle integrieren, um die Bedarfsvorhersage zu verbessern, den Lastausgleich zu optimieren und selbstheilende Netzwerke zu unterstützen, die bei Ausfällen automatisch die Stromversorgung umleiten.

Eine weitere neue Technologie in der Smart-Grid-Überwachung ist die Simulation digitaler Zwillinge. Durch die Nutzung von IoT-Daten und KI-gestützter Modellierung können Energieversorger virtuelle Nachbildungen des Stromnetzes erstellen, um verschiedene Szenarien zu simulieren, neue Konfigurationen zu testen und die Leistung zu optimieren, bevor Änderungen in realen Umgebungen implementiert werden. Mit der Technologie der digitalen Zwillinge können Netzbetreiber Ineffizienzen erkennen, Ausfälle von Geräten vorhersagen und die Auswirkungen der Integration erneuerbarer Energien mit bisher unerreichter Genauigkeit bewerten.

Fazit

Angesichts der zunehmenden Komplexität von Stromnetzen sind intelligente Überwachungslösungen erforderlich, die IoT-fähige Hardware nutzen, um die Leistung zu optimieren, die Zuverlässigkeit zu verbessern und die Cybersicherheit zu erhöhen. Entwickler spielen eine entscheidende Rolle bei der Schaffung skalierbarer, sicherer und effizienter Überwachungssysteme, die extremen Bedingungen standhalten und Daten mit minimaler Latenz verarbeiten können. Durch die Integration fortschrittlicher Kommunikationsmodule, Edge-KI-Prozessoren und sicherer IoT-Geräte können Entwickler die Zukunft des Energiemanagements mitgestalten.

Da die Investitionen in die Smart-Grid-Infrastruktur weiter zunehmen, wird der Einsatz modernster IoT-Technologien entscheidend für den Aufbau eines widerstandsfähigeren und intelligenteren Stromnetzes sein. Die damit verbundenen Fortschritte verbessern den Wirkungsgrad der Energieverteilung und gewährleisten die Stabilität und Sicherheit kritischer Infrastrukturen. Durch Innovation und strategisches Design können Entwickler zu einem intelligenteren, nachhaltigeren Stromnetz beitragen und somit den stetig neuen Anforderungen einer modernen Energielandschaft gerecht werden. (mk)

* Mark Patrick ist Director of Technical Content bei Mouser Electronics.

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