Aufbau einer Messdatenplattform für die Netzanalyse im Bahnenergienetz der DB Energie GmbH

Schneller und effektiver bei Netzschwankungen und -störungen reagieren

Herausforderung

Die im Einsatz befindliche Systemlandschaft der Messstellen und damit die Überwachung des Netzes an sich ist sehr heterogen. Es werden bspw. Messgeräte von verschiedenen Herstellern genutzt, die zum Teil seit vielen Jahren im Einsatz sind. Weiterhin stellt die Anbindung der Standorte eine Herausforderung dar, da die Messtellen teilweise über eine geringe Bandbreite verfügen. Da sich bei der Messung transienter Daten, mit einer Abtastrate von 20kHz, innerhalb von 15 Minuten 18 Mio. Messwerte ergeben, ist ein zeitnaher Download aufgrund der Datengröße sehr erschwert.

Dies führt dazu, dass bei Störungen oder Anomalien innerhalb des Energienetzes die Ursachenforschung oft nur mit Verzögerung durchgeführt werden kann. Dadurch wiederrum erschwert sich das Ergreifen entsprechender Maßnahmen, wie bspw. dem Austausch von Bauteilen.

Ziel

Um im Falle einer Störung möglichst schnell reagieren zu können und so den störungsfreien Bahnverkehr zu gewährleisten, benötigt die DB Energie GmbH eine flexible und hochskalierbare Messdatenplattform, die die Daten verschiedener Messstellen abruft und zentral speichert. Mithilfe dieser Daten sollen sich Störungen identifizieren, rekonstruieren und nachgelagert simulieren lassen, um geeignete Maßnahmen möglichst schnell ergreifen zu können.

Gleichzeitig soll das geschulte Fachpersonal der DB Energie GmbH in der Lage sein, die vorliegenden Messdaten zeitnah zu analysieren, um Verbrauchsmuster sowie Störungen bzw. Anomalien zu erkennen. Eine automatisierte Erkennung mit aktiver Benachrichtigung des Fachpersonals unterstützt diesen Prozess zusätzlich bei der automatisierten Erkennung aktiv benachrichtigt zu werden. Diese Informationen und Erkenntnisse sollen zudem die Basis für standortspezifische Modifikationen und Lastenhefte sein. So lassen sich zum Beispiel aus diesen Informationen der Bedarf neuer Netzkomponenten und anderer Bauteile ableiten.

Auch soll die neue Messdatenplattform die Herausforderung der lokalen Datenhaltung durch eine verlässliche Archivierung, aber auch der nachträglichen Wiederherstellung, lösen.

Zusammengefasst:
Die neue Messdatenplattform soll folgende Aufgaben erfüllen:

1. Aufzeichnung, Zusammenstellung und Visualisierung von Messdaten zu relevanten Störungen und des Netzzustandes.
2. Analyse der Störungsaufzeichnungen und Weitergabe der Daten an die nachgelagerte Netzsimulation.
3. Datenbasierte Grundlage zur Validierung und Erarbeitung von Gegenmaßnahmen bei systematischen Störungen.

Lösung

Für Umsetzung der neuen Messdatenplattform setzt die DB Energie GmbH auf die Projektpartner VIVAVIS AG, Systema und eoda. Das Gemeinschaftsprojekt profitiert von den Kompetenzen aller Beteiligten:
eoda mit über 10 Jahren Projekterfahrung im Bereich Künstlicher Intelligenz und Dateninfrastrukturen. Die VIVAVIS AG mit ihrer Erfahrung im Umfeld digitaler Anforderungen der Energie- und Versorgungswirtschaft. Systema mit der Expertise beim Aufbau sowie Betrieb kritischer Infrastrukturen.

Gemeinsam mit den Projektpartnern wurden von eoda in der Pflichtenheftphase konfigurierbare Lösungen entwickelt und anschließend umgesetzt, um so den Datenabzug, die Datenaufbereitung, die Analytik sowie die Visualisierung von Messdaten zu realisieren:

• Implementierung und Betrieb einer hochskalierenden Exasol-Datenbank.
• Entwicklung von ETL-Pipelines sowie Algorithmen für den Datenabzug aus den Messstellen, der Aggregation und Transformation der Messdaten und dem Ausführen der Analysen sowie die Entwicklung von Modellen zur Anomalieerkennung.
• Als technische Basis kam die von eoda entwickelte Data-Science-Projektplattform YUNA zum Einsatz. Die Messdatenplattform spielte eine zentrale Rolle bei der Ausführung sowie Verwaltung von Analyseskripten und der Datenvisualisierung. Sie ist das grundlegende Werkzeug der AnwenderInnen.
• Aufsetzen eines separaten Backup-Servers, der die Verfügbarkeit/Aufbewahrungspflicht über mehrere Jahre gewährleistet.

 

Die Verwendung einer Exasol-Datenbank bietet einen entscheidenden Vorteil: Bereits in der Datenbank lassen sich Skripte per R-Code ausführen. Dadurch erfolgt die erste Datenaufbereitung bzw. -vorbereitung über eine schnelle Fourier-Transformation (FT). Aus 18 Mio. einzelner Messwerte entsteht eine nachverfolgbare Zeitreihe aus rund 50 Werten.
Die Ergebnisse der FFT werden dann in der auf YUNA basierenden Messdatenplattform visualisiert. In der Messdatenplattform kommen weitere, durch eoda entwickelte, Skripte zu Berechnungen zum Einsatz, u.a.:

• Oberschwingungsanalyse
• Leistungsberechnung
• Impedanzverläufe im Oberschwingungsspektrum
• Mittelwertbildung
• Gradientenbildung

Auch wurde die Möglichkeit geschaffen, dass das Fachpersonal der DB Energie GmbH weitere R-Skripte, z.B. für Muster- und Anomalieerkennungen, in die Messdatenplattform integrieren kann.

Außerdem lassen sich die Zeitreihen zur besseren Überprüfung per Drag n‘ Drop – Funktion weiter zusammenfassen bzw. miteinander vergleichen oder weitere Datentransformationen und Analysen ausführen – Netzstörungen lassen sich dadurch schnell identifizieren. Zusätzlich lassen sich per Importfunktionen separate Messwerte in das System einfügen oder die entsprechenden Zeitreihen exportieren.

Der Datenabzug kann dabei über einen Trigger durch das Netzleitsystem gestartet werden. Dabei werden alle parametrisierten und verfügbaren Mess- und Störungsaufzeichnungen in der Peripherie um die gewählten Störungsorten gesammelt und gebündelt.

Die (zusammengestellten) Analyseergebnisse sowie die zugrundeliegenden Daten können zudem direkt auf den Backup-Server übertragen werden. Von diesem lassen sich alle Ergebnisse und Daten nachträglich, innerhalb der Aufbewahrungsfrist, wiederherstellen. So ist eine nachträgliche und vollumfängliche Transparenz und Nachverfolgung auch zu späteren Zeitpunkten möglich.

Ergebnis

Mit der durch eoda und die Projektpartner entwickelten Messdatenplattform wird die DB Energie GmbH in die Lage versetzt, schneller und effektiver bei Netzschwankungen und -störungen zu reagieren.

Durch die Verwendung der von eoda entwickelten Data-Science-Projektplattform YUNA als technische Basis, war es eoda möglich sehr früh im Projekt verschiedene Anforderungen der Messdatenplattform zu erfüllen. So deckt YUNA als Plattformbasis die meisten Funktionen der Anwendung, Datenvisualisierung, Skriptausführung und -verwaltung bereits von Beginn an ab. Durch den modularen Aufbau von YUNA, lässt sich die Messdatenplattform zudem langfristig erweitern und kann so als Ausgangspunkt zukünftiger analytischer Initiativen genutzt werden.

Zusammen mit der Umsetzung intelligenter ETL-Pipelines schafft es die Messdatenplattform die Herausforderungen der dezentralen Datenverteilung und der Datenhaltung zu lösen. Dadurch ermöglicht die Messdatenplattform die schnelle Analyse der Messdaten verschiedener Knotenpunkte innerhalb des Netzes, welche aufgrund der Datenmenge mit klassischen Mitteln nur bedingt möglich wäre.

Die Messdatenplattform ist somit ein wichtiger Bestandteil des Energiemanagements der DB Energie GmbH und sichert langfristig die verlässliche Versorgung.