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Best-Paper-Award

Intelligenter Algorithmus spart Rechnerkapazität für Smart Grids

30. Oktober 2014, 8:39 Uhr | Hagen Lang

Professor Ives Le Traon von der Université Du Luxembourg hofft, mit dem Verfahren einen Innovationsschub bei Smart Grids anzustoßen.

Vernetzte Infrastrukturen benötigen größte Rechnerkapazitäten für Programme, die Systemzustände überwachen, steuern und korrigieren. Forscher der Universität Luxemburg wurden jetzt für ein Verfahren ausgezeichnet, das die nötigen Rechenressourcen erheblich minimiert.

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Ob Smart Home oder nationales Smart Grid: Immer sind Computerprogramme notwendig, die im Hintergrund überwachen, steuern und manchmal sogar korrigierend eingreifen. Je vernetzter Infrastrukturen werden, desto größer wird der Bedarf an kontinuierlich vorgehaltener Rechnerkapazität. Diese Rechnerinfrastruktur kann Effizienzgewinne von Smart Grids konterkarieren.

Forscher des Interdisciplinary Centre für Security, Reliability and Trust (SnT) der Universität Luxemburg um Prof. Dr. Yves LeTraon haben jetzt ein Verfahren vorgestellt, das die notwendigen Rechnerkapazitäten erheblich reduzieren kann. Für die Ergebnisse ihrer Forschung wurden sie auf dem Fachkongress »International Conference on Software Engineering« mit dem »Best-Paper-Award« ausgezeichnet.

»Insbesondere für den Betrieb dezentraler Einrichtungen, wie sie heute zum Beispiel Stromnetze darstellen, ist das ein Vorteil«, sagt Dr. Fançois Fouquet, der das Projekt am SnT gemeinsam mit Dr. Jacques Klein leitet: »In diesen so genannten Smart Grids müssen viele kleine Einzelkomponenten wie Solarzellen, Gleichrichter und andere Bauteile gesteuert und überwacht werden. Damit Aufwand und Kosten wirtschaftlich vertretbar bleiben, müssen sie mit einfachen und kleinen Steuerungseinheiten ausgestattet werden.« Diese kleinen Steuercomputer können aber den Systemzustand nicht ununterbrochen messen, die Daten speichern und in Echtzeit verarbeiten.

Thomas Hartmann, der am SnT im Rahmen des Projekts seine Dissertation anfertigt, erklärt: »Unsere Software speichert die Veränderungen des Systemzustands nur noch für einzelne Zeitpunkte ab. Um eine aktuelle Situation im Netz richtig bewerten zu können, identifiziert unser Algorithmus automatisch relevante Messwerte aus der Vergangenheit. Für die korrekte Analyse eines Jetzt-Zustandes zieht es also die richtigen Messwerte aus dem Archiv – und springt dabei quasi in der Zeit hin und her. Das bedeutet eine enorme Effizienzsteigerung bei gleichen Standards für Sicherheit und Verlässlichkeit.«

Das Verfahren wird jetzt in Kooperation mit dem luxemburgischen Netzbetreiber Creos, einem Teilnehmer des SnT-Partnership-Programms, getestet. Prof. Dr. Yves Le Traon sagt: »Dadurch werden wir mit unserer grundlegenden Entwicklung hoffentlich einen Technologieschub bei den Smart Grids auslösen.«