Das Energienetz hat einen radikalen Wandel erfahren. Es hat eine deutliche Abkehr von den traditionellen Energieverteilungssystemen stattgefunden, da die Technologie die Schwächen der bisherigen Netze aufgedeckt hat. Früher wurden die Netze zentral gesteuert, die Wartung wurde im Voraus geplant und sie wurden nach festen, unveränderlichen Modellen betrieben.
Der Stromausfall im Nordosten des Landes im August 2003 machte die Anfälligkeit der alten Netzsysteme deutlich. Eine einzelne Stromleitung im US-Bundesstaat Ohio fiel aus, aber ein Softwarefehler verhinderte, dass die Alarme funktionierten, so dass die Betreiber nicht vor dem Problem gewarnt wurden. Innerhalb weniger Stunden führte ein kaskadenartiger Ausfall dazu, dass 50 Millionen Menschen in den USA und Kanada ohne Strom dastanden, 61 800 MW Leistung abgeschaltet wurden, was 6 Milliarden Dollar kostete und zu mindestens 11 Todesfällen führte.
Der Vorfall zeigte, dass menschliches Versagen und eine veraltete Infrastruktur schnell zu einer Spirale werden können, die katastrophale Folgen hat. Diese Probleme in Verbindung mit der steigenden Energienachfrage, einer zunehmenden Diversifizierung der erneuerbaren Energien und ehrgeizigen Klimazielen brachten eine bittere Wahrheit ans Licht: Die traditionellen Systeme waren nicht mehr zweckmäßig.
Mit dem Aufkommen von Big Data und dem Internet der Dinge (IoT) haben sich die Spielregeln für Stromnetze geändert. Intelligente Sensoren, Echtzeit-Überwachung und fortschrittliche Analysen ermöglichen eine schnellere, datengestützte Entscheidungsfindung - vom reaktiven zum proaktiven Netzmanagement. Das Ergebnis sind optimierte Energieflüsse, eine reibungslosere Integration erneuerbarer Energien und geringere Emissionen.
Globale Trends deuten auf eine massive Beschleunigung der Investitionen in diese intelligenten Systeme hin. Der globale IoT-Markt für das Energienetzmanagement, der 2023 auf 27,4 Milliarden Dollar geschätzt wurde, wird sich bis 2033 voraussichtlich mehr als verdreifachen und 87,9 Milliarden Dollar erreichen. Der Markt für intelligente Stromnetze, der für 2024 auf 44,56 Milliarden Dollar geschätzt wird, soll bis 2034 auf über 215 Milliarden Dollar anwachsen.
Besser, schneller, intelligenter
Die intelligenten Stromnetze von heute sind weit entfernt von den Netzen der Vergangenheit. Sie sind intuitiv und in der Lage, dynamisch auf erkannte Veränderungen zu reagieren. Mithilfe von IoT-fähigen Sensoren, prädiktiver Analyse und Echtzeitüberwachung von Anlagen können Netzbetreiber kontinuierlich Daten zu einer Vielzahl von Parametern wie Spannung, Last und Umweltbedingungen erfassen. Diese Daten können verarbeitet und analysiert werden, um Anomalien zu erkennen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren oder Ausfälle vorherzusagen.
Dieser Wandel ermöglicht einen proaktiveren Ansatz bei der Wartung. In der Vergangenheit waren Umspannwerke auf routinemäßige Inspektionen oder sichtbare Anzeichen von Schäden - wie alternde Infrastruktur oder Spannungsschwankungen - angewiesen, um Reparaturen auszulösen, oft nachdem es bereits zu Betriebsunterbrechungen gekommen war.
Im Gegensatz dazu können Analysesysteme aufgrund der riesigen Datenmengen, die in einem intelligenten Netzsystem gesammelt werden, Muster erkennen und potenzielle Stresspunkte visualisieren, so dass die Betreiber proaktiv eingreifen können.
Intelligenz in Aktion
Die Nutzung von Big Data und IoT-Konzepten ist nicht nur für den täglichen Betrieb und die Wartung eines Netzes wertvoll - sie kann den gesamten Betrieb optimieren.
Softwarelösungen zur Automatisierung von Stromnetzen integrieren Echtzeitüberwachung und -steuerung zusammen mit fortschrittlichen Analysen in einer einzigen, einheitlichen Plattform. Dies ermöglicht es den Betreibern, Netze und Anlagen aus der Ferne zu verwalten und dabei Funktionen wie automatische Schaltfolgen, Fehlerortung und Durchflussberechnungen zu nutzen.
Ein Beispiel aus der Praxis ist Gorenjske Elektrarne, ein Erzeuger erneuerbarer Energien mit Sitz in Slowenien. Das Unternehmen setzt zenon von COPA-DATA ein, um ein zentrales Leitsystem zu schaffen, das von überall aus zugänglich ist. Dies ermöglicht Echtzeit-Transparenz, schnelle Reaktionen auf Probleme und datengesteuerte Optimierung.
Das Ergebnis: Gorenjske Elektrarne hat die Ausfallzeiten um 15 Prozent und die Betriebskosten um 30 Prozent gesenkt. Die Ingenieure treffen nun schnellere Entscheidungen, indem sie den mobilen Zugriff auf Live-Daten zur Anlagenleistung an 36 Standorten nutzen.
Neben der Betriebssteuerung helfen intelligente Netze auch bei der Bewältigung einer der dynamischsten Herausforderungen unserer Zeit: der schwankenden Energienachfrage. Lastmanagement bedeutet die gleichmäßige Verteilung von Energie im Netz und ist entscheidend für die Vermeidung von Überlastungen, Stromausfällen und Verschwendung.
Software kann Einblicke in Verbrauchsmuster geben, den Bedarf vorhersagen und den Energiefluss bei Bedarf automatisch anpassen. Der koreanische Energieversorger KOMIPO hat in seinem Windkraftwerk Jeju Sangmyeong ein Smart-Grid-System mit zenon Software und einem fortschrittlichen Energiespeichersystem (ESS) installiert. Dadurch konnte das Kraftwerk überschüssige Windenergie automatisch speichern und bei Nachfragespitzen an das Netz weitergeben.
Strom für die Menschen
Während ältere Netze den Kunden nur wenig Einblick in ihre eigenen Verbrauchsgewohnheiten boten, brauchen die umwelt- und finanzbewussten Verbraucher von heute mehr. Steigende Energiepreise und das Bewusstsein für die Klimaproblematik führen dazu, dass der Einzelne sowohl Effizienz als auch Nutzen wünscht.
Datengesteuerte Energieeffizienzmaßnahmen - wie die Verlagerung des Verbrauchs in Schwachlastzeiten oder die Reduzierung der Last bei Bedarf - ermöglichen die Überwachung und Anpassung des Verbrauchs in Echtzeit. Technologien wie intelligente Zähler, die auf Preisänderungen oder Nutzergewohnheiten reagieren, helfen dabei, den Energieverbrauch auf der Verbraucherseite zu optimieren, die Netzstabilität zu verbessern und die Versorgungskosten zu senken.
Ein Beispiel dafür sind die österreichischen Stadtwerke Feldkirch. Sie haben ihren Netzbetrieb mit zenon modernisiert und ermöglichen das Asset Management über eine Schnittstelle mit Live-Prozessdaten und automatisierter Steuerung. Alarmmanagement und Trendanalyse identifizieren potenzielle Probleme, bevor sie eskalieren, und ein sicherer Fernzugriff ermöglicht es Ingenieuren, die Leistung schnell und einfach von mobilen Geräten aus zu überwachen und anzupassen, sogar vor Ort von Smartphones aus.
Darüber hinaus profitieren die Verbraucher jetzt von einer cloudbasierten Schnittstelle, die ihnen Einblicke in ihren Energieverbrauch gibt und so für eine intelligentere Energienutzung und mehr Effizienz sorgt. In diesem Fall tragen Big Data und das Internet der Dinge direkt zu geringeren Emissionen und einem verantwortungsvollen Energiemanagement bei.
Moderne Netze für moderne Herausforderungen
Diese neuen intelligenten Technologien bergen jedoch auch Risiken. Mit der zunehmenden Komplexität von Automatisierungs- und Softwaresystemen steigen auch die Bedrohungen, denen sie ausgesetzt sind. Die Zahl der Cyberangriffe auf Energieunternehmen ist in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen. Allein im Jahr 2023 sollen 90 Prozent der größten Anbieter von Sicherheitsverletzungen betroffen sein.
Die Folgen können verheerend sein, von Ausfällen bis hin zu finanziellen Verlusten. Als Reaktion darauf verschärfen die Regierungen die Cybersicherheitsvorschriften für Energieversorger und machen robuste Schutzmaßnahmen bei der Modernisierung unabdingbar. Normen wie die IEC 62443 dienen als Leitfaden für sichere Netzwerk- und Systempraktiken. Der Einsatz einer IEC 62443-zertifizierten Plattform wie zenon stellt sicher, dass Sicherheit in Design, Entwicklung und Test integriert ist.
Eine weitere Hürde für Energieunternehmen ist die Integration von Altgeräten in ein modernes, vernetztes Netzwerk. Der Austausch von Anlagen kann kostspielig und zeitaufwendig sein, aber die vorhandenen Geräte sind oft nicht mit modernen Netzen kompatibel. Um dieses Problem zu lösen, können herstellerunabhängige Softwareplattformen jede Art von Hardware miteinander verbinden und ermöglichen es den Anbietern, ihre Systeme mit einem modularen, schrittweisen Ansatz zu digitalisieren.
Die Zukunft der intelligenten Netze
Big Data und das Internet der Dinge (IoT) bringen das Stromnetz in das digitale Zeitalter. Da intelligente Stromnetze jedoch immer komplexer werden, wird künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung des Betriebs spielen. Mit Echtzeit-Lernen und adaptiver Steuerung kann KI den Bedarf genauer vorhersagen, Risiken und Ineffizienzen erkennen und die Automatisierung verbessern.
Digitale Zwillinge - ein virtuelles Abbild des physischen Netzes - geben den Betreibern einen umfassenden Überblick über den Netzbetrieb und ermöglichen Szenariotests und datengestützte Entscheidungen. Virtuelle Umspannwerke, die auf einer softwaredefinierten Architektur aufbauen und von Plattformen wie zenon von COPA-DATA unterstützt werden, bieten eine Möglichkeit, die Netzintelligenz weiter zu verbessern, indem sie die Steuerung zentralisieren, die Flexibilität erhöhen und die Abhängigkeit von der Hardware verringern. Mit der Virtualisierung von Schutz-, Automatisierungs- und Steuerungsfunktionen (PAC) legen die Versorgungsunternehmen den Grundstein für eine skalierbare, widerstandsfähige und nachhaltige Smart-Grid-Infrastruktur.
Ein Blick in die Zukunft
Die Netze von gestern wurden für eine andere Welt gebaut, aber heute definieren intelligente, datengestützte Systeme das Netz neu, indem sie Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen, den Verbrauchern die nötigen Befugnisse geben und den Übergang zu umweltfreundlicherer, widerstandsfähigerer Energie beschleunigen.
Die Entwicklung intelligenter Technologien wird nicht nur das Stromnetz modernisieren, sondern auch die Zukunft der Energieversorgung selbst gestalten.
Detaillierte Einblicke in die zenon Software-Plattform finden Sie auf unserer Website.
Lesen Sie auch unseren englischen Originaltext The role of Big Data and IoT in optimizing grid operation and energy consumption.
