Norwegen

Intelligente Algorithmen helfen Strom sparen und Leitungsnetze reparieren

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Ausgewertete Aufnahmen einer Drohne. Die Rahmen kennzeichnen Komponenten, die das System erkannt hat.
Ausgewertete Aufnahmen einer Drohne. Die Rahmen kennzeichnen Komponenten, die das System erkannt hat. (Bild: Rüdiger)

Norwegen, bisher eine vor allem auf dem Export von Öl beruhende Ökonomie, will seine gesamte Wirtschaft digitalisieren, sich komplett von Öl und Gas verabschieden und gleichzeitig nachhaltig werden. Im Zentrum stehen dabei unter anderem intelligente Algorithmen – Beispiele aus der Energieindustrie und dem Gebäudemanagement zeigen, was das bedeutet.

Wer erleben möchte, wie ein Land den Weg in eine nachhaltige, digitale Ökonomie entschlossen antritt, sollte nach Norwegen reisen. Dort hat ein ganzes Land beschlossen, aus der alten fossilen Ökonomie auszusteigen und es anders zu versuchen.

Im Zentrum stehen dabei zwei Themen: Nachhaltigkeit und Digitalisierung. Als kleines Land ohne traditionelle Großindustrien wie Automobilbau, Luftfahrt oder Chemie – rund 5,5 Millionen Einwohner bevölkern eine Fläche, die ungefähr so groß ist wie Deutschland – hat Norwegen hierfür gute Voraussetzungen. „Wir können viele Ideen mehr oder weniger sofort in der Praxis testen“, sagt Dieter Hirdes, Special Advisor bei Smart Innovation Østfold, einem Innovationscluster in der südöstlich von Oslo gelegenen Region Østfold.

An guten Ideen herrscht derzeit kein Mangel. In Norwegen werden jährlich rund 25.000 auf Wachstum hin konzipierte Unternehmen gegründet. Rund 1.200 davon werden jährlich von Innovation Norway gefördert. „Wir ähneln ein bisschen der Kreditanstalt für Wiederaufbau in Deutschland – auch wir unterstützen kleinere norwegische Unternehmen dabei, zu wachsen und sich Märkte zu erschließen“, erklärt Gerda Geyer, Beraterin bei der deutschen Niederlassung von Innovation Norway in Hamburg.

Nachhaltige Energienutzung

Der Umschwung in Richtung Digitalisierung und Nachhaltigkeit samt Verstärkung des Exports entsprechender Produkte und Dienste wird von rund 20 branchenspezifisch ausgerichteten Innovationsclustern – von Landwirtschaft bis Maschinenbau – übernommen. Ein wichtiges Thema ist die nachhaltige Energienutzung – in Norwegen bislang kein Renner, denn das Land konnte seinen Strom nahezu vollständig aus eigener Wasserkraft decken, die Strompreise liegen auch heute noch bei unter zehn Cent pro Kilowattstunde für Endverbraucher. Deshalb ist die Stromheizung in Norwegen weit verbreitet und Durchschnittshaushalte verbrauchen schon mal 20 Megawatt im Jahr.

Doch mit dem Wechsel auf Elektrofahrzeuge, von denen bereits 200.000 auf norwegischen Straßen fahren, und der vermehrten Nutzung der fluktuierenden Sonnen- und Windenergie stellt sich auch hier die Frage nach der effizienten Stromnutzung und den günstigsten Formen des Netzausbaus beziehungsweise der Netzpflege, denn die Anforderungen an das Stromnetz steigen, wenn Nutzung und Erzeugung wachsen und stärker fluktuieren.

Hier kommt die algorithmische Intelligenz ins Spiel, deren Entwicklung und Implementierung im Bereich Energie unter anderem das Norwegian Center of Expertise Smart Energy Markets in der 30.000-Einwohner-Gemeinde Halden übernimmt. Der Cluster beteiligt sich an rund 20 landesweiten oder EU-Förderprojekten zu Themen wie Energiehandel unter Nachbarn und Kooperativen (Empower), den Aufbau elektronisch gesteuerter Energiemärkte (Invent) oder der Sicherheit in IoT-Infrastrukturen.

„Google des Strommarktes“

Ein wichtiges Start-up, das hier die Entwicklung vorantreibt, ist eSmart Systems. „Wir wollen die Google des Strommarktes werden“, sagt Knut Johansen, CEO der Firma mit derzeit um die 50 Mitarbeitern vollmundig. Das Management von eSmart Systems beschäftigt sich seit mehr als 20 Jahren mit Software für den Betrieb von Energienetzen, bringt also erhebliche Branchenerfahrung mit. Unter anderem stammt die Software, mittels derer die europäische Stromhandelsbörse EEX läuft, von eSmart Systems.

Die Firma hat eine Plattformarchitektur entwickelt, bei der auf einen umfassenden Data Lake, der in der Azure-Cloud liegt, für alle Arten von Daten spezifische Analyse- und Auswertungsalgorithmen aufgesetzt sind. Darauf wiederum lassen sich unterschiedliche Applikationen implementieren – sei es für das gezielte Management von Lastspitzen oder aber für die schnelle Reparatur von Leitungsschäden.

Drohnen prüfen Stromleitungen

Drohnen wie diese fliegen beispielsweise Strommasten an, um mithilfe verschiedener Aufnahmegeräte und analytischer Algorithmen im Hintergrund Schäden am Stromnetz schnell zu detektieren. Im Hintergrund sind Überwachsungs-Screens zu erkennen.
Drohnen wie diese fliegen beispielsweise Strommasten an, um mithilfe verschiedener Aufnahmegeräte und analytischer Algorithmen im Hintergrund Schäden am Stromnetz schnell zu detektieren. Im Hintergrund sind Überwachsungs-Screens zu erkennen. (Bild: Rüdiger)

Das norwegische Stromnetz umfasst mehr als 300.000 Leitungskilometer, die bis heute zu Fuß, per Auto oder Helikopter überprüft werden. Das ist gerade bei schlechtem Wetter, beispielsweise im Winter, wenn gern verschneite Bäume auf entlegene Stromleitungen kippen, teuer und gefährlich. Also entwickelte ein eSmart Systems eine drohnenbasierende Inspektionslösung. Die verwendeten Drohnen sind so groß wie ein Kleinwagen, fliegen zweieinhalb Stunden und nutzen einen Verbrennungsmotor.

Das eigentlich Interessante sind die diversen Aufnahmegeräte in ihrem Inneren und der Data Lake im Hintergrund, der von eSmart Systems stammt und auf dem Algorithmen, unter anderem neuronale Netze, laufen, die große Datenmengen beliebiger Daten schnell analysieren und ständig dazulernen. „Wir können heute neuronale Netze mit einer dreistelligen Ebenenzahl bauen, was sehr viel differenziertere Entscheidungen und Urteile erlaubt als früher“, erklärt Johansen.

Die Basis für die Lernvorgänge sind in dem System unzählige Bilder von Teilen, die an diversen Komponenten des Stromnetzes von außen sichtbar sind: Leitungen verschiedener Stärke, Masten, Kondensatoren und so weiter. Sie landen im Data Lake. Das System muss in den Bildern, die die Drohne schickt, erkennen, um welche Bauteile es sich handelt, und ob diese in irgendeiner Weise anders sind als im Normalzustand –etwa, ob ein Keramikisolator einen Sprung hat oder gesplittert ist.

120.000 hoch aufgelöste Fotografien

Dafür stellte eSmart Systems nicht nur einfach Bilder alle Komponenten, die im Stromnetz stecken, in den Cloud-basierenden Data Lake, sondern verwendet jeweils mehrere Bilder aus unterschiedlichen Perspektiven und auch Bilder defekter Komponenten. Insgesamt 120.000 hoch aufgelöste Fotografien waren für den Aufbau des Data Lake und die ersten algorithmischen Lernschritte auf Fehler der abgebildeten Komponenten zu untersuchen. Das allerdings wurde mittels Crowdsourcing von Menschen übernommen, was zeigt: Auch hinter den klügsten Algorithmen steckt zunächst und wohl noch für eine Weile ein klügerer Kopf.

Außerdem simuliert das Unternehmen dreidimensional, wie die Komponenten in unterschiedlichen Ensembles aussehen, die draußen vorkommen oder zumindest vorkommen können. Denn schließlich erfolgt der Netzausbau in der Fläche nicht standardisiert, sondern durch die rund 140 Verteilnetzbetreiber, von denen jeder die architektonische Hoheit über seinen Netzbereich hat.

Die Drohnen können auch Videos, Infrarotbilder zur Erfassung von Wärmestrahlung und mit Laser gescannte Aufnahmen liefern. Fliegt eine Drohne ein Objekt an, schießt sie zunächst ein Bild mit „nur“ 600 x 900 Pixeln Auflösung und schickt es drahtlos an die Zentrale. Ergibt die Echtzeit-Datenanalyse einen Verdacht auf Störung, wird ein mit 4.032 x 6.048 Pixeln aufgelöstes Bild zur Analyse geschickt, auf dem man den Fehler häufig erkennen kann.

Die Wahrscheinlichkeit, dass die richtige Diagnose getroffen wird, gibt eSmart Systems mit 90 Prozent an. Außerdem werden alle Bilder im Zeitablauf gesammelt, sodass sich auch die allmähliche Veränderung einer Komponente mithilfe der algorithmischen Intelligenz erkennen lässt und gegebenenfalls vorbeugende Wartungseingriffe möglich werden.

Intelligente Algorithmen heben Flexibilitätsreserven im Stromnetz

Im norwegischen Stromnetz hat der Einsatz ähnlicher Algorithmen dazu geführt, dass das Stromnetz weitaus weniger stark ausgebaut werden muss, als ursprünglich angenommen. Dabei sammelten bei den Endverbrauchern zunächst Smart Meter, also intelligente Stromzähler, die sich im Prinzip als IoT-Endgeräte betrachten lassen, deren Stromverbrauchsdaten. Dazu kamen Daten zur Erzeugung, Wetter-, und Social-Media-Daten.

Ergebnis: Die lokalen Verteilstationen waren in der Regel noch nicht ausgelastet. Weil es im Verteilnetz, also dem Teil des Netzes, das den Strom in Niederspannung zu den Endverbrauchern bringt, bis zum Einbau von Smart Meters keine Sensoren gab, ließen sich bisher die Belastungsgrade der Verteilerstationen nur erahnen – und diese Ahnungen waren häufig falsch, eine digital erzeugte Erkenntnis, die sich nun direkt in einem verringerten Investitionsvolumen der Netzbetreiber ausdrückt. Deren Investitionen aber landen unvermeidlich früher oder später als Strompreiserhöhung auf der Rechnung der Endverbraucher.

Solche Lösungen können auch auf internationalen Märkten punkten, meint NCE. In Deutschland baut deshalb jetzt ein ehemaliger E.on-Manager von Düsseldorf aus das Geschäft für eSmart Systems auf. Außerdem wird das Unternehmen ab Januar in der bayerischen Gemeinde Wolpertshausen bei Schwäbisch Hall im Rahmen des EU-Projekts Invade Software für den Betrieb eines Cloud-basierenden Flexibilitätsmanagementsystems installieren.

Doch beim Energiemarkt muss es nicht bleiben. Laut Knut Gustavsen, Vice Presidents International Markets bei eSmart Systems, eignet sich seine Lösung auch für andere Branchen. „Wir haben beispielsweise einen Interessenten, der ein Schienennetz betreibt.“

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