Generierung von Mustern für die Identifikation von Fehlerfäl ^¬ len in Stromnetzen

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Gene ^¬ rierung von Mustern für die Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen, ein Verfahren und ein System zur Identifika ^¬ tion von Fehlerfällen in Stromnetzen und ein Computerpro- grammprodukt .

Während des Betriebs eines Stromnetzes muß gewährleistet sein, daß bei einer Störung einzelner Komponenten oder Be ^¬ triebsmittel die Stabilität des Stromnetzes insgesamt erhal- ten bleibt. Dazu ist eine Überwachung des Netzes erforder ^¬ lich. Dies wird meist anhand von Meldungen an für die Netz ^¬ steuerung vorgesehene Leitwarten realisiert. Die Meldungen stammen von Schutzgeräten oder anderen lokalen Meßgeräten. Die Auswertung dieser Meldungen, die unabhängig voneinander in der Leitwarte einlaufen, erfolgt in vielen Fällen manuell. Dabei beinhalten die Meldungen die Resultate von Fehlern im Netz aber evtl. nicht die physikalischen Größen selbst. Eine Meldung wäre zum Beispiel die Information, daß wegen einer bestimmten Einstellung ein Schutzgerät ausgelöst hat. Ist aus derartigen Meldungen keine eindeutige Klärung möglich, dann können aus den Feldgeräten sogenannte Fault Records, d.h. Fehlerprotokolle, ausgelesen werden, die die physikalischen Meßdaten in hoher Auflösung enthalten. Dieser Prozeß wird derzeit auch noch vielfach manuell durchgeführt.

Neue Möglichkeiten zur Überwachung ergeben sich durch soge ^¬ nannte Phasor Measurement Units (PMUs) , mit welchen immer mehr Stromnetze ausgestattet werden. Diese PMUs werden in der deutschsprachigen Literatur auch als Zeigermeßgeräte bezeich- net und die von ihnen gemessenen Daten als Zeigerdaten oder Zeigermeßdaten. Mit dem PMUs können hochaufgelöst und zeit ^¬ synchron Ströme und Spannungen an verschiedenen Punkten in Stromnetzen gemessen werden. PMUs greifen häufig auf Satelli- tentechnik zurück und erlauben eine zeitsynchrone Messung und Überwachung in Echtzeit. Die so erhaltenen Daten werden heute beispielsweise verwendet, um Leistungspendelungen und andere kritische Ereignisse im Stromnetz zu erkennen.

Allerdings ist es immer noch sehr schwierig, die ursächlichen Fehler (Englisch: contingencies ) für diese kritischen Ereig ^¬ nisse aus den PMU-Meßwerten zu identifizieren. Die Re ^¬ konstruktion der ursächlichen Fehler kann mit Hilfe von Mo- dellierung von Netzzuständen versucht werden. In der EP

2978096 AI wird ein modellbasiertes Vorgehen zur Auffindung bzw. Identifikation von Fehlerfällen im Netz vorgeschlagen. Dabei werden durch Modellierung von mit Fehlern behafteten Netzzuständen Muster für die Identifikation von Fehlerfällen (im Folgenden werden die Muster für die Identifikation von

Fehlerfällen auch als Fehlermuster bezeichnet) generiert und diesen Fehlermuster Maßnahmen zur Sicherung der Netzstabili ^¬ tät zugeordnet. Diese Informationen werden in einem Daten ^¬ speicher abgelegt. Bei Auftreten eines Fehlermusters im Netz kann dann das Muster mit den im Datenspeicher vorhandenen Fehlermustern verglichen werden. Durch Identifikation des entsprechenden Fehlermusters in dem Datenspeicher werden dann der zugehörige Fehler und die erforderliche Maßnahme identi ^¬ fiziert. Es besteht ein Bedarf, derartige modellbasierte Netzfehlererkennung auf Basis von Fehlermustern weiter zu verbessern .

Die Erfindung hat die Verbesserung von Netzfehlererkennung auf Basis von Fehlermustern zur Aufgabe.

Diese Aufgabe wird jeweils durch ein Verfahren zur Generie ^¬ rung von Mustern für die Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen nach Anspruch 1, ein Verfahren zur Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen nach Anspruch 9, ein System zur Generierung von Mustern für die Identifikation von Feh ^¬ lerfällen in Stromnetzen nach Anspruch 11, ein System zur Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen nach Anspruch 12 und ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 13 gelöst. Die Erfindung basiert auf der Erkenntnis, daß Fehlermuster in der Regel nicht nur charakterisierend für den zugehörigen Fehler sind, sondern auch von dem nominellen (d.h. fehler- freien) Zustand des Netzes abhängen, d.h. relativ spezifisch sind .

Daher wird gem. einer Ausgestaltung des Erfindungsgegenstands ein Verfahren zur Generierung von Mustern für die Identifika- tion von Fehlerfällen in Stromnetzen vorgeschlagen, bei dem der Einfluß von nominellen Netzzuständen auf die generierten Fehlermuster weitgehend eliminiert wird. Der Begriff „Strom ^¬ netz" ist dabei weit zu interpretieren. Er soll jede Verbin ^¬ dung von Elementen umfassen, mit der zwischen den Elementen Strom zwecks Energieversorgung von Elementen ausgetauscht wird. Beispiele sind nicht nur Stromübertragungs- und Strom ^¬ verteilungsnet zte im Hoch-, Mittel- und Niederspannungsbe ^¬ reich. Die Erfindung ist generell auf alle komplexen mit Strom betriebenen technischen Systeme anwendbar, bei denen eine Modellierung der Stromversorgung von Systembestandteilen vorgesehen wird.

Gemäß dieser Ausgestaltung werden die im Folgenden beschrie ^¬ benen Schritte für verschiedene Zeitpunkte durchgeführt und damit ein Muster für einen zeitlichen Verlauf nach einem mög ^¬ lichen Fehler erzeugt. Diese Durchführung kann aber muß nicht zu diesen verschiedenen Zeitpunkten erfolgen, d.h. das Ver ^¬ fahren umfaßt sowohl eine Echtzeit- als auch eine Offlinege- nerierung von Mustern. Als ein erster Schritt werden in einem Stromnetz einen Zustand des Stromnetzes charakterisierende

Werte für meßbare stromnetzspezifische Größen verwendet. Da ^¬ bei bezeichnet „meßbar" den Datentypus. Die Werte selber kön ^¬ nen, aber müssen nicht durch Messung bestimmt sein. Gem. ei ^¬ ner Ausgestaltung handelt es sich um durch Modellierung bzw. Simulation erhaltene Werte. Die Größen selber können insbe ^¬ sondere auch Größen sein, deren Werte als Zeigerdaten, d.h. durch Zeigermeßgeräte meßbar sind. Unter einem Stromnetz ist dabei hier und im Folgenden jedes Netz zu verstehen, das für die Übertragung und Verteilung von elektrischer Energie vor ^¬ gesehen bzw. geeignet ist, insbesondere Hochspannungs-, Mit- telspannungs- und Niederspannungsverteilungsnet ze . In einem weiteren Schritt werden Werte für die stromnetzspe ^¬ zifischen Daten mittels eines Modells für das Stromnetz be ^¬ stimmt. Diese Bestimmung kann beispielsweise mittels eines Beobachters im Sinne der Regeltechnik erfolgen, d.h. mittels eines Systems, das aus den Werten bekannter Eingangsdaten und Ausgangsdaten eines beobachteten Referenzsystems Werte von nicht meßbaren Größen bestimmt. Dabei basiert die Bestimmung mittels Modell auf bekannten netzspezifischen Eingangsgrößen und nicht bekannten netzspezifischen Größen bzw. Zuständen. Die bekannten netzspezifischen Eingangsgrößen können z.B. die oben angesprochenen meßbaren stromnetzspezifischen Größen um ^¬ fassen. Die Werte der nicht bekannten netzspezifischen Größen sind nach Maßgabe eines fehlerfreien funktionierenden Strom ^¬ netzes (d.h. nomineller Zustand bzw. nominelles Verhalten des Netzes) festgelegt. Das Modell kann durch geeignete Rückkopp- lung der bekannten netzspezifischen Größen geregelt sein, so daß der Zustand des Modells möglichst genau dem netzzustand entspricht (z.B. wie oben beschrieben einen Beobachter im Sinne der Reglungstechnik darstellen) , wobei aber die Randbe ^¬ dingung der Annahme des fehlerfreien bzw. nominellen Funktio- nierens des Netzes gilt.

Die Generierung eines Musters für die Identifikation von Feh ^¬ lerfällen erfolgt dann durch Bildung der Differenz zwischen den den Zustand des Stromnetzes charakterisierenden Werten und den mittels Modell bestimmten Werten für die verschiede ^¬ nen Zeitpunkte.

Die derart generierten Muster sind weitgehend vom nominellen Zustand des Netzes unabhängig oder zumindest unabhängiger. D.h. für einen bestimmten Fehler erhält man bei unterschied ^¬ lichen nominellen Netzzuständen identische oder zumindest ähnliche Muster. Dies ist von Vorteil bei Analysen, weil eine bessere Übertragbarkeit von Modellierungsergebnissen und eine Reduktion von Komplexität (wegen der geringeren Anzahl von Fehlermustertypen) erreicht werden.

Gemäß einer Ausgestaltung des Verfahrens werden Werte für die meßbaren stromnetzspezifischen Größen mittels Simulation be ^¬ stimmt. In diesem Fall ist ein Systems zur Simulation von Zu ^¬ ständen des Stromnetzes für verschiedene, Fehlerfällen ent ^¬ sprechenden Zustände des Stromnetzes gegeben. Mit diesem Sy ^¬ stem werden die den jeweiligen Zustand des Stromnetzes cha- rakterisierenden Werte für die meßbaren stromnetzspezifische Größen bestimmt. Mittels dieser Werte werden dann die Muster für die Identifikation von den jeweiligen Fehlerfällen gene ^¬ riert. Man erhält somit Muster, die simulierten Fehlerfällen entsprechen, d.h. man hat eine Zuordnung zwischen Mustern und Fehlerfällen. Diese Zuordnung von Mustern für die Identifika ^¬ tion von Fehlerfällen (d.h. Fehlermuster) zu Fehlerfällen kann in einer Datenbank abgespeichert werden. Dabei kann die Zuordnung auch indirekter Natur sein. Z.B. kann eine Zuord ^¬ nung von Mustern für die Identifikation von Fehlerfällen zu Maßnahmen gegen die zugehörigen Fehlerfälle erfolgen und in einer Datenbasis abgespeichert werden, d.h. hier ist der je ^¬ weilige Fehlerfall durch die Gegenmaßnahme bzw. Gegenmaßnah ^¬ men indiziert. Bei einer anderen Ausgestaltung des Verfahrens sind die einen Zustand des Stromnetzes charakterisierenden Werte für meßbare stromnetzspezifische Größen durch die entsprechenden Meßwerte gegeben. Es werden dann für eine Mehrzahl von verschiedenen Modellen Werte für die stromnetzspezifischen Größen mittels des Modells bestimmt. Dabei basiert die Bestimmung mittels Modell auf bekannten netzspezifischen Eingangsgrößen und nicht bekannten netzspezifischen Größen bzw. Zuständen. Die nicht bekannten netzspezifischen Größen sind nach Maßgabe ei ^¬ nes Fehlerfalls im Stromnetz festgelegt. Ein Muster für die Identifikation von Fehlerfällen wird durch Bildung der Diffe ^¬ renz zwischen den den Zustand des Stromnetzes charakterisie ^¬ renden Werten und den mittels Modell bestimmten Werten für die verschiedenen Zeitpunkte generiert. Es kann dann aus den für die Mehrzahl der Modelle generierten Mustern ein Muster nach Maßgabe des auf die Mehrzahl bezogenen Minimums eines Maßes für die absolute Größe von Werten des Musters (z.B. ggf. gewichtete Addition der Beträge von Werten des Musters über einen spezifizierten Bereich) identifiziert und von dem identifizierten Muster auf den zugehörigen Fehlerfall ge ^¬ schlossen werden.

Die Erfindung umfaßt auch ein Verfahren zur Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen. Hierbei werden für verschie ^¬ dene Zeitpunkte in einem Stromnetz Meßwerte für stromnetzspe ^¬ zifische Größen verwendet und Werte für die stromnetzspezifi ^¬ schen Größen mittels eines Modells für das Stromnetz be ^¬ stimmt. Bei dem Modell handelt es sich vorzugsweise um das- selbe Modell bzw. denselben Beobachter, das bzw. der für das erfindungsgemäße Verfahren zur Generierung von Mustern für die Identifikation von Fehlerfällen in Stromnetzen zum Ein ^¬ satz kommt. Die Bestimmung mittels Modell basiert auf bekann ^¬ ten netzspezifischen Eingangsgrößen und nicht bekannten netz- spezifischen Größen bzw. Zuständen, wobei die Werte der nicht bekannten netzspezifischen Größen nach Maßgabe eines fehler ^¬ freien funktionierenden Stromnetzes festgelegt sind. Ein Mu ^¬ ster für die Identifikation von Fehlerfällen wird durch Bil ^¬ dung der Differenz zwischen den Meßwerten und den mittels Mo- dell bestimmten Werten für die verschiedenen Zeitpunkte gene ^¬ riert. Schließlich wird das Muster mit in einer Datenbank ge ^¬ speicherten, nach einem erfindungsgemäßen Verfahren nach er ^¬ zeugten und Fehlerfällen zugeordneten (typischerweise 1:1 Zu ^¬ ordnung) Mustern verglichen. Durch den Vergleich erfolgt die Identifizierung des dem Muster zugeordneten Fehlerfalls

(evtl. inkl. der für den Fehlerfall zu treffenden Maßnahme) .

Die Erfindung umfaßt zudem eine Datenbasis mit nach einem er ^¬ findungsgemäßen Verfahren erzeugten und Fehlerfällen zugeord- neten Mustern und Systeme sowie ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung der erfindungsgemäßen Verfahren. Die Daten ^¬ bank und die Systeme können auf Basis herkömmlicher Hardware, z.B. Rechen- bzw. Speichermittel, konzipiert werden. Im Folgenden wird die Erfindung im Rahmen von Ausführungsbei ^¬ spielen anhand von Figuren näher beschrieben. Es zeigen: Fig. 1: ein System zur simulationsbasierten Erzeugung von Fehlermustern,

Fig. 2: eine fehlermusterbasierte Fehleridentifikation, Fig. 3: die Abhängigkeit von Fehlermustern vom nominellen Netzzustand,

Fig. 4: eine Generierung von erfindungsgemäßen Fehlermustern, und

Fig. 5: eine Fehleridentifikation auf Basis von erfindungsge ^¬ mäßen Fehlermustern. Eine Möglichkeit zur simulationsbasierten Identifikation von Fehlerfällen wird im Folgenden anhand von Fig. 1 und Fig. 2 dargestellt. In Fig. 1 ist ein System 1 zur Simulation von Zuständen eines Stromnetzes (Im Folgenden: Stromnetzsimula ^¬ tor) gezeigt. Folgende Größen spielen bei der Simulation eine Rolle:

Das Vorgehen besteht aus zwei wesentlichen Schritten: 1. Zunächst wird zur Laufzeit des Stromnetzes (z.B. alle 15 Minuten) der Zustand des Netzes bestimmt, und es werden davon ausgehend verschiedene Fehlerfälle mithilfe des Stromnetzsi ^¬ mulators 1 simuliert. In Fig. 1 ist ein simuliertes Fehlermu- ster y gezeigt. Idealerweise werden dabei auch mögliche

Gegenmaßnahmen mit simuliert und dahingehend bewertet, ob diese Gegenmaßnahmen helfen, die Auswirkungen des Fehlers zu reduzieren. Während dieser Simulation werden Fehlermuster y aufgezeichnet, die den PMU-Meßwerten des realen Systems in einem solchen Fehlerfall entsprechen. Diese Fehlermuster wer ^¬ den in einer Fehlermusterdatenbank 2 (pattern data base) ab ^¬ gelegt, die diese Fehlermuster nach dem aktuellen Systemzu ^¬ stand (System State) , dem Fehlerfall (contingency) und der Gegenmaßnahme (measures) sortiert.

2. Der zweite wesentliche Schritt wird anhand von Fig. 2 be ^¬ schrieben. Wenn während des Betriebs ein beginnendes kriti ^¬ sches Verhalten, z.B. eine Leistungspendelung, erkannt wird, werden die gemessenen PMU-Werte bzw. das entsprechende Feh ^¬ lermuster y mit den vorab für den aktuellen Netzzustand simu- Herten Fehlermustern verglichen. Für diese Mustererkennung 4 (pattern recognition) können verschiedene datenbasierte An ^¬ sätze verwendet werden. Auf diese Weise kann idealerweise die Fehlerursache erkannt und geeignete Gegenmaßnahmen vorge ^¬ schlagen werden.

Ein Ausgangspunkt für ein erfindungsgemäßes Vorgehen ist die Erkenntnis, daß die verwendeten bzw. gemessenen Fehlermuster y vom nominellen Netzzustand abhängen. Dieser auf dem nomi ^¬ nellen Verhalten des Netzes zurückgehende Anteil wird erfin- dungsgemäß stark reduziert. Dies ist in Fig. 3 illustriert.

Vom gemessenen Fehlermuster y wird ein dem nominellen Zustand entsprechendes Muster y _n abgezogen, so daß eine Fehlermuster e resultiert, das nicht mehr für die Überlagerung von nomi ^¬ nellen Verhalten und Fehlerverhalten charakteristisch ist, sondern nur für das Fehlerverhalten. Wie an dem Muster e gut zu sehen ist, entspricht das tatsächliche Verhalten zunächst dem nominellen. Ab Zeitpunkt ti beginnt sich ein Fehlverhal- ten einzustellen, das sich in einem Ausschlag der Kurve äu ^¬ ßert .

Zur Implementierung eines erfindungsgemäßen Eliminierens des nominellen Netzzustandes wird z.B. das anhand von Fig. 1 und Fig. 2 beschriebene Verfahren durch einen Beobachter 5 er ^¬ gänzt. Dies wird im Folgenden anhand von Fig. 4 und Fig. 5 illustriert. In Fig. 4 bzw. Fig. 5 spielen folgende Größen eine Rolle:

In einem ersten Schritt werden Fehlermuster generiert und ab ^¬ gespeichert. Der Beobachter 5 besitzt dabei ein Modell des Stromnetzes, daß nicht unbedingt mit dem Modell des Strom ^¬ net zsimulators 1 (power System Simulator) übereinstimmen muß. Beispielsweise kann es sich um ein lineares Modell handeln, das dem am aktuellen Arbeitspunkt linearisierten Stromnetzmo ^¬ dell des Stromnetzsimulators entspricht. Das Beobachtermodell kann z.B. alle 15 Minuten um den aktuellen Arbeitspunkt neu linearisiert werden. Außerdem besitzt der Beobachter den aus der Literatur bekannten Korrekturterm L (γ- ^Λ γ) , der den Beo ^¬ bachterfehler χ- ^Λ χ im fehlerfreien Fall immer sehr klein wer ^¬ den läßt (z.B. aus Reglungstechnik bekannter Luenberger- Beobachter) . Somit ist im fehlerfreien Betrieb die Abweichung zwischen den simulierten PMU-Meßwerten y und dem Beobachter ^¬ ausgang ^Λ γ nahezu null, was auch anhand von dem Muster e in Fig. 4 zu ersehen ist. Ein Fehlerfall wird im Stromnetzsimulator 1 durch die Ände ^¬ rung einer Eingangsgröße w oder eines Parameters p des Simu ^¬ lationsmodells während der Simulation modelliert. Beispiele hierfür sind in der oben stehenden Tabelle angegeben. Im Beo ^¬ bachter 5 werden diese Eingangsgrößen und Parameter während der Simulation des Fehlers allerdings nicht verändert. Daher stimmen nach dem Fehlerfall die Modelle des Stromnetzsimula ^¬ tors 1 und des Beobachters 5 nicht mehr überein und somit weichen auch die simulierten PMU Werte y und die entsprechen ^¬ de Werte des Beobachters ^Λ γ voneinander ab. Das resultierende Fehlersignal e = y - ^Λ γ ist vor dem Fehler nahezu null und weicht nach dem Fehler deutlich von null ab, vgl. Fig. 4. Im Gegensatz zum anhand von Fig. 1 und Fig. 2 beschriebenen Ver ^¬ fahren wird das Fehlermuster e anstelle von y in der Fehler ^¬ musterdatenbank 2 (pattern data base) abgelegt.

Die Reaktion auf Fehler erfolgt nun in einem zweiten Schritt, wie im Folgenden anhand von Fig. 5 dargestellt. Um Fehlerfäl ^¬ le im Betrieb zu identifizieren, läuft während des Betriebs ständig der Beobachter 5 mit, vgl. Fig. 5. Das Modell des Be- obachters entspricht dem zuletzt im ersten Schritt verwende ^¬ ten Modell, d.h. es wird u.U. alle 15 Minuten neu

linearisiert. Der Korrekturterm L (yP- ^Ä y) verwendet nun die PMU Meßwerte yP, um den Beobachterzustand ^Λ χ in der Nähe des Zustande des realen Netzes zu halten. Schließlich wird das Fehlersignal e = yP - ^Ä y gebildet und mit den Mustern in der Fehlermusterdatenbank verglichen (Mustererkennung 4). Eine alternative Ausführungsform kommt gänzlich ohne Fehler ^¬ datenbank und Stromnetzsimulator aus. Dabei wird ein Beobach ^¬ ter 5 wie in Fig. 5 mit PMU-Meßwerten als Eingangsgrößen be ^¬ trieben. Zusätzlich werden weitere Beobachter wie in Fig. 5 mit PMU-Meßwerten als Eingangsgrößen betrieben, allerdings unterscheiden sich diese Beobachter dadurch, daß jeder Beo ^¬ bachter auf einen spezifischen Fehlerfall „geeicht" ist. Be ^¬ schreibt beispielsweise der Parameter p=pO das fehlerfreie Modell und die Parameter p=pl, p=p2 und p=p3 drei unter- schiedliche Fehlerfälle, so läßt man vier Beobachter parallel laufen, je einen mit dem Parameter pO, pl, p2, p3. Im fehler ^¬ freien Fall konvergiert das Fehlersignal eO = yP - ^Ä y0 gegen null. Falls der Fehler mit den zugehörigen Parameter pl aufgetreten ist, konvergiert hingegen eO nicht gegen null und statt dessen das Fehlersignal el = yP - ^Ä yl . Entsprechendes gilt für die anderen beiden Fehlerfälle. Somit lassen sich die Fehlerfälle einfach identifizieren. Die Ableitung von ef ^¬ fektiven Gegenmaßnahmen muß bei dieser Ausführungsform aller ^¬ dings auf andere Weise erledigt werden.

Ein wesentlicher erfinderischer Schritt ist die Erkenntnis, daß die Kombination von Simulator, Beobachter und Musterer ^¬ kennung die Trennung verschiedener Fehlermuster erleichtert. Hierin liegt auch ein wesentlicher Vorteil der Erfindung. Im bisherigen Verfahren sind in den Fehlermustern das nominelle (fehlerfreie) Systemverhalten sowie das fehlerhafte Verhalten überlagert. Bei dem neuen Verfahren wird durch den Beobachter das nominelle Systemverhalten von dem fehlerhaften Verhalten getrennt. Dies erleichtert die Mustererkennung.

Erweiterungen des Verfahrens können für Assistenzsysteme für Stromnetzbetreiber eingesetzt werden, die in kritischen Si ^¬ tuationen dem Operator geeignete Gegenmaßnahmen vorschlagen oder automatisiert ausführen.