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Redaktion: Heinz Schmitz
Stromverbrauch ohne persönliche Daten vorhersagen
Der Strom für Haushalte kommt aus Niederspannungsnetzen. Im Zuge der Energiewende kommen sie zunehmend an ihre Grenzen. Daher sind Messdaten wichtig, um die Leistungsflüsse im Netz besser zu überwachen. Aus Datenschutzgründen können Netzbetreiber aber nicht alle Daten erheben. Ein Rechenverfahren, mit dem dies nun möglich ist, hat Robert Brandalik von der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) erarbeitet. Er nutzt Schätzwerte für Verbraucher, um die Auslastungen im Netz realistisch zu bestimmen. In Computersimulationen und im realen Netzbetrieb bei einem Betreiber hat sich gezeigt, dass die Methode hilft, die Netzauslastung zu ermitteln und dabei den Datenschutz zu gewährleisten.
Um beim Bau von Stromnetzen etwa die Versorgung von geplanten Häusern sicherzustellen, spielten früher vor allem Erfahrungswerte eine wichtige Rolle. Messdaten haben Netzbetreiber dazu nicht erhoben. Im Zuge der Energiewende stoßen die Netze aber an ihre Grenzen. „Dies liegt zum einen daran, dass immer mehr Privathaushalte Energie aus ihren Photovoltaikanlagen ins Netz einspeisen, aber auch andere Stromverbraucher wie etwa Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen hinzugekommen sind und dafür sorgen, dass mehr Energie übertragen wird“, betont Elektroingenieur Robert Brandalik.
Um die Auslastung jetziger, aber auch künftiger Stromnetze zu überwachen, sind Messwerte notwendig. Auf dem Markt gibt es zwar moderne Messeinrichtungen, sogenannte Smart Meter, die nach dem Willen der Politik auch flächendeckend installiert werden sollen. Mit ihnen könnten Netzbetreiber den Verbrauch oder die Erzeugung einzelner Haushalte direkt ermitteln, wenn diese an ein entsprechendes Kommunikationsnetz angeschlossen sind. „Allerdings dürfen als personenbezogene deklarierte Daten nicht erhoben werden. Dazu zählt etwa die Leistung von Haushalten; die Spannung oder die Leistung von Photovoltaik-Anlagen hingegen nicht“, erklärt Brandalik.
Wie kann es nun gelingen, den Zustand des Netzes besser im Blick zu haben, ohne dabei den Datenschutz zu verletzten? Mit dieser Frage hat sich Brandalik im Rahmen seiner Promotion am Lehrstuhl für Energiesysteme und Energiemanagement bei Professor Dr. Wolfram Wellßow an der TUK befasst. Der Elektrotechniker hat zunächst einen Algorithmus entwickelt, mit dem er Ersatzwerte ermittelt, die die Schätzungen für den Stromverbrauch von Haushalten darstellen. „In diese Berechnungen fließen zum einen Werte von Spannungsmessungen ein, die aus Datenschutzgründen unkritisch sind. Hinzu kommt noch der gesamte Verbrauch, der sich an Transformatoren ermitteln lässt – also an den Stellen, an denen der Strom in das Niederspannungsnetz verteilt wird“, erläutert der Ingenieur.
Mit diesen Ersatzwerten ist es wiederum möglich, eine sogenannte Zustandsschätzung für Niederspannungsnetze vorzunehmen. „Netzbetreiber nutzen diese bei Hochspannungsnetzen, um die Auslastung im Blick zu behalten“, erläutert Brandalik. Auch dafür hat der Kaiserslauterer Ingenieur ein neues Rechenverfahren entwickelt. Er hat dazu bereits vorhandene Algorithmen angepasst, die für die Schätzungen bei Hochspannungsnetzen zum Einsatz kommen.
Seine Rechenverfahren hat er am Lehrstuhl auf dem Campus in verschiedenen Computersimulationen unter die Lupe genommen. „Wir haben einige Modelle von Niederstromnetzen für Städte und ländliche Regionen“, sagt der Ingenieur. „Mit ihnen haben wir getestet und gesehen, dass die Methode funktioniert.“ Darüber hinaus hat Brandalik die Algorithmen bei einem Netzbetreiber geprüft. „Die Überwachung des Stromnetzes ist präzise genug und so für den Netzbetrieb vertretbar“, fasst er die Ergebnisse kurz zusammen. „Private Daten werden dabei nicht erhoben.“ Sollte es beispielsweise plötzlich zu starken Schwankungen, einem Leistungsabfall oder -anstieg im Netz kommen, wird dies erkannt, die Ergebnisse liefern aber keine präzisen Angaben über das Verbraucherverhalten.
Mit dem Verfahren ist es möglich, Niederspannungsnetze zu überwachen, ohne persönliche Daten der Verbraucher zu nutzen. Netzbetreiber könnten es verwenden, um rechtzeitig Überlastungen entgegenzusteuern. Mithilfe der Messdaten ließen sich zudem neue Geschäftsmodelle entwickeln, bei denen etwa der Strompreis der Nachfrage besser folgt. Ein Teil der Algorithmen ist öffentlich zugänglich und frei nutzbar:
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