Intelligente Kurzschlussanzeiger als Treiber der Versorgungssicherheit
Die Sicherstellung der Versorgungssicherheit der Energieversorgung ist eines der wesentlichen Ziele im energiewirtschaftlichen Zieldreieck und bedingt durch die aktuelle Situation in Deutschland mehr diskutiert denn je. Bei der Versorgungssicherheit geht es jedoch nicht nur um die Sicherstellung ausreichender Rohstoffe zur Erzeugung von Energie, sondern auch um den sicheren und effizienten Betrieb der Stromnetze. Zur Optimierung des eigenen Betriebs und Steigerung der Netzverfügbarkeit haben die Bielefelder Netze einen Anwendungsfall zur Überwachung von Kurzschlussanzeigern entwickelt.
Dabei greifen die Bielefelder Netze auf die LoRaWAN-Technologie zurück, um Kurzschlussanzeiger im Netz zu monitorieren, damit eine effizientere Störungsbehebung zu erzielen und die Netzausfallzeiten weiter zu minimieren.
In diesem Blogbeitrag wollen wir einmal näher betrachten, warum das Thema Kurzschlussanzeiger für Netzbetreiber so interessant ist, wie der Anwendungsfall technologisch aufgebaut ist und wie der Ansatz zur Finanzierung der Kosten aussieht.
Funktion und Mehrwerte von Kurzschlussanzeigern im Verteilnetz
Grundsätzlich gibt es verschiedenen mögliche Fehler im Netz, die zur Unterbrechung der Energieversorgung führen können. Häufig sind Kurzschlüsse im Stromnetz die Ursache. Diese können beispielsweise durch Schalthandlungen, Umwelteinflüsse oder Unfälle verursacht werden. Kommt es zu einem Kurzschluss im Netz, erfolgt die Auslösung der installierten Schutztechnik, die dann zu einer Unterbrechung der Energieversorgung führt. Bei einem Kurzschluss schaltet das Umspannwerk die Strecke direkt stromlos.
In diesem Fall muss der zuständige Stromnetzbetreiber schnellstmöglich den Betrieb des Stromnetzes wiederherstellen. In der Regel muss hierfür ein Mitarbeiter die Netzstationen hinter dem Umspannwerk, bei dem es zum Auftreten des Kurzschlusses kam, abfahren, um den Fehlerort des Kurzschlusses zu ermitteln. Hierfür benötigt der Mitarbeiter die Information der Richtung des Fehlers, die ihm der Kurzschlussanzeiger in der jeweiligen Netzstation anzeigt. So kann der Ursprungsort des Fehlers schrittweise ermittelt werden, wie beispielhaft in der folgenden Abbildung zu sehen ist.
Der intelligente Kurzschlussanzeiger – der Ansatz der Bielefelder Netze
Zur schnelleren Fehlerlokalisation haben sich die Bielefelder Netze dazu entschieden, die Kurzschlussanzeiger zu digitalisieren, um bei Eintritt eines Kurzschlusses schneller reagieren zu können. Durch die Übertragung der Informationen ist ein manuelles Anfahren der Netzstationen nicht mehr erforderlich. Vielmehr kann direkt nach Eintritt des Kurzschlusses aus der Ferne ermittelt werden, zwischen welchen zwei Netzstationen sich der Kurzschluss befindet.
Die Aufbereitung der Daten erfolgt im niotix des Softwareherstellers Digimondo.
Der Sensor von Comtac konnte nach ausführlichen Tests die Anforderungen erfüllen. Durch eine externe Antenne, welche mit dem Sensor verbunden werden kann, konnte die Empfangsqualität situativ verbessert werden, um auch aus der Netzstation heraus noch Empfang zu haben. Durch eine vorhandene Stromversorgung in der Station und den Betrieb als Class C Gerät ist der Sensor wartungsarm sowie permanent verfügbar. Der Sensor wurde am Kurzschlussanzeiger Compass 2.0 des Herstellers Horstmann angeschlossen und an der Innenwand der Trafostation befestigt. Die Bielefelder Netze befinden sich im Rollout von mehr als 300 i Comtac Sensoren im Verteilnetz.
Die Visualisierung der intelligenten Kurzschlussanzeiger
Die Verarbeitung der Informationen der Kurzschlussanzeiger mittels der LoRaWAN-Sensorik erfolgt in niotix des Softwareherstellers Digimondo. Anschließend erfolgt die Übertragung von niotix in die Netzleitstelle der Stadtwerke über eine bereitgestellte IEC-104-Schnittstelle. Hierdurch kann das Personal gezielt zur betroffenen Netzstation geschickt werden.
Verbesserung SAIDI Kennzahl durch intelligente Kurzschlussanzeiger
Die SAIDI-Kennzahl der Bundesnetzagentur gibt an, wie lange ein Kunde auf der jeweiligen Spannungsebene im Durchschnitt pro Jahr aufgrund eines Ausfalls im Netz ohne Strom ist. Anhand der Kennzahl bestimmt die BNetzA die Qualität des Netzes. Die intelligenten Kurzschlussanzeiger ermöglichen die schnellere Fehlerbehebung bei Stromausfällen, da der Kurzschluss schneller lokalisiert werden kann. Ergo verbessert sich der SAIDI. Dies ermöglicht wiederum eine Vergütung aus dem rechtlichen Finanzierungsinstrument der Anreizregulierung, über den sich Stromnetzbetreiber in Deutschland finanzieren. So ermöglichen die Bielefelder Netze das Investitionsbudget, welches gerade für den flächendeckenden Rollout, also der Anschaffung und Einbau der Hardware, erforderlich ist.
Zur Ermittlung des SAIDI erfolgt jedes Jahr ein Benchmarking der Netzbetreiber. Liegt der Netzbetreiber unter dem ermittelten Durchschnittswert, erhält dieser auf Grund seiner hohen Versorgungssicherheit einen Bonus. Liegt der Netzbetreiber über dem Referenzwert, hat dieser eine Strafzahlung zu leisten. Es liegt also ein Bonus-/Malussystem vor, welches sich querfinanziert.
Die Unterbrechung des Stromnetzes durch einen Kurzschluss wirkt sich somit negativ auf den SAIDI aus, weswegen Netzbetreiber ein hohes Interesse haben, den Fehler schnell zu beheben. Der intelligente Kurzschlussanzeiger auf LoRaWAN-Basis trägt somit aktiv dazu bei, den SAIDI zu senken und damit mögliche Kosten einzusparen oder den Bonus für die hohe Netzeffizienz zu erhöhen.
Das Fazit aus dem Projekt
Das Projekt des intelligenten Kurzschlussanzeigers hat bei den Bielefelder Netzen dazu geführt, dass ein Prozess zur effizienteren Behebung von Kurzschlüssen etabliert werden konnte. Durch eine Pilotierung der Hardware konnten die Anforderungen verifiziert werden, sodass der Anwendungsfall sich mit nun mehr als 300 Sensoren im Rollout befindet. Gleichzeitig kann die Versorgungssicherheit im Netz erhöht werden.
Wenn du Fragen oder Anregungen zu diesem Blogbeitrag hast, melde dich gerne. Wenn dir der Beitrag gefallen hat, dann abonniere gerne unseren Blog.
In diesem Blogbeitrag beleuchten wir zuerst die Grundlagen der IoT-Technologie sowie anschließend die Anforderungen an moderne IoT-Plattformen als zentrales System zur übersichtlichen Darstellung von IoT-Daten.
IoT-Anwendungen in der Energie- und Versorgungsbranche entwachsen immer mehr ihren Kinderschuhen. Stadtwerke haben unlängst die Mehrwerte der Technologie für sich entdeckt und entwickeln ihr Produktportfolio aktiv in eine vernetzte Zukunft. So stieg die Zahl der Stadtwerke, die die IoT-Technologie als „sehr relevant” einstufen, im Vergleich der Jahre 2020 und 2021 um 12 % (Stadtwerke Studie 2021; BDEW und EY). Mit der Ausweitung der IoT-Anwendungsfälle wächst gleichzeitig die entstehende Datenmenge. Bei Stadtwerken betrifft dies längst nicht mehr nur die Einspeisung, den Netzbetrieb und Smart Meter, sondern auch immer neue Anwendungsfälle im Umfeld Smart City.
Um all die neuen IoT-Daten zu erfassen, zu verarbeiten und wertschöpfend zu verwenden, sind neue Ansätze und Prozesse notwendig. Auf einen deutlich schnelllebigeren Markt kann dank weitläufiger Datengrundlagen ebenso schnell reagiert werden. Durch optimierte Prozesse können Ineffizienzen lokalisiert und behoben werden. Ökonomische, personelle sowie Umweltressourcen können optimiert genutzt werden. Um das volle Wertschöpfungspotenzial zu nutzen, sollten diese Daten aber nicht nur erhoben werden, sondern auch zur Verarbeitung und weiterführenden Nutzung an einem zentralen Ort bereitgestellt werden.
IoT-Potenziale für die Energiewirtschaft
Internet of Things (IoT) bezeichnet ein Netzwerk von Geräten, Anlagen oder Systemen, die über das Internet miteinander verbunden sind. Dabei steht die Machine-to-Machine-Kommunikation im Vordergrund, also eine Verbindung direkt zwischen den beteiligten Geräten, ohne dass ein Mensch aktiv in die Kommunikation und Prozesse involviert ist. Dem IoT kommt bei der Digitalisierung in diversen Bereichen eine zentrale Rolle zu, da bei der erzeugten Datenmenge eine prozessual automatisierte Verarbeitung der einzelnen Daten unumgänglich ist.
IoT ist dabei technologieunabhängig definiert und führt so zu einem Potpourri an diversen Protokollen, Übertragungstechnologien, Hardwarelösungen und Integrationsplattformen. Dies ist hinsichtlich der Historie relevant, da sowohl ältere Datenanbindungen als auch neue Systeme eingebunden werden, die dementsprechend auf unterschiedlichen technischen Grundlagen basieren. Um verschiedensten Anforderungen aus technischer, regulatorischer oder wirtschaftlicher Sicht gerecht zu werden, existieren mehrere aktuelle Technologien parallel. So können für jeden Anwendungsfall die geeigneten Sensoren und Übertragungsprotokolle genutzt werden.
Um die IoT-Mehrwerte für Stadtwerke zu verdeutlichen, eignet sich als Beispiel das Versorgungsnetz. Die typischen topologischen Gegebenheiten bei Versorgungsnetzen führen dazu, dass für einen gesamtheitlichen Überblick Daten nicht nur zentral an einer Anlage, sondern dezentral an einer Vielzahl von kleinen Messpunkten erhoben werden müssen. Hieraus folgt zum einen eine große Menge unterschiedlicher Systeme, die über unterschiedliche Technologien und Schnittstellen digitalisiert werden müssen. Zum anderen ist bei weitläufigen Netzen die Erreichbarkeit sowie die Spannungsversorgung für potenzielle Messsysteme ein kritischer Faktor, der eine Digitalisierung im Vergleich zu anderen Bereichen bedeutend komplexer macht.
Welche Funktion erfüllen IoT-Plattformen?
IoT-Plattformen sind das zentrale Bindeglied im Zusammenhang mit dem Internet of Things. Hier werden alle Daten aus den verschiedensten Bereichen zusammengeführt, sodass ein zentrales System einen Überblick sowie den Zugriff auf die Gesamtheit der erhobenen IoT-Daten und Geräte liefert. In der Energiewirtschaft können das Daten aus den Erzeugungsanlagen, aus den Netzen oder sogar Hausübergabestationen sein. Über die Energiewirtschaft hinaus, z. B. auf kommunaler Ebene im Smart City-Kontext, lassen sich noch viele weitere Use-Cases auf einer IoT-Plattform einbinden. Eine Auswahl diverser Use-Cases haben wir euch im Blogbeitrag LORAWAN-ANWENDUNGSFÄLLE – EIN 360°-SCHNELLDURCHLAUF zusammengestellt.
Neben der Konnektivitätsfunktion ist das Konzept des digitalen Zwillings ein zentraler Baustein, um Potenziale des Internet of Things weitreichend auszunutzen. Dabei wird ein Abbild einer physischen Komponente erstellt. Dieses Abbild wird mit den erhobenen Daten diverser Datenquellen angereichert. So lassen sich viele Sensoren einem Asset zuordnen und beliebig kombinieren. Ein digitaler Besprechungsraum kann so Raumklimadaten eines Sensors mit den Informationen über die Belegung des Raumes von einem anderen Sensor vereinen. Diese Unabhängigkeit von konkreten physischen Sensoren führt dazu, dass bedeutend komplexere Strukturen abgebildet werden können und auch bei einer Veränderung der Datenquelle, wie z. B. durch einen Austausch eines Sensors, historische Daten und ihre Strukturen weiterhin erhalten bleiben.
Die IoT-Plattform stellt also die zentrale Datendrehscheibe im IoT-Universum dar, über die alle IoT-Daten gesammelt, aufbereitet, zum Teil visualisiert und weiterverteilt werden. Daraus ergeben sich mehrere Anforderungen, die für einen produktiven Einsatz gegeben sein müssen.
Anforderungen an eine IoT-Plattform
Neben der Unabhängigkeit von Sparten und Bereichen ist es relevant, dass Daten aus diversen Übertragungstechnologien und Quellen in IoT-Plattformen integriert werden können. Hierbei spricht man von einer Herstellerneutralität in Bezug auf die Hardware und einer möglichen Interoperabilität. Nur wenn alle IoT-Daten aus verschiedenen Anwendungen in der IoT-Plattform zentral gespeichert werden, bietet die Plattform einen realen Mehrwert, um Insellösungen zu vermeiden, ganzheitliche Datenauswertungen und -weitergaben zu ermöglichen sowie ein zentrales System für Geräte- und Systemmonitoring und Betrieb sicherzustellen. Hier ist insbesondere die Anbindung von Standardschnittstellen ein zentraler Punkt, der zu bedienen ist.
Neben den universellen Dateneingangskanäle ist es ein ebenso integraler Bestandteil einer ganzheitlichen Lösung, Daten über standardisierte Schnittstellen aus IoT-Plattformen heraus weiterzuleiten. Vornehmlich in der Energiewirtschaft gibt es bereits viele bestehende Prozesse, die auch mit Daten aus der Plattform angereichert werden können oder sollen. So werden beispielsweise Zählerdaten für Abrechnungen, Zustandsmeldungen in Leitwarten oder jegliche Daten in Fachsystemen benötigt.
Mit der IoT-ERP-Bridge stellen wir eine Lösung bereit, um die Zählerdaten von der IoT-Plattform direkt in bestehende Abrechnungssysteme zu integrieren. Im letzten Blogbeitrag zur IoT-ERP-Bridge erklären wir ausführlicher, wie die Gestaltung der Schnittstelle und die Verbindung beider Systeme funktionieren kann.
Andere Anwendungsfälle erfordern anstelle der Weiterleitung von Daten in andere Fachsysteme die unmittelbare visuelle Darstellung. Oft wird die Visualisierung auf einer hohen Abstraktionsebene benötigt. In der Regel ist ein anfängliches Dashboarding gefordert, um Anwendungsfälle und Anlagen auf einen Blick überwachen zu können. Auch ein Alerting bei Überschreitung von Grenzwerten ist auf Ebene einer IoT-Plattform für eine erste Überwachung sinnvoll, gerade wenn die Funktion der Sensorik überprüft werden soll.
Neben dem rein funktionalen Umfang der IoT-Plattformen ist auch die Bedienbarkeit ein wichtiges Kriterium. Gerade im IoT-Umfeld haben die potenziellen Nutzer nicht gezwungenermaßen einen IT-Hintergrund, sodass die Plattform als Low- oder No-Code-Software umgesetzt sein sollte. Die grundsätzlichen Funktionalitäten sollten auch ohne tiefere Programmierkenntnisse über eine grafische Oberfläche bedient werden können.
Monitoring des SmartMeter-Einbaus – Mehr Transparenz im IM4G-Prozess Die Einführung intelligenter Messsysteme (SmartMeter) ist ein zentrales Thema für viele Energieversorger und ein zentraler Baustein der notwendigen Energiewende. Der Einbau und Wechsel der Zähler ist jedoch mit komplexen Prozessen verbunden, die eine Vielzahl von Akteuren und Systemen involvieren. Gerade beim Monitoring dieser Aktivitäten stoßen viele Unternehmen…
Seit 2005 bepreist das EU-Emissionshandelssystem (EU-ETS) als weltweit erstes marktwirtschaftliches Instrument Treibhausgas-Emissionen in der Schwerindustrie und im Energiesektor und schafft gleichzeitig Anreize für klimafreundliche Innovationen. Mit Erfolg: Die CO2-Emissionen sind seither um 48 Prozent gesunken. Ab 2027 soll das ETS 1 im Industrie- und Energiesektor um einen neuen Emissionshandel ETS 2 erweitert werden, der die…
Die Kundenanlage, wie sie im Energiewirtschaftsgesetz (EnWG) §3 Nr. 24 und 16 definiert war, ebnete den Weg für viele Quartierskonzepte und Mieterstromprojekte in Deutschland. Eine Entscheidung des Europäischen Gerichtshofes (EuGH) vom November letzten Jahres brachte das Konzept ins Wanken (s. ENWIKO 05/2025). In diesem Artikel haben wir für Sie alle Hintergründe, laufenden Entwicklungen und Ideen…
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine IoT-Plattform ein Puzzleteil einer größeren (IoT-) Landschaft ist. Als zentrale Datendrehscheibe verbindet sie Sensordaten diverser Übertragungstechnologien, bereitet diese auf, verknüpft unterschiedliche Datenpunkte, visualisiert und leitet Daten zur weiteren Verarbeitung an angeschlossene Systeme weiter.
In der obigen Abbildung ist eine potenzielle Architektur schematisch dargestellt.
Die IoT-Plattform entfaltet erst dann ihr vollständiges Potenzial, wenn die erhobenen Daten in weitere Fachanwendungen weitergeleitet werden und in möglichst vielfältiger Weise genutzt werden. Sei es beispielsweise im Kontext einer urbanen Datenplattform, die neben vielen IoT-Daten auch weitere Daten sammelt und zur Verfügung stellt, damit weitere Akteure eben diese Daten nutzen und Mehrwerte heben können. Oder die Verwendung der Daten in Systemen, die durch Algorithmen oder mit künstlicher Intelligenz Effizienzen der Energienetze steigern und einen nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen ermöglichen. Des weiteren beispielsweise auch die Integration in bestehende Fachapplikationen zu Zwecken des Monitorings, Alerting, Reporting oder der Abrechnung. Oder eben die Visualisierung im Smart City-Umfeld: Parkplätze, Müllcontainer, Besucherzahlen, Umweltdaten oder zahlreiche andere Anwendungsfälle. Je breiter und vielfältiger das Internet of Things Mehrwerte generiert, desto besser ist auch die IoT-Plattform als Herzstück dieser Architektur.
Bei Fragen zu diesem Blogbeitrag meldet euch gerne. Wenn euch der Artikel gefallen hat, abonniert gerne unseren Blog.
Die CO2-Kompensation ist ein probates Mittel, um die eigene Umweltbilanz zu verbessern. Auch wenn die Reduktion der Treibhausgas-Emission die nachhaltigere Lösung ist, ist die Kompensation der unvermeidbaren Emissionen eine Möglichkeit, um ökologisch aktiv zu werden. Kompensationslösungen unterscheiden sich jedoch zum Teil stark in ihrer Qualität. Die Wiedervernässung von Moorböden ist eine der effektivsten und kostengünstigsten Klimaschutzmaßnahmen mit einem hohen Reduktionspotential von CO2-Äquivalenten. Denn obwohl Moore weltweit nur 3 % der Landfläche ausmachen, sind in Ihnen rund 650 Mrd. Tonnen Kohlenstoff gespeichert. Doppelt so viel, wie in allen Wäldern der Erde zusammen.
Nicht zuletzt aus diesem Grund wurde am Dienstag, dem 29.03. durch die Bundesumweltministerin Steffi Lemke das Aktionsprogramm „Natürlicher Klimaschutz“ vorgestellt. In diesem werden Fördermittel in Höhe von 4 Milliarden Euro bereitgestellt, unter anderem auch für die Wiedervernässung von Mooren und alternative Bewirtschaftungsformen.
In diesem Blogbeitrag wollen wir uns die Wiedervernässung genauer ansehen. Welcher Nutzen genau entsteht, warum sie für den Standort in Deutschland eine besondere Rolle einnimmt und wie IoT bei der Wiedervernässung und beim Monitoring des Moorzustandes schon heute unterstützen kann.
Moore als natürliche CO₂-Speicher
Von den in Deutschland ursprünglich vorkommenden Mooren sind nur noch ca. 3-5 % Restflächen in naturnahmem Zustand verblieben. Die Moore hierzulande wurden fast vollständig trockengelegt, um sie land- oder forstwirtschaftlich zu nutzen. Während allgemein bekannt ist, dass Wälder CO₂-Senken darstellen, ist das Wissen, dass die weltweiten Moore mehr CO₂ speichern als die Wälder, weniger verbreitet. Eine Renaturierung und Wiedervernässung leistet einen nicht zu unterschätzenden Beitrag zum Klimaschutz und darüber hinaus auch zur Diversität des Landschaftsbildes, der Artenvielfalt und Verbesserung weiterer ökologischer und wirtschaftlicher Faktoren.
30 % des in der Erde gebundenen Kohlenstoffs ist in Mooren gebunden. Ein nasses Moor stellt somit einen natürlichen CO₂-Speicher dar. Der Grund: Im Moor herrscht Sauerstoffmangel. Hierdurch zersetzt sich organisches Material deutlich langsamer. Der in dem Material gebundene Kohlenstoff verbleibt somit in der sich bildenden Torfschicht. Wird es allerdings, z. B. für den Torfabbau, entwässert, zersetzt sich das Material und der vorher gebundene Kohlenstoff sowie weitere Gase werden frei. Aus einer Tonne Kohlenstoff werden dann 3,7 Tonnen CO₂.
Konventionelle Moorbewirtschaftung
Moore werden oder wurden unter anderem aus den folgenden Gründen trockengelegt:
Torfabbau, um diesen als Brennstoff zu nutzen und für die Bodenverbesserung.
Schaffung von Weide-/Ackerland, Heugewinnung und Streuwiesen.
Trockengelegte und bewirtschaftete Moorböden befinden nach drei bis vier Jahrzehnten in einem Zustand, in dem sie kaum noch wirtschaftlich genutzt werden können. Durch die Entwässerung und Nutzung verfestigt sich der Torfkörper, er nimmt weniger Wasser auf und verliert durch Auswaschung Nährstoffe. Der Boden vermulmt. Da trockengelegte, abgetragene Moore heute wirtschaftlich genutzte Flächen sind, wird nun nach Lösungen gesucht, die eine Renaturierung und gleichzeitig nachhaltige wirtschaftliche Nutzung dieser Böden ermöglichen.
Alternative Bewirtschaftungsformen gesucht
Unter dem Fachbegriff der Paludikultur (palus = lat. Sumpf/Morast) wird die land- und forstwirtschafliche Nutzung nasser Hoch- und Niedermoore verstanden. Diese nachhaltige Bewirtschaftung soll es ermöglichen, einerseits das Moor wieder zu vernässen und somit die CO₂-Speicherwirkung zu erhalten bzw. wieder in Gange zu setzen. Andererseits soll sie die wirtschaftlichen Interessen der Betriebe und Kommunen, die ebendiese Flächen Jahrzehnte lang bewirtschaftet haben, erfüllen.
Die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung fasst dabei folgende Produkte- und Nutzungsformen zusammen:
Energiepflanzen für Heizkraftwerke oder Biogasanlagen
Rohstofflieferanten für Baustoffe (Nutzholz oder alternative Baustoffe, z.B. für Wärmedämmung, Schalungsplatten, Putzträgermatten, Trennwände, Sichtschutzelemente)
Nahrungsmittelproduktion inklusive Tierhaltung
Futterpflanzen und/oder als Einstreu nutzbare Pflanzen
Torfersatzstoffe
Rohstoffe für Medizin oder Kosmetik
Darüber hinaus stellen sich für die Umgebung weitere positive Auswirkungen ein: Die Artenvielfalt erhöht sich, die Flächen entwickeln sich zu Nähr- und Stoffsenken, außerdem speichern sie Wasser, was vor dem Hintergrund zunehmender Starkregenereignisse auf besonders Interesse stoßen könnte.
Konkretes Vorhaben im Moor
In Niedersachsen befindet sich eine solche Versuchsfläche des Projekts „CANAPE“: eine Versuchsfläche zum Anbau von Torfmoosen im Ort Barver, betrieben durch die Stiftung Naturschutz. Die Torfmoosen (Sphagnum) werden hier angebaut, um mit dem perspektivischen Ziel sie zu ernten und als hochwertigen Torfersatzstoff in Erden und Kultursubstraten verwenden zu können.
Für die Kultur der Torfmoose ist ein stabiler Wasserstand kurz unter der Bodenoberfläche ideal. Da dies aber durch Entwässerung und geänderte saisonale Niederschlagsverteilung natürlicherweise kaum noch vorkommt, werden bei Torfmooskulturen die Wasserstände durch technische Zuwässerung künstlich gesteuert. Hierzu wird für die Torfmooskultur ein Zielwasserstand in Höhe der Bodenoberfläche festgelegt, der sensorgesteuert überwacht wird. Sinkt der Wasserstand in der Kultur unter eine vorgegebene Höhe, erfolgt automatisch eine Zuwässerung bis zum Erreichen des Sollwertes. Die Bewässerung ist damit sichergestellt, aber erfolgt ohne Weitergabe des Pegelstands an die Betreiber.
Die Ablesung des Pegels war damit nur vor Ort möglich. Mehrmals im Monat – vor allem in heißen Sommern – musste Dr. Jens-Uwe Holthuis (Projektleiter NSRP CANAPE, Stiftung Naturschutz im Landkreis Diepholz) dafür nach Barver fahren. Dies hat zwar den Vorteil, dass in diesem Zuge auch andere Sicht-Kontrollen durchgeführt werden können, das Begehen eines Moores und der Messstelle ist aber zeitaufwändig und nur unter einigen Voraussetzungen, also nicht immer, möglich.
Mithilfe der durch die Stadtwerke Huntetal zur Verfügung gestellten IoT-Geräte kann der Pegelstand nun laufend geprüft werden. Konkret waren dies:
Ein LoRaWAN-Gateway, dass die Messdaten empfängt und zur weiteren Auswertung weiterleitet
ein Messsystem zur Messung des Grundwasserpegels
Ein Messsystem zur Messung des Moorwasserpegels
ein Schachtwasserzähler mit Impuls Modul für den Wasserrechtsnachweis für Wasserentnahme eines Vorfluters
„Die LoRaWAN-Anlage in unserer Sphagnumfarm Barver bewährt sich sehr gut, sodass ich auch aus dem Homeoffice nun gut über den stundenaktuellen Wasserstand im bzw. über dem Moor Bescheid weiß. So lässt sich die Dynamik der Wasserstandsbewegungen gut nachvollziehen.“ – Dr. Jens-Uwe Holthuis.
Weiteres Automatisierungspotenzial
Für die Bewässerung von Torfmoosen ist unter bestimmten Umständen ein Rückhalt bzw. Speicherung von Überschusswasser (z. B. im Winter oder nach Starkregen) sinnvoll, um in Zeiten mit witterungsbedingtem Wasserdefizit eine Bewässerungsreserve zu haben. Speziell im Frühjahr kann der Wasserstand im Vernässungsgebieten allerdings auch so weit steigen, dass zur Vermeidung von Schäden an Dämmen oder Vegetation Überschusswasser gesteuert abgeleitet werden muss. Die Regulierung kann dann z. B. durch Einstellung von Gebietsüberläufen oder steuerbaren Wehren in Gräben erfolgen.
Monitoring des SmartMeter-Einbaus – Mehr Transparenz im IM4G-Prozess Die Einführung intelligenter Messsysteme (SmartMeter) ist ein zentrales Thema für viele Energieversorger und ein zentraler Baustein der notwendigen Energiewende. Der Einbau und Wechsel der Zähler ist jedoch mit komplexen Prozessen verbunden, die eine Vielzahl von Akteuren und Systemen involvieren. Gerade beim Monitoring dieser Aktivitäten stoßen viele Unternehmen…
Seit 2005 bepreist das EU-Emissionshandelssystem (EU-ETS) als weltweit erstes marktwirtschaftliches Instrument Treibhausgas-Emissionen in der Schwerindustrie und im Energiesektor und schafft gleichzeitig Anreize für klimafreundliche Innovationen. Mit Erfolg: Die CO2-Emissionen sind seither um 48 Prozent gesunken. Ab 2027 soll das ETS 1 im Industrie- und Energiesektor um einen neuen Emissionshandel ETS 2 erweitert werden, der die…
Die Kundenanlage, wie sie im Energiewirtschaftsgesetz (EnWG) §3 Nr. 24 und 16 definiert war, ebnete den Weg für viele Quartierskonzepte und Mieterstromprojekte in Deutschland. Eine Entscheidung des Europäischen Gerichtshofes (EuGH) vom November letzten Jahres brachte das Konzept ins Wanken (s. ENWIKO 05/2025). In diesem Artikel haben wir für Sie alle Hintergründe, laufenden Entwicklungen und Ideen…
Zusätzliche Mehrwert des Projektes
Durch Entwässerungsmaßnahmen für den Torfabbau und/oder die Urbarmachung der Moore ist der Wasserstand heute in vielen Mooren – auch in Schutzgebieten der Diepholzer Moorniederung – abgesenkt. Hinweise darauf liefert insbesondere mooruntypische Vegetation, die sich bei zu niedrigen Wasserständen einstellt.
Durch Wiedervernässungsmaßnahmen soll der Wasserstand der Diepholzer Moore jetzt wieder in moortypische Bereiche angehoben werden und dadurch sowohl die Lebensraumqualität für moortypische Pflanzen und Tiere verbessert als auch CO2-Emissionen verringert werden. Bislang erfolgt dies in der Regel durch passive Wiedervernässung, d.h. durch Verwallungen im Gelände. Das Niederschlagswasser wird auch durch Dämme in Gräben am Abfluss in die Vorflut (Entwässerungsgräben) gehindert und stattdessen im Gebiet zurückgehalten. Daneben werden stark wasserzehrende Bäume aus Vernässungsgebieten entnommen. „An manchen Stellen reicht dies jedoch nicht aus, sodass punktuell über aktive Bewässerungsmaßnahmen, ähnlich wie bei der Sphagnum-Paludikultur in Barver, verstärkt nachgedacht wird. Bislang kommen außerdem nur in einzelnen Mooren überhaupt digitale Wasserstandslogger zum Einsatz.“, so Anna Bartel (Fachdienst Kreisentwicklung, Landkreis Diepholz). Die schon vorhandenen Wasserstandslogger sind aber ohne Fernübertragung und müssen stattdessen manuell ausgelesen werden.
„Ein großflächiger Einsatz von Messung und Fernauslesung wird angestrebt und rückt dank IoT-Technologie in greifbarere Nähe“, so Anna Bartel. Die Messung der Wasserstände zeigt dem Landkreis dann einerseits die Bereiche mit besonders großem Handlungsbedarf auf und dient andererseits der Erfolgskontrolle von durchgeführten Renaturierungsmaßnahmen. Im Projekt in Barver werden somit wertvolle Erfahrungen für den gesamten Landkreis Diepholz gesammelt, die bei weiteren Renaturierungsmaßnahmen mit oder ohne aktivem Wassermanagement in der Planung hilfreich sind.
Digitale Erfassung von Moorwasserpegeln ist also bei der Wiedervernässung von Mooren eine Methode, über die einfach und schnell bestehende Maßnahmen evaluiert und zukünftige Maßnahmen geplant werden können.
Bei Fragen und Anregungen zu unserem Blogbeitrag könnt ihr euch jederzeit melden. Ansonsten empfehlt unseren Blog gerne weiter oder abonniert ihn, um keine neuen Beiträge zu verpassen.
In unserem letzten Blogbeitrag haben wir euch bereits gezeigt, wie eine Middleware-Komponente aussehen kann, die die beiden Systemwelten Internet of Things (sensor-/aktororientiert) und Informations-Technologie (beleg-/transaktionsorientiert) auf unkomplizierte Weise miteinander verbindet. Mit einer IoT-ERP-Bridge ist eine Vielzahl sensor- und messdatenbasierter Anwendungsfälle abbildbar. So lassen sich per IoT fernausgelesene Sensor- und Zählerstände für Wasser- und Fernwärmezähler, Lastgangimporte für Mieterstrom, Ablesungen für Ladestrom oder Kenngrößen zur Überwachung von Umspannungseinheiten an IT-Systeme übertragen und dort weiterverwenden.
Damit sich diese Anwendungsfälle auch kostengünstig und auf einfache Weise in die vorhandene System- und Prozesslandschaft integrieren lassen, bedarf es herstellerunabhängiger und fachlicher REST-Schnittstellen, die für die Nutzung in verschiedenen IT-Systemen konzipiert sind. Für die oft genutzten Backend-IT-Systeme von SAP, das Enterprise-Resource-Planning (SAP-Core) und die Industrielösung für Versorgungsunternehmen (SAP IS-U), braucht es darüber hinaus flexible ABAP-Software-Bausteine, die von Kunden bereitgestellt oder mit kleinen Anpassungen eingesetzt werden können.
Die items stellt diese Schnittstellen und Software-Bausteine zur Verfügung. Unterstützt werden dabei die Prozesse Ablesung und EDM Profilwerte-Import in das SAP IS-U. Daneben sind die einzelnen Bausteine so konzipiert, dass eine Anpassung hinsichtlich kundenindividueller Stammdatenkonstrukte und eine Prozessintegration ohne weiteres durchgeführt werden kann. In diesem Blogbeitrag wollen wir genauer auf die Funktionsweise der IoT-ERP-Bridge eingehen.
Fachliche REST-APIs
Grundsätzlich verfolgt die IoT-ERP-Bridge einen API-basierten Ansatz (API-first Approach). Dadurch wird sichergestellt, dass alle bereitgestellten Funktionalitäten über webbasierte REST-Schnittstellen in unterschiedlichen Client-Anwendungen, wie zum Beispiel dem IT-Abrechnungssystem von SAP oder einem anderen Hersteller, integriert und genutzt werden können. So brauchen Anwenderinnen und Anwender aus dem Fachbereich ihre gewohnte Systemumgebung nicht verlassen und die Systemnutzung lässt sich in die gelebten Prozessabläufe der Ablesevorbereitung, Ableseergebnisbearbeitung und Abrechnung vollständig integrieren.
Für das Beispiel der IoT-ERP-Bridge heißt dies: Für den Fachbereich in der Ablesung tritt der Übermittlungskanal der Messergebnisse in den Hintergrund. Ob die Ablesung durch Ableser, Dienstleister, ZfA, Kundenselbstablesung oder durch IoT fernausgelesen wurde, ist für viele Prozessschritte bei der Bearbeitung und Nutzung von Ablesungen unerheblich.
Der Übermittlungskanal ist für den Fachbereich nur sichtbar, sofern sich aus der Nutzung des Übertragungskanals spezifische Aufgaben ergeben. Ein Beispiel hierfür ist die Verknüpfung des Zählwerks auf Stammdatenebene mit dem relevanten IoT-auslesenden Sensor oder die Überwachung der Messwertübermittlung durch die IoT-Sensoren. Dies sind einige der wenigen zusätzlichen Aufgaben, die sich durch die Integration fernausgelesener IoT-Zähler ergeben.
Der API-basierte Ansatz über REST-Services ermöglicht es aber auch, andere Applikationen oder Benutzeroberflächen einzubinden. So kann auch ein Tabellenkalkulations-Programm auf die Daten und Funktionen der IoT-ERP-Bridge über die API zugreifen. Die Daten aus dem Web-Service können dann übersichtlich in dem Tabellenkalkulations-Programm für Personen bereitgestellt werden, die nicht täglich mit dem SAP zu tun haben. Dies kann zum Beispiel für das Monitoring der Messwerte genutzt werden, in dem die Kennzahlen zur Messwertübermittlung aller Zähler tabellarisch dargestellt werden. So können defekte Sensoren erfasst und deren Reparatur oder Austausch veranlasst werden.
Die Web-Service API umfasst dabei folgende hauptsächliche Daten und Funktionen:
Die Übergabe der Messwerte aus einer oder mehreren IoT-Plattformen
Bereitstellung von Mess- und Ersatzwerten (Einzelwerte und Profile) für IT-Systeme
Übermittlung und Abfrage von Stammdaten (Messlokation, Serialnummer, OBIS-Kennziffer etc.)
Monitoring
Prozess-Integration in ein SAP IS-U am Beispiel der Stichtags-/Turnusablesung
Über die oben genannten API-Schnittstellen lassen sich per IoT ausgelesene Mess- und Sensorwerte in die Prozesse SAP IS-U-Ablesung, SAP IS-U EDM-Profil und SAP PM-Messbelegverwaltung integrieren.
Voraussetzung dafür ist, dass auf Ebene der Stammdaten der Zähler, bzw. im SAP-Core das Equipment, in Verbindung zum messenden Sensor (Sensor ID) und des gemessenen Wertes (Sensorvariable) gesetzt wird. Im SAP IS-U-Stammdatenmodell ist dies auf verschiedenen Wegen möglich, zum Beispiel durch die direkte Verknüpfung von Sensorvariable und Zählwerk in einer zusätzlichen Zuordnungstabelle, über die Abbildung der Sensoren als Geräte oder Geräteinfosätze, die in die Anlagen eingebaut und über Geräte- und Zählwerksbeziehungen miteinander in Beziehung gesetzt werden. Die vorkonfigurierten ABAP-Bausteine bieten die Möglichkeit, die Beziehung direkt in der Transaktion zur Pflege des Geräts oder Geräteinfosatzes zu hinterlegen. Darüber hinaus ergibt sich kaum weiterer Konfigurationsbedarf für die Nutzung via IoT-ausgelesener Zählerablesungen.
Die Ablesevorbereitung erfolgt dann weiter wie gehabt. Dabei sollte organisatorisch nur darauf geachtet werden, dass die Ableseaufträge für die per IoT ausgelesenen Zähler nicht unnötigerweise an Ableser bzw. Ablesedienstleister übergeben werden. Dies kann über die Zuordnung zu neuen Ableseeinheiten organisatorisch umgesetzt werden. Die eigentliche Auslesung dieser Zähler, bzw. die Übermittlung des Ableseergebnisses, erfolgt über einen zeitgesteuerten Report, der die ausstehenden Ableseergebnisse aus der IoT-ERP-Bridge abfragt und diese dann, sofern vorliegend, als echte gemessene Werte oder als von der IoT-ERP-Bridge erstellte Ersatzwerte im SAP IS-U als Ableseergebnisse verbucht. Die weiteren Prozessschritte, wie das Bearbeiten der plausiblen bzw. nicht plausiblen Ableseergebnisse bis hin zur Abrechnung oder Bereitstellung eines Ableseergebnisses für eine Verbrauchsinformation, erfolgen innerhalb der bereits dafür vorhandenen Programmschritte ohne Anpassung an der Software.
Modulare ABAP-Bausteine für die SAP-Integration
Die für die Prozess-Integration der IoT-ERP-Bridge notwendigen REST-Services und Programmmodule für die Abfrage, Aufbereitung und Verbuchung der Messwerte stellt die Items dabei gebrauchsfertig als ABAP-Transport zur Verfügung. Dies umfasst Klassen für die Kommunikation mit der IoT-ERP-Bridge, die Erweiterungen für die Geräte- und Geräteinfosätze-Transaktion sowie Reports für die Verbuchung von Ableseergebnissen und Lastprofilen, Statistikauswertungen und die Übertragung von Stammdaten.
Daneben können die einzelnen Bausteine aber auch in eigenen Integrationsszenarien als Vorlagen genutzt und individuell angepasst werden. Gerne unterstützen wir dabei auch mit Beratung oder Entwicklung.
Fazit
Die Fernauslesbarkeit von Zählern ist für einige Energieprodukte notwendige Vorbedingung und wird vom Gesetzgeber wie im MsbG und in der FFVAV zunehmend gefordert. Auch wenn die Entscheidung über einheitliche Technologien zur konsistenten Übermittlung von Messwerten über alle Energiesparten und -produkte noch aussteht, stellt die Übertragung der Messwerte über LoRaWAN und NB-IoT auch für eine mögliche Übergangszeit in eine Zieltechnologie eine kostengünstige Alternative zur derzeitigen Fernauslesbarkeit über intelligente Messsysteme dar. Die vorgestellte IoT-ERP-Bridge bietet hierzu die passende und einfach umgesetzte Komponente für die Integration in die Abrechnung.
Bei Fragen und Anregungen zu unserem Blogbeitrag könnt ihr euch jederzeit melden. Ansonsten empfehlt unseren Blog gerne weiter oder abonniert ihn, um keine neuen Beiträge zu verpassen.
Steigende Energiepreise mit Insolvenzen von Energielieferanten und sogar die erste Geschäftsaufgabe eines Grundversorgers haben die Branche in Aufruhr versetzt. Selbst die Politik lässt das Thema nicht kalt, weswegen auf europäischer Ebene unterschiedlichste Maßnahmen diskutiert werden, um die finanziellen Auswirkungen auf die Bürger zu begrenzen. Einige europäische Staaten warten nicht mehr ab und setzen bereits jetzt erste Ad-hoc-Maßnahmen um, um die steigende wirtschaftliche Belastung der Bürgerinnen und Bürger zu begrenzen.
Für den sich schon heute im Wettbewerb befindenden Energielieferanten, der mit sinkenden Margen zu kämpfen hat, bedingen die steigenden Energiepreise nun eine erhöhte Komplexität in der Beschaffung, weswegen die Zuverlässigkeit der eigenen Stromprognose zunehmend an Bedeutung gewinnt. Eine zuverlässige Prognose bedeutet in diesem Zusammenhang, den Einkauf überflüssiger oder kurzfristig zu beschaffenden Strommengen zu überhöhten Preisen zu vermeiden und Planungssicherheit für den Vertrieb zu schaffen.
Die primären Beschaffungskosten, die für den Energielieferanten den volatilsten Teil des Gesamtstrompreises ausmachen, sollen auf Basis kurzfristiger sowie langfristiger Stromverbrauchsprognosen verbessert werden. Die kurzfristige Stromprognose fokussiert sich auf die kurzfristigen Preis- und Bedarfsschwankungen am Day-Ahead-Markt, während sich die langfristige Prognose mehr mit den zukünftigen Einflüssen des Marktes, wie z. B. den Auswirkungen verschärfter Klimaziele, auf den langfristigen Strombedarf beschäftigt. Da letzteres deutlich schwieriger zu prognostizieren ist, wollen wir in diesem Blogbeitrag den Fokus auf die kurzfristige Stromverbrauchsprognose legen, die Energielieferanten heute einsetzen, um ihre Planungen am Day-Ahead-Markt zu optimieren. Wir gehen auf den Aufbau von Prognose-Algorithmen ein und zeigen, welche Datenbasis erforderlich ist.
Prognosen für den Day-Ahead-Markt
Die unterschiedlichen Handelsfristen an den Strommärkten ermöglichen es den Marktteilnehmern, durch eine genaue Prognose des Strombedarfs in ihrem Versorgungsgebiet und daraus abgeleiteten Handlungen, die Beschaffungspreise zu senken. Insbesondere im Bereich der Day-Ahead-Auktionen (EXAA und EPEX Spot) gibt es ein enormes Potenzial, die benötigte Ausgleichsenergie frühzeitig zu erwerben und Kosten im Day-After-Handel zu minimieren.
Maschinelles Lernen (ML) – das Update mit Potenzial
In Zeiten nie da gewesener Rechenleistungen bieten sich für die Prognose Machine-Learning-Algorithmen an, die mit Hilfe historischer Daten in kurzer Zeit passgenaue mathematische Modelle erzeugen, diese (kreuz-)validieren, eine (a priori-)Fehlerabschätzung geben können und dabei eine Vielzahl weiterer Daten berücksichtigen. Diese Weiterentwicklungen der klassischen Regressionsverfahren bieten eine potenziell höhere Prognosegenauigkeit und bessere Resilienz gegen Abweichungen in den Eingabewerten als zum Beispiel Wetterprognosen, die naturgemäß fehlerbehaftet sind.
Ein weiterer Vorteil der ML-Algorithmen ist die Objektivität. Während Menschen dazu tendieren, beim Handeln mit jeglichen Anlagegütern in Panik zu geraten (neumodern: FOMO oder FUD) oder gewisse Signale überzubewerten, sind ML-Algorithmen gegen diese Phänomene immun und treffen ihre Entscheidungen auf Basis rationaler Korrelationskoeffizienten. Dies heißt allerdings nicht, dass ein solcher ML-Algorithmus immer jede menschengemachte Prognose übertreffen muss, da dieser seine Informationen nur aus dem historischen Datensatz bezieht und nur die externen Quellen hinzuziehen kann, die ihm auch zugeführt werden und die auch in den historischen Daten abgebildet sind.
Daher kann diese Form der künstlichen Intelligenz das Portfoliomanagement natürlich nicht gänzlich ersetzen, aber eine essenzielle Entscheidungshilfe leisten, um die letzten Prozentpunkte der Prognosegenauigkeit einzusammeln. In Zeiten der gemäßigten Energiepreise war die Amortisation einer solchen Ergänzung eventuell nur langwierig bis mittelfristig absehbar. Mit zunehmender Verfügbarkeit, geringeren Kosten von hohen Rechenkapazitäten und dem beschleunigten Ansteigen der Energiekosten hat sich der Break-Even-Point aber bereits jetzt absehbar nach vorn verschoben. Darüber hinaus liegen viele Vorteile in der Automatisierung des Planungsprozesses, wie der sehr schnellen Anpassung der Modelle an Markt- und Verhaltensänderungen durch ein permanentes Weiter- bzw. Neulernen.
Konzeption und Umsetzung
In der Praxis hat sich eine Konzeptionsphase (PoC = Proof of Concept) etabliert, in der dem Dienstleister ein historischer Datensatz zur Verfügung gestellt wird. Nach Bereinigung und Analyse der Daten erfolgt ein (automatisierter) Austausch der bisherigen Prognosen und der durch den ML-Algorithmus erstellen Vorhersagen. Dies bietet beiden Seiten die Möglichkeit festzustellen, ob eine Verbesserung der Prognose vorliegt und ob eine vorher festgelegte Kennzahl (KPI = Key Perfomance Indicator) erreicht wird. Hierbei ist zu beachten, dass es gerade in der Frühphase noch zu Schwankungen durch Fehler bei Datenübertragungen oder Fehlinterpretation von Fehl- oder Statuswerten kommen kann. Bei Erreichen der vordefinierten Ziele ist ein fließender Übergang in den Live-Betrieb und eine Tiefenintegration in die bisherigen Bestandssysteme möglich.
Weiterentwicklung und Ausblick
Der Übergang in den Live-Betrieb bedeutet bei Weitem noch nicht das Ende des Entwicklungsvorgangs. Um neue Entwicklungen im Energiemarkt (z. B. durch Änderung des Erneuerbare-Energien-Gesetzes oder Inkrafttreten neuer Regelungen, Fortschritt der Netzinfrastruktur, Auswirkungen der Corona-Pandemie) abzubilden, müssen stetig neue Datenquellen angebunden werden. Des Weiteren sind auch aktuelle Entwicklungen in technologischer Hinsicht zu berücksichtigen, da es nicht den einen ML-Algorithmus gibt, der alles kann, sondern eher einen ganzen Zoo mit mehr oder weniger artverwandten Evolutionsstufen.
Diese Live-Updates werden per CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) während des laufenden Betriebs eingespielt und beeinflussen diesen in der Regel nicht. So können Synergieeffekte erzeugt werden, die allen Anwendern nutzen.
Anforderungscheckliste: für den PoC
Historische Stromverbrauchsdaten mit Statuswerten auf 15-Minuten- oder Stundenbasis, aggregiert auf Vermarktungsgebiete oder als Einzelzeitreihen über einen Zeitraum von mindestens 2-3 Jahren
Tägliche Exporte der Stromverbrauchsdaten mit Statuswerten auf 15-Minuten- oder Stundenbasis (übereinstimmend mit dem Zeitintervall der historischen Daten) per .csv und E-Mail oder über alle anderen standardisierten Schnittstellen (z. B: REST API) müssen möglich sein
Falls möglich: Angaben zu Standorten der Abnehmer (Postleitzahl oder Bundesland)
Auf Wunsch eigene Wetterdaten mit Wetterprognosen (nur in Kombination)
Angabe eines Zeitpunktes, zu dem die Prognose ausgeliefert werden soll
Angabe, wie die Prognose ausgeliefert werden soll (Schnittstelle, Datenbank, E-Mail)
Aktuelle Prognosegenauigkeit (z. B. 90-92% mittlere prozentuale betragsmäßige Abweichung oder absolute betragsmäßige Abweichung) und exakte Berechnungslogik
Gewünschte Prognosegenauigkeit (z. B. 93-95% prozentuale betragsmäßige Abweichung) mit derselben Berechnungslogik
Eben mal kurz die Gartenabfälle und den Stuhl, auf den sich Tante Erna bei Ihrem letzten Besuch gesetzt hat und der daraufhin zusammengebrochen ist, zum Wertstoffhof bringen und dann weiter zum Familientreffen. Die Öffnungszeiten sind bekannt, also ab ins Auto und auf in Richtung Wertstoffhof. Und wie immer, wenn man gerade keine Zeit hat, tritt Murphys Gesetz in Kraft. Vor der Einfahrt zum Wertstoffhof stauen sich die Autos der Einwohner, bis auf die angrenzende Bundesstraße. Dabei möchte man doch direkt auf den Wertstoffhof, ohne Warten zu müssen.
Was sich wie ein Einzelschicksal anfühlen mag, ist ein weitverbreiteter Fall. Sucht man bei Google nach „Stau vor dem Wertstoffhof“ kommen seitenweise Einträge von Lokalzeitungen zu den Stau-Situationen auf den Zufahrtsstraßen der Wertstoffhöfe. Die Stadtwerke München riefen am 02. November 2020 sogar dazu auf, nur bei unaufschiebbarem, dringenden Entsorgungsbedarf vorbeizukommen.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von X. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Auf der Suche nach einer Lösung, um den Rückstau vor Wertstoffhöfen zu reduzieren, haben wir gemeinsam mit den Technischen Betrieben Rheine und der RheiNet GmbH eine Lösung entwickelt, die das Warten vorhersehbar und vermeidbar macht. Seit Anfang Juni findet sich auf der Website der Technischen Betriebe Rheine eine Warteschlangenanzeige, die grafisch den Stau vor der Einfahrt des Wertstoffhofes anzeigt und eine geschätzte Wartezeit angibt.
Für den Wertstoffhof in Rheine besteht, wie für viele andere Höfe auch, die besondere Herausforderung darin, dass der Wertstoffhof in Rheine nicht über eine gesonderte Zufahrt verfügt, sondern die angrenzende Straße gleichzeitig die Zufahrt zum Wertstoffhof bildet. Da somit nicht ausschließlich Besucher des Wertstoffhofs den betrachteten Bereich passieren, sondern ebenfalls alle anderen Verkehrsteilnehmer, gestaltete sich das Vorhaben deutlich schwieriger als bei Betrachtung einer separaten Spur. Einerseits durfte die eingesetzte Technologie kein Hindernis für Verkehrsteilnehmer, wozu natürlich auch Motorrad und Fahrradfahrer gehören, darstellen und andererseits musste unterschieden werden, ob ein Fahrzeug wartet oder nur die Straße entlangfährt. Auch der Kosten-Nutzen-Faktor sollte natürlich beachtet werden.
Intelligente Warteschlangenanzeige mit LoRaWAN
Nachdem die Rahmenbedingen definiert wurden, sollte im folgenden Schritt die passende Sensorik ermittelt werden. Für den ersten Test sollte ein Parksensor verbaut werden, der in seiner eigentlichen Bestimmung dafür konzipiert ist, die Belegung von Parkplätzen aus der Ferne zu monitoren. Der Sensor erfasst durch eine Veränderung des Erdmagnetfeldes eine Statusänderung und so, ob ein Fahrzeug über dem Sensor steht oder nicht. Der Testdurchlauf mit zunächst einem verbauten Sensor hat ergeben, dass darüberfahrende Fahrzeuge mit einer innerörtlichen Regelgeschwindigkeit nicht vom Sensor erfasst werden. Fahrzeuge, die nicht für den Wertstoffhof anstehen, werden nicht von der Sensorik gemessen und fließen schlussendlich nicht mit in die Warteschlangenanzeige ein. Die Sensoren wurden durch die Technischen Betriebe Rheine in die Straße eingelassen, um keine Gefahr für Zweiradfahrer darzustellen. Bei der Montage bestand die Herausforderung die richtige Einbautiefe sicherzustellen, um die Messfähigkeit der Sensoren zu erhalten.
Die Parksensoren übermitteln ihren Status per LoRaWAN an einen für die Anwendung notwendigen LoRaWAN-Netzwerk-Server. Das benötigte LoRaWAN-Netz wurde durch die RheiNet GmbH errichtet und betrieben. Die in der untenstehenden Abbildung dargestellte Warteschlange wird aus den Sensordaten mittels eines dafür programmierten Algorithmus errechnet und visuell auf der Homepage der TBR dargestellt. Die angewendete Logik berücksichtigt dabei unter anderem, den Fall parkender Fahrzeuge, die nicht zur Warteschlange des Wertstoffhofs gehören, sondern beispielsweise nur zufällig auf einem Sensor abgestellt wurden oder einen Parkvorgang in der Nähe eines Sensors durchführen.
Digitale Warteschlangenanzeige auf dem Wertstoffhof in Rheine
Die Hoffnung ist es, den Stau vor dem Wertstoffhof zu verringern. „Dieser konnte an stark frequentierten Tagen zu einem Problem werden, unter anderem da sich die wartenden Fahrzeuge teilweise bis auf die Bundesstraße stauten“. Diesem Problem erhofft man durch die neu geschaffene Möglichkeit Herr zu werden. „Auch zukünftig möchten wir in Rheine neue Technologien einsetzen, um die Stadt mit ihren angrenzenden Gebieten noch lebenswerter zu machen“ so Herr Ventker, Geschäftsführer der RheiNet GmbH.
Ausblick
Darüber hinaus sollte nicht vergessen werden, dass die erhobenen Daten auch über die Stau-Analyse hinaus ihren Mehrwert liefern können. In Rheine werden die Sensordaten mittlerweile auch genutzt, um Rückschlüsse auf die generelle Nutzung des Wertstoffhofs zu ziehen.
Für die Zukunft sind in Rheine schon weitere Digitalisierungsprojekte geplant, welche auf der LoRaWAN‑Technologie aufbauen. So befindet sich aktuell ein Projekt zur Umsetzung der Fernauslesbarkeit der Grundwassermessstellen per LoRaWAN statt, um eine bessere Datenbasis über die Entwicklung der Grundwasserstände zu erhalten. Die neugewonnen Informationen sollen zur Weiterentwicklung des Wassernetzes vor dem Hintergrund der neuen Herausforderungen des Klimawandels und zunehmender Hitzeperioden beitragen. Ein weiteres Projekt, welches sich derzeit in der Umsetzung befindet, ist die bedarfsorientierte Bewässerung von Blumenbeeten durch den Einsatz von Feuchtigkeitssensoren. Dies spart zukünftig Wege und Wasser durch eine effizientere Bewässerung.
Wenn ihr Fragen oder Anmerkungen zu diesem LoRaWAN-Anwendungsfall habt, meldet euch gerne bei uns und folgt unserem Blog, wenn euch der Beitrag gefallen hat.
Das Thema digitale Ablesung von Zählern ist in der Energiewirtschaft längst kein neues Thema mehr. Mit dem MsbG wurde bereits 2016 ein Rollout von modernen Messsystemen und intelligenten Messsystemen bis 2032 beschlossen. In diesem Jahr steht das Messwesen der Fernwärmeversorgung mit der digitalen Ablesung von Wärmemengenzählern vor einer neuen Herausforderung, wie es bereits im Sektor Strom der Fall ist. Dabei beruht der nun anstehende Rollout zur digitalen Ablesung von Wärmemengenzählern auf der EED-Richtlinie der europäischen Union, die nun mit der FFVAV in nationales Gesetz umgesetzt werden soll. Demnach soll nach dem aktuellen Entwurf der FFVAV bis zum 31.12.2026 jeder Wärmemengenzähler in Deutschland aus der Ferne abgelesen werden können. Dabei bietet es sich an die Werte primär zur Abrechnung oder zur Informationspflicht zu nutzen. Hier ist ab 2022 für FVU eine jährliche Abrechnung und eine monatliche Verbrauchsinformation gegenüber ihren Kunden Pflicht.
Aus Sicht des EVU bzw. FVU wieder ein Gesetz, das es in kurzer Zeit umzusetzen gilt. Mit der Novelle des EnWG, der Anpassung der Strom- und GasGVV, der Umgang mit Post-EEG-Anlagen oder der Umsetzung des Themas Redispatch 2.0 wird es wahrlich nicht langweilig bei der Umsetzung der neuen gesetzlichen Vorschriften in der Energiewirtschaft.
Dabei bieten sich die neuen Vorschriften der FFVAV zur digitalen Ablesung von Wärmemengenzählern an, näher betrachtet und beleuchtet zu werden. Aus diesem Grund wollen wir in diesem Blogbeitrag einen genaueren Blick auf die möglichen Mehrwerte und Einsatzpotenziale der durch Wärmemengenzähler gewonnenen Daten werfen.
Digitale Ablesung von Wärmemengenzählern – Auswahl der Datengrundlage
Die Datengrundlage ist ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, welche Mehrwerte sich mit digital ablesbaren Wärmemengenzählern gewinnen lassen. Allein aus Sicht der regulatorischen Anforderungen ist dies relativ einfach, da ein monatlicher Ablesewert zur Erfüllung der Abrechnungs- bzw. Informationspflicht genügt. Es bietet sich jedoch an, die Daten in einer höheren Granularität zu übermitteln. Grob kann die Übermittlungsrate in den Kategorien jährlich, monatlich, täglich, stündlich, zeitnah in Form weniger Minuten oder in Echtzeit, in wenigen Sekunden liegen.
Hierbei bietet es sich an, die Daten aus der digitalen Ablesung von Wärmemengenzählern z. B. zur Ermittlung von fehlerhaften oder falsch angepassten Stationen zu nutzen. Auch ist eine Überwachung der Temperaturwerte im Fernwärmenetz möglich, um Verletzungen der Vor- und Rücklauftemperaturen zu erkennen. Dies ist zwar prinzipiell auch mit monatlichen Werten möglich, welche die FFVAV maximal fordert, es ist jedoch schwieriger, auf Grundlage der geringeren Datenbasis abzuschätzen, ob es sich um eine einmalige Anomalie oder einen häufiger auftretenden Fehler handelt. Ebenso kann auf Basis der Erzeugungs- und der realen Verbrauchsdaten eine Ableitung der Höhe der Wärmeverluste getroffen werden.
Die Festlegung der Granularität der Daten hat zudem starke Auswirkungen auf die Auswahl der Technologie. Ist eine Übertragung in Echtzeit auf Sekundenebene gewünscht, scheidet der Einsatz von LPWAN-Technologien wie z. B. LoRaWAN aus, da damit ein Verstoß gegen den Duty-Cycle vorliegen würde. Eine Übertragung ab einem Intervall von 15 Minuten des Zählerstandgangs, der Vor- und Rücklauftemperaturen sowie des Betriebsdrucks stellt hingegen kein Problem dar.
Werden Schaltmaßnahmen auf Basis der übertragenen Daten im Fernwärmenetz z. B. bei einem Großverbraucher durchgeführt, ist die digitale Ablesung von Wärmemengenzählern ggf. als kritischer Prozess einzustufen. Hier sind robustere Techniken, wie das Mobilfunknetz, 450LTE oder eine kabelgebundene Anbindung an das evtl. eigene Glasfasernetz besser geeignet.
Mehrwerte und Datengranularität von digitaler Ablesung von Wärmemengenzählern
Digitale Ablesung von Wärmemengenzählern – Wahl der Übertragungstechnik
Die Auswahl der geeigneten Technologie für die Anbindung mit Mobilfunk, 450LTE, LoRaWAN, NB-IoT, ggf. ergänzt um Konzentratoren, ist vom jeweiligen Netz abhängig. Grundsätzlich stellt sich für das FVU die Frage, in welchen Technologien es bereits über Erfahrungen und ggf. schon Infrastruktur verfügt. Favorisiert das FVU den Einsatz einer eigenen Konnektivitätslösung, die es selbst verwalten kann, ist der Aufbau eines eigenen LoRaWAN- oder 450 MHz-Netzes möglich. Bei Letzterem sind die Lizenzgebühren mit der 450connect zu klären. Stehen jedoch nicht genug geeignete Standorte zur Errichtung des Netzes zur Verfügung, kann es sich anbieten, die Wärmemengenzähler mit einer bestehenden Kommunikationslösung zu vernetzen. Im Fokus stehen hier aktuell zum einen das Mobilfunknetz und zum anderen das LPWAN-Netz der deutschen Telekom NB-IoT, das ähnliche Eigenschaften wie das LoRaWAN aufweist.
Befinden sich die eigene Erzeugungsanlage und die Standorte der Messstellen in größerer Zahl in unmittelbarer Nähe, so kann sich der Einsatz von Konzentratoren anbieten. Dabei wird ein Konzentrator an einem möglichst hohen Punkt auf dem Werksgelände, wie z. B. einem Schornstein, befestigt. Dieser sammelt dann die Daten in einem Radius von einigen 100 Metern ein. Solche Systeme sind jedoch meist kostenintensiver und lohnen sich erst ab einem gewissen Schwellenwert.
Die Einsatzmöglichkeiten von Übertragungstechnologien sind für Wärmemengenzähler mittlerweile so vielfältig, dass jedes FVU vor der Entscheidung stehen wird, den eigenen Technologiemix zu finden.
Digitale Ablesung von Wärmemengenzählern – Mehrwerte und Einsatzpotenziale
Wie bereits im zweiten Kapitel angedeutet, lassen sich die Wärmemengenzähler neben der klassischen Abrechnung auch für weitere Einsatzzwecke nutzen.
An dieser Stelle sei die Annahme getroffen, dass das FVU entscheidet, dass eine Übermittlung in 15-Minuten-Intervallen ausreichend ist, da durch die thermische Trägheit eine Überwachung auf Sekundenebene nicht erforderlich ist.
Einen groben Überblick über die Verwendungsmöglichkeiten der Daten zeigt die folgende Abbildung. Dabei können die Daten der Wärmemengenzähler zur Kapazitätserweiterung und Analyse der Auswirkungen des Anschlusses weiterer Kunden bestimmt werden. Ebenso können die Daten in die bestehende Wärmemengenprognose integriert werden, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und damit perspektivisch Brennstoff einzusparen. Gleichzeitig bietet das flächendeckende Netz von Wärmemengenzählern einen Überblick über den Betriebszustand des Fernwärmenetzes. Dabei können Schwellen- oder Grenzwerte überwacht und Mitarbeiter über entsprechende Störungen informiert werden. Ebenso kann die Anschlussleistung des Kunden überwacht und bezüglich potenzieller Vertragsverletzungen analysiert werden.
Mehrwerte digitale Ablesung Wärmemengenzähler
Fazit
Die Daten aus digital ablesbaren Wärmemengenzählern bieten insgesamt ein breiteres Anwendungsspektrum als zuerst vielleicht angenommen. Statt den Fokus nur auf die Abrechnung zu legen, lassen sich mit den Daten viele zusätzliche Mehrwerte generieren, sofern die Daten in einer höheren Granularität übermittelt werden. Hier muss sich das FVU entscheiden, in welcher Granularität die Daten benötigt werden und die dementsprechend passende Übertragungstechnologie auswählen. Sind bestimmte Messpunkte für die Steuerung des Betriebs von besonderer Relevanz, ist dies bei der Auswahl der Übertragungstechnologie auch zu berücksichtigen.
Getrieben durch die EED-Richtlinie und die FFVAV beschäftigen sich immer mehr EVUs und FVUs mit der Digitalisierung von Wärmemengenzählern. Hier sollte der Fokus jedoch nicht nur auf die Pflicht zur Ablesung gelegt, sondern auch die Möglichkeit weiterer Optimierungspotentiale, wie z. B. das Monitoring oder die Optimierung von Prognose und Steuerungsprozessen, mitberücksichtigt werden.Durch die Auswahl der geeigneten Mess- und Übertragungstechnik zur Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften direkt zu Beginn des Projekts, kann dann im Anschluss die Kür mit der Optimierung des Netzes begonnen werden. Eine Minimierung zusätzlicher Investitionen ist so möglich.
Bei Fragen zu diesem Blogbeitrag meldet euch gerne. Wenn euch der Artikel gefallen hat, abonniert gerne unseren Blog.
Die Dekarbonisierung unserer Gesellschaft zur Erreichung der Klimaziele stellt eine der zentralen Herausforderungen unserer Gesellschaft da. Nach dem neuen Klimaschutzgesetz bedeutet dies die Erreichung der Treibhausgasneutralität für Deutschland bis zum Jahr 2045. Eine gewaltige Herausforderung, wenn man einen Blick auf den aktuellen deutschen Primärenergiebedarf wirft, der gerade einmal zu ca. 20 % mit Erneuerbaren Energien gedeckt werden kann. Um in den nächsten gut 20 Jahren die Umstellung von 20 auf 100 % zu erreichen, ist eine grundlegende Transformation aller Energiesektoren erforderlich. Hierbei liegt der Fokus der öffentlichen Wahrnehmung meist nur auf der Sparte Strom, die bereits mit über 50 % einen hohen EE-Anteil aufweist.
Ein Großteil des Energiebedarfs in Deutschland entsteht jedoch in den Sektoren Verkehr und Wärme. Neben dezentralen Heizungssystemen wurden in den letzten Jahrzehnten in Deutschland eine Vielzahl von Fernwärmenetzen errichtet, die eine Vielzahl von Verbrauchern über eine oder mehrere zentrale Wärmeerzeugungsanlagen mit Energie versorgen. Dabei erfolgt die Energieerzeugung meist konventionell. Zur Erreichung der Klimaziele ist jedoch auch im Bereich der Fernwärme eine Transformation hin zu grünen Fernwärmenetzen erforderlich.
Zur Erreichung von grünen Fernwärmenetzen stehen die Betreiber der Netze vor unterschiedlichen Herausforderungen und sind mit unterschiedlichen, lokalen Klimazielen über unterschiedliche Zeitachsen bis zum Jahr 2045 konfrontiert. Die Festlegung zur Erreichung der grünen Fernwärme erfolgt meist über einen Mehrebenenansatz. Zum einen über die Festlegung auf Bundesebene, dass der Enegiesektor bis 2045 keine Emissionen mehr ausstoßen darf, sowie auf lokaler Ebene, wo bereits schärfere Klimaziele gelten können.
Im Rahmen dieses Blogbeitrags wollen wir uns einmal näher anschauen, welchen strategischen und operativen Herausforderungen ein Fernwärmenetzbetreiber zur Erreichung des grünen Fernwärmenetzes gegenübersteht und welche ersten Projekte in der Kundenwelt der items GmbH umgesetzt werden.
Auf strategischer Ebene stehen die Fernwärmenetzbetreiber vor mindestens drei verschiedenen Herausforderungen, die es zur Umsetzung eines grünen Fernwärmenetzes zu erreichen gilt. Wichtigster Baustein ist die Umstellung der meist noch konventionellen Erzeugung auf Erneuerbare Energien. Dies ist zum einen notwendig, um die Klimaziele auf bundes- oder lokaler Ebene zu erreichen, aber auch den stetigen Energiepreisanstieg für den Kunden zu begrenzen. Denn durch die Einführung eines steigenden CO2-Preises für den Sektor Wärme mit der Einführung des BEHG im Jahr 2021 ist für jede emittierte Tonne CO2 ein Aufschlag auf den Energiepreis zu erheben. Steigende CO2-Zertifikatspreise, verbunden mit einer konventionellen Wärmeerzeugung führen demnach zu jährlich steigenden Preisen. Die Umstellung auf Erneuerbare Energien ist somit ein Muss, auch um die steigenden Kosten der Letztverbraucher zu begrenzen.
Eine der meistgestellten Fragen auf den Weg zu grünen Fernwärmenetzen ist jedoch, wie die Umstellung auf Erneuerbare Energien erfolgen soll. Als Erzeugungstechnologien stehen den Fernwärmenetzbetreibern meist Solarthermie-, Biogasanlagen und Wärmepumpen in Form von Geothermieanlagen zur Verfügung. Für größere Solarthermieanlagen, die ein konventionelles Kraftwerk ersetzen müssen, fehlen jedoch meist die Flächen. Ähnliches gilt für Biogasanlage, die über ausreichend Anbauflächen für die Bereitstellung des Substrats verfügen müssen. Da sich Fernwärmenetze aber meist im städtischen Raum befinden, ist eine ausreichende Fläche Mangelware. Tiefen-Geothermie ist hingegen sehr kapitalintensiv und Bedarf langer Vorstudien, um geeignete Punkte zur Erzeugung der Wärme zu finden.
Eine Alternative könnte auch die Nutzung von Abwärme aus dem Industriebereich darstellen, die jedoch nicht in allen Netzgebieten ausreichend vorhanden ist. Somit stehen viele Fernwärmenetzbetreiber vor der Herausforderung, über wenige bis keine Optionen zur Umstellung auf Erneuerbare Energien zu verfügen. Somit steht das Thema der Energieeffizienz im Vordergrund, um durch geringeren Wärmebedarf eine geringere Erzeugungsleistung zu erzielen. Hierfür ist es wichtig, das Fernwärmenetz transparent zu machen und den operativen Betrieb zu optimieren.
Herausforderungen für Fernwärmenetzbetreiber
Grüne Fernwärmenetze: operative Herausforderungen
Das Grundproblem der Fernwärme stellt die in der Praxis oft noch fehlende Informationsbasis dar. Das Fernwärmenetz wird meist als Blackbox betrieben. Informationen gibt es häufig nur an den Erzeugungspunkten und an einzelnen ausgewählten Messpunkten im Netz. Ein Monitoring aller Wärmeübergabestationen und Werte der Vor- und Rücklauftemperaturen findet nicht statt. Aus diesem Grund steuern Fernwärmenetzbetreiber ihre Netze meist blind und oft mit zu hohen Vorlauftemperaturen (auch um die Bildung von Legionellen im Netz zu verhindern), wodurch der Primärenergiebedarf steigt. Grüne Fernwärmenetze können jedoch nur erreicht werden, wenn die Energieeffizienz des Netzes massiv gesteigert wird.
Ein Absenken der Vor- und Rücklauftemperaturen, wie auch eine Minimierung der Hilfsenergiekosten, wie z. B. den Stromeinsatz für die Pumpen, sind auf das Minimum zu reduzieren, das eine Versorgungssicherheit des Kunden weiterhin sicherstellt. Voraussetzung hierfür ist der Ausbau von Sensoren im Netz und das Monitoren wichtiger Assets wie z. B. Wärmemengenzähler, die bislang nur einmal pro Jahr im Rahmen der Verbrauchsmengenermittlung zur Erstellung der Abrechnung ausgelesen werden. Die zusätzlichen Informationen können z. B. in Form einer Wärmemengenprognose genutzt werden, um die richtige Erzeugungsleistung für den jeweiligen Tag bereitzustellen. Aber es können auch die Auswirkungen von sich verändernden Anschlussleistungen auf die Effizienz des Wärmenetzes analysiert werden. Die neue AVBFernwärmeV gibt dem Kunden das Recht, seine Anschlussleistung selbst zu minimieren.
Durch eine Analyse des Wärmebedarfs und das Monitoring der Wärmemengenflüsse in Echtzeit wird es zum einen ermöglicht, eine Produktionsoptimierung durchführen, die Gaslastspitzen vermeidet und so effektiv Netzentgelte einspart, und zum anderen Erzeugungsanlagen im Sektorenkopplungsbereich besser zu vermarkten, indem die Wärme- und Stromerzeugungskapazitäten unter Berücksichtigen der Preissignale und Gestehungskosten miteinbezogen werden. Hinzu kommt die Möglichkeit, das Netz auf Leckagen zu analysieren, um den Verlust von Wärmeenergie zu vermeiden, aber auch die Kosten für die zusätzliche Aufbereitung des Wassers als Transportmedium zu senken.
Grüne Fernwärmenetze: Zwischenfazit
Unter Betrachtung der strategischen und operativen Herausforderungen ist die Umstellung konventioneller Fernwärmenetze auf grüne Fernwärmenetze eine vielschichtige Herausforderung und abhängig von den lokalen Gegebenheiten. Einzelne Fernwärmenetzbetreiber verfügen über die Kapazitäten, größere EE-Erzeugungsanlagen zu errichten oder industrielle Abwärme im großen Maßstab zu benutzen, andere aber nicht. Grundvoraussetzung für grüne Fernwärmenetze ist jedoch immer das Auflösen der Blackbox Fernwärme und die Generierung zusätzlicher Informationen, so dass ein Echtzeitmonitoring der Wärmemengenflüsse ermöglicht wird. Die Steigerung der Energieeffizienz bildet eine zentrale Grundlage zur Erreichung grüner Fernwärmenetze, da ein geringerer Primärenergiebedarf mit einer geringeren EE-Erzeugungsleistung gedeckt werden kann.
Auch wenn die öffentliche Wahrnehmung sich zum aktuellen Zeitpunkt noch auf die Sparte Strom konzentriert, ist davon auszugehen, dass sich dies im Zuge der erforderlichen Transformation des gesamten Energiesystems in Deutschland auf die Fernwärme erweitern wird. Kommunale Beschlüsse, dass ein Mindestanteil grüner Fernwärme bis 2030 erreicht werden muss, nimmt tendenziell eher zu. Darum ist es bereits heute erforderlich, dass sich Fernwärmenetzbetreiber damit beschäftigen, wie in den nächsten Jahren das Ziel eines grünen Fernwärmenetzes erreicht werden kann. Gerade unter dem Blickwinkel der langen Investitionszyklen im Bereich Fernwärme sind Investitionsentscheidungen bereits heute unter dem Aspekt der Klimaneutralität zu treffen. Entsprechend neuer gesetzlicher Anforderungen, wie z. B. die FFVAV, welche die verpflichtende Fernauslesbarkeit von Wärmemengenzähler vorsieht, sollte bereits heute so geplant werden, dass nicht nur die Abrechnung in einer höheren Frequenz erfolgt, sondern die zusätzlichen Daten zur Optimierung des technischen Betriebs des Netzes genutzt werden.
Ausblick in die Praxis
In der Praxis sind im Bereich der Fernwärme unterschiedliche Strategien der Fernwärmenetzbetreiber hin zu grünen Fernwärmenetzen zu beobachten. So setzen größere Fernwärmenetzbetreiber wie Vattenfall in Berlin auf den Einsatz von Smart Metern, Wasserstofferzeugungsanlagen und die Nutzung von Abwärme im größeren Maßstab. Dies ist jedoch mit einem hohen finanziellen Aufwand verbunden. Viele Fernwärmenetzbetreiber stehen jedoch noch vor der Aufgabe und der Ausgangsfrage, wie sinnvoll mit einer Optimierung der Fernwärmenetze begonnen werden kann.
Im Kundenkreis der items GmbH sind vor allem Projekte im Bereich des Echtzeitmonitorings zu beobachten, um im ersten Schritt die Transparenz im Fernwärmenetz zu steigern. So setzen bereits einige Kunden LoRaWAN-Wärmemengenzähler ein, um die Anforderungen der FFVAV zu erfüllen und gleichzeitig die Daten zur Netzoptimierung zu nutzen. Mit den SW Iserlohn wurde 2021 ein umfangreiches Softwareentwicklungsprojekt mit dem Namen Grid Insight: Heat durchgeführt, das Daten aus unterschiedlichen Systemen konsumiert und den Stadtwerken eine Wärmemengenprognose sowie Produktionsoptimierung bereitstellt. Durch die Vermeidung von Lastspitzen und die Erstellung von Erzeugungsfahrplänen auf Basis der Prognosen und Kostenfunktionen konnten bereits früh Einsparungen im höheren Bereich erzielt werden. Die zusätzliche Bereitstellung einer Monitoringlösung unterstützt dabei den Transformationsprozess.
Insgesamt hat sich in den letzten 12 Monaten bei unseren Kundenprojekten im Bereich Fernwärme gezeigt, dass eine Vorgehensweise zur Steigerung der Transparenz im Fernwärmenetz, verbunden mit zusätzlichen Werkzeugen wie einer Wärmemengenprognose oder Produktionsoptimierung, einen ersten guten Schritt zur Erreichung des Ziels grüne Fernwärmenetze darstellt. Der Primärenergiebedarf kann gesenkt und ein besseres Netzverständnis erreicht werden, auf dessen Basis Investitionsentscheidungen für die Erreichung eines grünen Fernwärmenetzes getroffen werden können.
Über das Projekt Grid Insight: Heat werden wir demnächst in einem weiteren Blogbeitrag berichten. Bei Fragen zu diesem Blogbeitrag meldet euch gerne. Wenn euch der Artikel gefallen hat, abonniert gerne unseren Blog.
Die Suche nach den richtigen LoRaWAN-Anwendungsfällen beschäftigt aktuell viele EVUs, die ein LoRaWAN-Netz betreiben oder eine Errichtung planen. Hier steht für die EVUs die Frage im Raum, welche Anwendungsfälle geeignet sind oder bereits umgesetzt wurden. Die Auswahl der Themenfelder ist an dieser Stelle groß und reicht von der internen Prozessoptimierung, dem Aufbau städtischer Smart-City-Anwendungen bis zu neuen Geschäftsfeldern für B2B-Kunden. Um etwas mehr Licht in den Dschungel der Anwendungsfelder zu bringen, wollen wir in diesem Blogbeitrag einen groben Überblick geben. Hierzu gehen wir auf ausgewählte Anwendungsfälle in den einzelnen Energiesparten und den Bereich Smart City ein:
LoRaWAN-Anwendungsfall Nr.1: Fernwärmeoptimierung
Viele EVUs beschäftigen sich mit dem Aufbau, dem Betrieb oder der Wartung eines oder mehrerer Fernwärmesysteme. Dieses umfasst zum einen die Netz- und zum anderen die Erzeugungsinfrastruktur. Die Infrastruktur ist ähnlich wie andere Energieversorgungsnetze über Jahrzehnte entstanden und wird größtenteils anhand der Expertise der vorhandenen Mitarbeiter betrieben. Ähnlich wie in den Verteilnetzen der Sparte Strom werden Fernwärmenetze wie eine Blackbox betrieben. Mit Ausnahme der Informationen rund um die Erzeugungsanlagen und einigen Messpunkten im Netz erfolgt der Betrieb und die Steuerung des Netzes größtenteils blind. Die Folge sind oft zu hohe Vor- und Rücklauftemperaturen, verbunden mit einem zu hohem Primärenergieeinsatz.
An dieser Stelle kann der LoRaWAN-Anwendungsfall Fernwärme mit einer höheren Transparenz im Fernwärmenetz unterstützen. So können LoRaWAN-Wärmemengenzähler im Netz installiert werden. Diese liefern eine zusätzliche Datenbasis über die Vor- und Rücklauftemperaturen sowie Volumenströme. Mit einer ausreichenden Anzahl Wärmemengenzählern im Netz können die Vorlauftemperaturen im Netz analysiert, die Verletzung von Grenzwerten der Vor- und Rücklauftemperaturen erkannt und der Einsatz von Primärenergie gesenkt werden. Allein durch die potenzielle Senkung und Verlagerung von Gaslastspitzen auf Basis der neuen Daten können Fernwärmenetzbetreiber hohe finanzielle Einsparungen erzielen. Außerdem können die zusätzlichen Messdaten im Rahmen der monatlichen Abrechnung bzw. Abrechnungsinformation zur Erfüllung der regulatatorischen Anforderungen der FFVAV genutzt werden.
Mit dem Tool Grid Insight: Heat, das die items GmbH zusammen mit den Stadtwerken Iserlohn entwickelt hat, können die LoRaWAN Daten mit anderen Daten aus Drittsystemen, wie z. B. der Netzleitwarte, verschnitten und eine Wärmemengenprognose sowie eine Produktionsoptimierung des Netzes erzielt werden. Das integrierte Echtzeitmonitoring visualisiert zusätzlich die Daten der LoRaWAN-Sensorik unter Berücksichtigung der GIS-Daten.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Fernwärme
LoRaWAN-Anwendungsfall Nr.2: Wohnungswirtschaft
Neben der Optimierung von Fernwärmenetzen stellt die Wohnungswirtschaft einen weiteren LoRaWAN-Anwendungsfelder dar. Seit dem Beschluss des MsbG und der Möglichkeit, seit dem 1. Januar der Wohnungswirtschaft ein Angebot zur Mehrspartenablesung über das SMGW zu ermöglichen (§6 MsbG), ist das Geschäftsfeld Wohnungswirtschaft in den Fokus der Stadtwerke gerückt. Dabei kann LoRaWAN beispielsweise als Zusatzdienstleistung angeboten werden. Hier bietet es sich z. B. an, Rauchwarnmelder und deren Batteriestand zu überwachen. Ein jährlicher Test ist in diesem Fall dann nicht mehr notwendig. Auch bietet es sich an, LoRaWAN zum Auslesen von Zählern einzusetzen.
Da die meisten Verbrauchspunkte dezentral in einem Objekt verteilt sind, ist das Ziehen von Kabeln von der Messeinrichtung zum SMGW aus technischer Sicht sehr aufwendig und mit hohen Kosten verbunden. Hier bietet sich der Einsatz von LoRaWAN im LMN an, um die Messeinrichtungen per LoRaWAN an das SMGW anzuschießen. Die Daten können dann über die WAN-Schnittstelle des SMGW an das Abrechnungssystem weitergeleitet werden. Neben der Möglichkeit die Messwerte über das SMGW zu übermitteln kann LoRaWAN für Haushaltskunden, die nicht den Anschlusspflichten des MsbG unterliegen, als System zur Kundenselbstablesung dienen. Statt dem Kunden Karten zur Selbstablesung zu übermitteln, kann der Kunde eine Nachricht über den Verbrauchsstand erhalten und diesen bestätigen. Eine Abrechnung als System zur Kundenselbstablesung nach §40a EnWG ist in diesem Fall möglich.
Ein weiterer LoRaWAN-Anwendungsfall ist das Submetering. Statt Messsysteme jährlich oder wie in Zukunft vom EnWG für einzelne Sparten gefordert unterjährig auszulesen und die Verbrauchsmenge vor Ort nach dem Turnschuhprinzip zu erfassen, ist eine Verbrauchsmengenerfassung auch über LoRaWAN möglich. Ob und in welchen Fällen eine Anschlusspflicht an das intelligente Messsystem besteht, haben wir bereits in einem anderen Blogbeitrag ausführlich dargestellt. Für einen Großteil der Sparten gilt dies jedoch nicht, weswegen der Einsatz von LoRaWAN-Zählern möglich ist.
Da es sich bei der Ablesung von Zählern um einen Massenprozess handelt, bei der eine Vielzahl von Verbrauchsständen erhoben wird, die es abzurechnen gilt, ist eine manuelle Bearbeitung der Daten zur Abrechnung weniger geeignet. Auch eignet sich der Einsatz einer IoT-Plattform zur Sicherstellung der Abrechnung weniger. Vielmehr sind die abrechnungsrelevanten Messwerte dem Fachsystem, also dem bereits bestehenden Billing-System, zu übergeben. Hier lässt sich z. B. die IoT ERP Bridge der items nutzen. Diese nimmt die Verbrauchswerte entgegen und stellt diese dem Abrechnungssystem zur Verfügung. Die Abrechnung kann so wie gewohnt im Fachsystem völlig automatisiert erfolgen.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Submetering mit der IoT-ERP-Bridge
Ein klassischer LoRaWAN-Anwendungsfall stellt das Liegenschaftsmonitoring dar. Hier geht es sowohl um die Überwachung von einzelnen Assets, wie z. B. Türen oder Fenstern, als auch das Raumklima-, Schlüssel- oder Energiemanagement. So wird u. a. Hausmeistern oder Energiemanagern ein Werkzeug an die Hand gegeben, über das sie mehr Informationen über die zu verwaltenden Liegenschaften erhalten. Ein Beispiel für ein Liegenschaftsmanagement zeigt die folgende Abbildung der Fa. Digimondo. So kann ein Hausmeister in Hamburg mit einer Lösung zum Monitoring von Liegenschaften seine Arbeitsplanung optimieren.
Hierzu zählt z. B. das Überprüfen von geschlossenen Türen und Fenstern aus der Ferne. Darüber hinaus ist aber auch ein Schlüsselmanagement von Turnhallen möglich. Oft werden Sportstätten von unterschiedlichen Nutzergruppen genutzt. Hier können intelligente LoRaWAN-Türschlösser genutzt werden, mit der die Nutzer Türen zu bestimmten Uhrzeiten öffnen können. Eine manuelle Übergabe von Schlüsseln ist so nicht mehr notwendig. Die Lösung wäre z. B. auch für die Verwaltung von Schlüsseln mit dem Zugang zu Ortsnetztrafostationen von Netzbetreibern möglich.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Liegenschaftsmonitoring Teil 2
Des Weiteren kann die LoRaWAN-Sensorik auch zur Überwachung des Raumklimas eingesetzt werden. Hier haben sich gerade durch Corona unterschiedliche Systeme zur Überwachung des CO2-Gehalts in der Luft in Form eines Meldesystems etabliert. Das Ziel dieser Systeme ist es, ein rechtzeitiges Lüften zu signalisieren, da eine Korrelation zwischen dem CO2-Gehalt in der Luft und der Übertragbarkeit der Corona-Viren festgestellt wurde. Über diesen Anwendungsfall haben wir bereits im Blogbeitrag zur Covid-Ampel berichtet.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Liegenschaftsmonitoring Teil 2
LoRaWAN-Anwendungsfall Nr.5: Mikroklimamanagement
Wetterdaten stellen eine der wichtigsten Informationen für EVUs dar. Mit ihnen korreliert der Wärmebedarf im Fernwärmebereich. Außerdem lassen sich Auswirkungen von Starkregenereignissen im Abwassernetz oder ähnliche Zusammenhänge analysieren. Wetterdaten bilden dabei oft ein Fundament, das für die Umsetzung von Prognose- und KI-Anwendungsfällen erforderlich ist. In der Praxis werden hierfür die Daten von Wetterstationen des DWDs genutzt. Die Messstationen sind jedoch für lokale Analysen meist zu weit entfernt. So befindet sich z. B. die Wetterstation für die Stadt Münster am Flughafen Münster Osnabrück. Die Folge sind ungenaue Wetterdaten, da die Wetterstation zu weit vom Anwendungsgebiet entfernt ist, und damit schlechtere Prognoseinformationen, die mit besseren Wetterdaten behoben werden könnten. Auch kann die Erkennung von Mikroklimaereignissen, wie z. B. Starkregen, durch lokale Wetterstationen besser und schneller erfolgen.
Hier bietet sich der LoRaWAN-Anwendungsfall Mikroklimamanagement an. LoRaWAN-Wetterstationen können hierbei im Stadtgebiet installiert werden. Zwar entsprechen die Wetterstationen nicht den gleichen Qualitätsstandards wie die des DWD, allerdings kann auch mit günstigen Sensoren und einer höheren Daten-Quantität eine solide Informationsbasis bezgl. des eigenen Mikroklimas im Versorgungsgebiet geschaffen werden. Gleichzeitig können die Daten von der Stadt im Rahmen der Stadtentwicklung genutzt werden. Ein Beispiel für ein Projekt zur Umsetzung dieses LoRaWAN-Anwendungsfalls wurde in der Stadt Soest mit der IoT-Plattform der items im Rahmen des Projekts der Bürgerwolke umgesetzt. Hierfür wurden 100 Low-Cost-Sensoren in der Stadt verbaut, um Informationen über Niederschläge, Windstärke und Globalstrahlung zu erfassen. Die Daten sollen zur Optimierung der Stadtplanung im Zuge des Klimawandels genutzt werden.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Mikroklimamanagement Teil 1LoRaWAN-Anwendungsfall: Mikroklimamanagement Teil 2
LoRaWAN-Anwendungsfall Nr.6: Bodenfeuchtemessung
Die Zunahme von Hitzeperioden stellt eine zunehmende Herausforderung für Grünanlagen und Bäume im Stadtgebiet dar. Über Informationen, welche Pflanzen und Bäume am meisten unter der Trockenheit leiden, verfügen die Städte aber in der Regel nicht. Dabei sind die Kosten für Baumsetzlinge nicht unrelevant und können schnell einen vierstelligen Betrag pro Baum erreichen. Ein Monitoring relevanter Punkte im Stadtgebiet hinsichtlich des Status der Bodenfeuchte kann mit dem Einsatz von Bodenfeuchtemesssystemen, die LoRaWAN unterstützen, erreicht werden. Dies wurde z. B. von den Stadtwerken Bielefeld umgesetzt, die 2 Sensoren in der Bielefelder Promenade installiert haben sowie 13 weitere an 7 Standorten in der Stadt, um die Bodenfeuchtigkeit und auch die -temperatur zu überwachen. Für einen Rollout werden ca. 100 Sensoren an 50 Standorten benötigt. Die Datenübermittlung erfolgt täglich, so dass die Stadt schnell einen Überblick darüber erhält, an welchen Stellen eine Bewässerung der Bäume und Grünanalgen erforderlich ist. Die Folgen sind ein gezielter Einsatz der städtischen Mitarbeiter und eine Bewässerung an den kritischen Stellen in der Stadt.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Bodenfeuchtemonitoring
LoRaWAN-Anwendungsfall Nr.7: Gewässermonitoring
Das Gewässermonitoring ist ein weiterer LoRaWAN-Anwendungsfall. Durch steigende Temperaturen können Gewässer umkippen, auch Schadstoffen im Gewässer z. B. durch die Landwirtschaft, schaden ihnen. In solchen Fällen kann ein Monitoringsystem bei der Überwachung der Gewässer helfen. Ein Beispiel wurde von der items GmbH mit der Stadt Münster im Rahmen des Aasee-Monitorings umgesetzt. Nachdem im Jahr 2018 der Aasee auf Grund starker Temperaturen umkippte und ein Fischsterben mit mehr als 20 Tonnen toter Fisch auslöste, wurde gemeinsam mit der Stadt Münster und weiteren Sponsoren ein System zur Überwachung des Aasees auf LoRaWAN-Basis installiert. Hierzu zählt u. a. die Überwachung der Temperatur, des Sauerstoffgehalts, der Trübung und etlicher weiterer Parameter hinsichtlich der chemischen Zusammensetzung.
Neben der Überwachung von Gewässern ist das Monitoring von Grundwassermessstellen mittels LoRaWAN-Pegelsonden ein weiterer LoRaWAN-Anwendungsfall. In der Praxis stehen Grundwassermessstellen über größere Distanzen im gesamten Trinkwasserversorgungsgebiet verteilt und werden monatlich nach dem Turnschuhprinzip vor Ort manuell ausgelesen. Die Messwerte sollen eine Indikation über die Entwicklung der Grundwasserpegelstände geben und bilden eine Basis für die späteren Trinkwasserförderrechte, die von der zuständigen Behörde zu genehmigen sind.
Um eine bessere Datenbasis zu erhalten, welche Auswirkungen z. B. der Klimawandel mit zunehmender Trockenheit auf die Messstellen hat, bietet sich der Einsatz von LoRaWAN-Pegelsonden an. Diese können die Höhe des Wasserstands, die Wassertemperatur und ggf. weitere Werte zur chemischen Zusammensetzung erfassen. Mit der automatischen, kontinuierlichen Messung von Grundwasserpegelständen entfällt außerdem die manuelle Messung vor Ort. Das zunehmend knappe Personal kann so an wichtigeren Stellen eingesetzt werden. Mit einer Integration der Messwerte der LoRaWAN-Pegelsonden über die IoT-Plattform der items in das System AquaInfo kann außerdem automatisch ein Report für die Behörde erstellt werden. Medienbrüche bei der Aufbereitung der Daten können so vermieden werden.
Ein klassischer Smart City LoRaWAN-Anwendungsfall stellt die Überwachung von Bienenstöcken dar. Da die Bienenstöcke meist über ein größeres Gebiet verteilt sind und der Imker sie regelmäßig überprüfen muss, bietet sich eine Überwachung mittels LoRaWAN-Sensorik an. Maßgebliche Werte sind die Temperatur im Bienenstock sowie das Gewicht. Bienen benötigen eine konstante Temperatur, um im Bienenstock überleben zu können. Die Waage zur Erfassung des Gewichts gibt u. a. Aufschlüsse über die An- und Abwesenheit der Bienen sowie die Honigproduktion und somit auch deren Gesundheitszustand. Der LoRaWAN-Anwendungsfall des digitalen Bienenstocks eignet sich dafür, aktiv das Thema Umweltschutz voranzutreiben. Über die genauen Umsetzungsmöglichkeiten und Mehrwerte erfahrt ihr in unserem bereits veröffentlichten Blogbeitrag zum digitalen Bienenstock.
Einer der üblichen LoRaWAN-Anwendungsfälle ist das Monitoring von Trafostationen im Verteilnetz eines Stadtwerks. Ähnlich wie Fernwärmenetze sind Netzbetreiber auf der Ebene des Verteilnetzes blind. Ein Monitoring ist meist nur auf höheren Spannungsebenen vorhanden. Im Zuge der Energiewende im Verteilnetz erfolgt die Integration von EE-Anlagen und größeren Verbrauchern wie z. B. Ladeinfrastruktur für E-Autos jedoch zunehmend auf den unteren Spannungsebenen, weswegen eine höhere Informationsbasis gerade auch mit Blick auf die Netzplanung erforderlich ist.
Eine Datenbasis schaffen beispielsweise intelligente Messsysteme. Diese Daten reichen jedoch nicht aus, da nur eine geringe Anzahl von Haushaltskunden ein intelligentes Messsystem bekommen wird. Auch findet am Anschlusspunkt des SMGW nur ein Monitoring der Strom- und Spannungsflüsse am Übergabepunkt vom Netz zum Haushalt statt. Allerdings ist auch eine Messung in den kritischen Assets wie Ortsnetztransformatoren notwendig, um ein Gesamtbild über die Auslastung des Verteilnetzes zu erhalten. Aus diesem Grund bietet sich der Einsatz von LoRaWAN-Sensorik an. Ein Beispiel haben wir in einem separaten Blogbeitrag zum Netztrafo Node von Acafl BFi vorgestellt.
Außerdem lassen sich Sensoren zur Überwachung von Kurzschlussanzeigern in Trafostationen installieren. In der Praxis findet ein Monitoring oft nicht statt, weswegen im Zweifel alle in Reihe angeschlossenen Ortsnetztrafostationen einzeln angefahren werden müssen, um die Quelle des Fehlers zu identifizieren. Der hohe Fahraufwand hat eine hohe Bearbeitungszeit zur Folge, was sich negativ auf das Q-Element des Netzbetreibers auswirkt. Hier besteht eine Möglichkeit Kosten zu senken, allein schon wenn eine Überwachung der Kurzschlussanzeiger erfolgt und ein gezieltes Anfahren der Station möglich ist.
LoRaWAN-Anwendungsfall: Trafostationsmonitoring
Fazit
Wie an diesem Blogbeitrag ersichtlich wurde, ist die Umsetzungsvielfalt für LoRaWAN-Anwendungsfälle groß und reicht von der internen Prozessoptimierung bis zu Smart City-Anwendungsfällen. Die hier vorgestellten Anwendungsfälle können von EVU umgesetzt werden. Es existieren jedoch auch eine Vielzahl weiterer Anwendungsfälle für Sie. Es sollte beim Infrastrukturaufbau aber nicht die Erwartungshaltung bestehen, diese mit einem LoRaWAN-Anwendungsfall finanzieren zu wollen. Vielmehr ist die Infrastruktur als Ausgangsbasis zu sehen, auf der eine Vielzahl von Anwendungsfällen umzusetzen sind, wobei jeder Anwendungsfall seinen Beitrag zur Finanzierung leisten muss. Über die Möglichkeiten des Aufbaus eines LoRaWAN-Geschäftsmodells haben wir bereits in unserem Blogbeitrag LoRaWAN Geschäftsmodell – Die Möglichkeiten im Überblick berichtet.
Bei Fragen und Anregungen zu den einzelnen LoRaWAN-Anwendungsfällen sprecht uns gerne an. Wenn ihr Ideen für einen völlig neuen Einsatz habt und einen Umsetzungspartner benötigt, stehen wir gerne mit unserer Expertise zur Verfügung. Sollte euch der Blogbeitrag gefallen haben abonniert gerne unseren Blog.
LoRaWAN in der Netzleistelle zur Realisierung eines intelligenten Energieversorgungsnetzes ist längst kein abstraktes Thema in der Branche mehr. Immer mehr EVUs begeben sich auf den Weg, ihre neugewonnenen Informationen in die jeweiligen Fachsysteme zu integrieren. Neben der Abrechnung von LoRaWAN-Zählern stellt die Netzleitwarte eines Stadtwerks ein präferiertes System da. Hierbei soll LoRaWAN als Übertragungstechnik dazu dienen, den Transformationsprozess des Energieversorgungsnetzes hin zu einem Smart Grid zu unterstützen.
Die Netzleitstelle als Herzstück zur Überwachung und Steuerung des Energieversorgungsnetzes nimmt dabei eine zentrale Rolle ein. Die erhobenen Daten aus dem LoRaWAN-Netz werden dem Mitarbeiter in der Leitwarte für eine bessere Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt. Die Ableitung von Maßnahmen soll so besser und einfacher getroffen werden können. Doch es stellt sich grundsätzlich die Frage, wie eine Integration von Messwerten aus dem LoRaWAN-Netz in die Netzleitstelle erfolgt und welche Daten dort überhaupt visualisiert werden sollten. Da viele vor Projekten rund um das Thema Netzleitwarte auf Grund der hohen Komplexität oder Sicherheitsbedenken zurückscheuen, wollen wir einen Blick darauf werfen, welche Fragestellungen zu klären sind und wie ein solches Projekt umgesetzt werden kann. Ausgangspunkt sind jedoch die technischen Voraussetzungen, weswegen wir zuerst einen Blick auf die Grundlagen der Fernwirktechnik und die notwendige IT-Architektur werfen:
Fernwirktechnik: Was sind die Grundlagen?
In der Vergangenheit und auch noch heute erfolgt die Anbindung von Assets in die Netzleitwarte oft über klassische Fernwirktechnik. Dabei stellt die Fernwirktechnik einen Teil der Netzleittechnik dar, der die Messungs-, Steuerungs- und Regelungstechnik umfasst. In der Fernwirktechnik ist zwischen der Überwachungs- und Steuerungsrichtung zu unterscheiden. Diese sind abhängig vom Blickwinkel des Betrachters, sprich dem Mitarbeiter in der Netzleitwarte. Aus Blickrichtung des Betrachters spricht man von der Steuerungsrichtung. Aus der Perspektive zum Betrachter hin, hingegen von der Übertragungsrichtung.
Die Fernwirktechnik besteht im Allgemeinen aus einem zu überwachenden Objekt, das mittels eines Fühlers überwacht wird. Der Fühler greift physikalische Größen wie z. B. den Druck oder Temperaturwert des Assets ab und wandelt den analogen Messwert mittels eines Umformers in einen digitalen Messwert um. Standardschnittstellen sind hier z. B die 0-20 mA- oder 4-20 mA-Schnittstelle. Über einen Verstärker erfolgt die Übertragung des digitalen Messwerts zu einem zweiten Umformer, der den digitalen Messwert zurück in einen analogen Messwert übersetzt und der Netzleitstelle zur Verfügung stellt. Der Mitarbeiter kann sich dann die Information des Objekts in der Netzleitstelle anzeigen lassen und ggf. Steuerungsbefehle ausgeben, sofern das Objekt über eine entsprechende Steuerungseinheit verfügt.
Grundlagen der Fernwirktechnik
Hier stellt sich nun die Frage, wie eine Integration von LoRaWAN in der Netzleitstelle erfolgen kann und wie auf den bereits bestehenden Erfahrungen im Bereich der Fernwirktechnik aufgesetzt werden kann. Hierzu werfen wir einen ersten Blick auf die notwendige IT-Architektur:
IT-Architektur: LoRaWAN in der Netzleistelle
Bei der Integration eines Objekts mittels LoRaWAN in die Netzleitwarte ist wie auch in der Fernwirktechnik ein geeigneter Fühler auszuwählen. Der LoRaWAN-Sensor stellt dabei den Fühler dar. Dieser wandelt die analogen Messwerte in digitale Messwerte um. Alternativ können auch bereits bestehende digitale Messwerte abgegriffen werden und über eine LoRaWAN-Bridge in das „LoRaWAN-Format“ übersetzt werden, wie dies in der folgenden Abbildung dargestellt ist.
Der LoRaWAN-Sensor als Fühler ist zur Übertragung der Messwerte in das LoRaWAN-Netz eingebunden. Dieses übernimmt die Rolle des Verstärkers zum Transport der Messwerte und besteht aus dem LoRaWAN-Gateway und dem LoRaWAN-Netzwerk-Server (LNS). Die Informationen werden an den Data-Hub, die IoT-Plattform, übertragen. Dort findet die Entschlüsselung der LoRaWAN-Messwerte statt. Über eine integrierte Schnittstelle im Data-Hub erfolgt dann eine Übersetzung der Messwerte in das IEC-104-Protokoll. Dabei handelt es sich um ein standardisiertes Protokoll, das in der Fernwirktechnik eingesetzt wird und von der Netzleitstelle verarbeitet werden kann. Das Protokoll gibt bestimmte Arten bzw. Typen von Messwerten vor, die übertragen werden können. In diesem Beispiel sind dies die Typen 1,2 und 13.
Bei der Schnittstelle im Data-Hub handelt es sich um einen IEC-104-Slave, der mit einem IEC-104-Master aus der Netzleitwarte verbunden ist, da Netzleitwarten nach dem Master-Slave-Prinzip arbeiten. Hierfür muss eine Verbindung zwischen dem Master und dem Slave (Master-Slave-Prinzip) hergestellt werden. In unserem Beispiel steht der Data-Hub mit dem 104-Slave im kommunalen Rechenzentrum der items GmbH und der Master im Rechenzentrum des Kunden. Zur Sicherstellung einer sicheren Verbindung ist ein VPN-Tunnel zwischen Master und Slave installiert. Eine Anpassung der Firewallregeln ist hierfür notwendig.
Nachdem eine Verbindung zwischen Master und Slave hergestellt ist, müssen beide aufeinander abgestimmt werden. Nach erfolgter Konfiguration ist nun eine Einrichtung von Sensoren im Data-Hub-LoRaWAN möglich. Zur Übertragung der Messwerte sind die Sensoren mit dem IEC-104-Slave im Data-Hub zu verknüpfen. Die Netzleitwarte kann sich dann über den IEC-104-Master die Daten über das Pullprinzip abholen. Zuletzt erfolgt eine Weiterleitung der Messwerte über den Master per LAN-Verbindung in die Verbunds- bzw. Netzleitstelle.
IT-Architektur
Anwendungsfälle: Welche gehören in die Netzleitstelle?
Auf dem ersten Blick ist man schnell dazu verleitet, möglichst alle Informationen in der Netzleitwarte zu visualisieren. Von Strom- und Spannungsmessungen an Trafostationen und KVS-Schränken über jegliche Assets im Bereich der Gas- und Wasserversorgung wie in der Fernwärme. Bevor dies jedoch erfolgt, sollte zuerst eine Analyse und Grundsatzentscheidung getroffen werden, welche Messwerte in die Netzleitwarte gehören und welchen Mehrwert diese liefern sollen. Im Allgemeinen ist die Frage zu beantworten: Handelt es sich um Messwerte, die für ein Live-Monitoring notwendig sind oder eher um Messreihen zur Planung und Optimierung des Energieversorgungsnetzes? Viele Messwerte werden oft nur zu Planungs- oder strategischen Optimierungszwecken benötigt, weswegen eine Integration nicht erforderlich ist. Im Fokus sollten daher Messwerte stehen, die dem Live-Monitoring dienen und die Entscheidungsfähigkeit des Mitarbeiters unterstützen. Schalthandlungen sollten dabei nicht umgesetzt werden, da die Latenzzeit und Zuverlässigkeit von LoRaWAN zu gering ist, um eine sachgerechte Umsetzung von Steuerungsbefehlen zu gewährleisten.
In der Praxis handelt es sich um Anwendungsfälle, die eher Entscheidungen in der Netzleitwarte betreffen und die die Handlungsfähigkeit der Mitarbeiter beschleunigen, deren Ausfall aber nicht den Betrieb des Energieversorgungsnetzes gefährdet. Ein klassisches Beispiel stellen Schleppzeiger dar. Wird ein Schleppzeiger mittels eines LoRaWAN-Sensors überwacht und ausgelöst, erhält der Mitarbeiter die Information sofort in der Netzleitwarte. Da der Standort der Fehlermeldung bekannt ist, kann der Monteur gezielt den Fehlerort ansteuern. Die Störung kann deutlich schneller behoben werden, da nicht ggf. jede Ortsnetzstation einzeln abgefahren werden muss. Das Q-Element kann so deutlich gesteigert werden. Sollte der LoRaWAN-Sensor ausfallen, stellt dies aber keine Gefährdung des Betriebs dar, weil zur Not wie früher jede Ortsnetzstation einzeln angefahren werden kann.
Daher haben sich in der Praxis verschiedene Anwendungsfälle über die einzelnen Sparten durchgesetzt. Hierzu zählt z. B. neben der Überwachung von Schleppzeigern, das Monitoren von Kurzschlussanzeigern, die Überwachung von Sicherheitsabsperrventilen (SAV) bei Gasdruckregelstationen, das Monitoren von Fernwärmeschlechtpunkten oder die Strom- und Spannungsüberwachung netzrelevanter Trafostationen.
ISO 27001: Ist LoRaWAN in der Netzleitstelle erlaubt?
Da es sich bei der Netzleitstelle um einen Teil der kritischen Infrastruktur handelt, ist die Sicherheit ein wesentliches Kriterium. Hierfür hält jeder Netzbetreiber ein eigenes Informationssicherheitskonzept nach der ISO 27001 vor. Da mit der Integration von LoRaWAN in der Netzleitstelle aktiv in das System eingegriffen wird, sind immer auch die Auswirkungen auf das Sicherheitskonzept zu berücksichtigen.
Ob eine Anpassung des Informationssicherheitskonzepts nach ISO 27001 notwendig ist, muss immer im Einzelfall geprüft werden. Eine Pauschalaussage ist an dieser Stelle nicht möglich, da auch der Scope des Konzepts entscheidend ist. In vielen Fällen wird der Scope erst berührt, wenn über LoRaWAN auch Schalthandlungen realisiert werden würden. Dies ist aber in den meisten Fällen nicht der Fall und auf Grund der technischen Eigenschaften von LoRaWAN selten ratsam.
Da die LoRaWAN-Messwerte eher den Entscheidungsprozess des Mitarbeiters fördern, im Falle einer Nichtverfügbarkeit der Daten aber nicht den Netzbetrieb gefährden, ist eine Anpassung des Konzepts meist nicht notwendig. Allerdings haben manche Netzbetreiber ihren Scope soweit gefasst, dass schon die bloße Existenz der Information ausreicht, die Entscheidung eines Mitarbeiters zu verändern, sodass dies auch im Informationssicherheitskonzept zu berücksichtigen ist. In diesem Fall ist eine Risikobetrachtung und -bewertung durchzuführen. Zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen könnten im Einzelfall die Folge sein, die einen Einsatz von LoRaWAN in der Netzleitstelle nicht verhindern.
Projektumsetzung: Worauf kommt es an?
Bei Projekten rund um die Netzleitwarte haben viele Projektmanager und Beteiligte oft Bedenken, was die Umsetzung angeht. Zum einen besteht eine hohe Komplexität hinsichtlich der Integration der Projektbeteiligten, da eine Vielzahl von Mitarbeitern mit unterschiedlichem Know-how notwendig sind. Zum anderen müssen die Fragen hinsichtlich der IT-Sicherheit ausreichend beantwortet werden, um die Fachabteilung erfolgreich einzubinden. Hinzu kommt die Problematik des unterschiedlichen inhaltlichen Verständnisses der Beteiligten. Hinzu können Kommunikationsprobleme kommen, die aus einem unterschiedlichen Wording entstehen. So können z. B. Mitarbeiter aus der Fernwirktechnik unter dem Begriff Master-Slave etwas komplett anderes verstehen als die Mitarbeiter aus der IT, welche die Firewallregeln anpassen. Aus diesem Grund ist die Grundvoraussetzung, dass die notwendigen Wissenträger eingebunden sind und in diesem Fall bereits ein LoRaWAN-Netz besteht sowie der Data-Hub bereits im Einsatz ist. Zur Integration von LoRaWAN in die Netzleitstelle sollte daher im ersten Schritt der IEC-104-Slave im Data-Hub installiert und konfiguriert werden. Im Anschluss erfolgt die Installation des VPN-Tunnels. Die Verbindung zwischen dem IEC-104-Slave im Data-Hub und dem IEC-104-Master der Netzleitstelle sollte dann über ein Ping-Signal getestet werden, um die Funktionsfähigkeit des VPN-Tunnels zu gewährleisten.
Ist der VPN-Tunnel einsatzfähig, kann die Konfiguration des IEC-104-Slave und -Master erfolgen. Hier bietet es sich an, direkt mit einem Testsensor die Konfiguration auszuprobieren. Ist die Konfiguration abgeschlossen, kann die Verbindung vom Data-Hub zur Netzleitstelle für weitere Sensoren genutzt werden. Die Umsetzung der Anwendungsfälle kann somit starten.
In der Praxis wird für ein Projekt dieser Art ein Zeitraum von 1 bis 3 Monaten benötigt. Die Zeitspanne ist abhängig vom IoT-Wissen des Kunden, der Anzahl der eingebundenen Dienstleister und der Größe des Personenkreises. Gerade bei einer hohen Dienstleisterdichte und vielen Projektbeteiligten besteht ein hoher Abstimmungsbedarf, der zu einer längeren Projektumsetzung führt. Hierbei stellten in laufenden Projekten eine ausreichende Kommunikation, die Einführung eines einheitlichen Wordings, das alle Projektbeteiligten verstehen, und die Anpassung der Firewallregeln, wenn mehrere Dienstleister integriert waren, die größten Herausforderungen dar. Je nach Komplexität liegt ein solches Projekt bei zwischen 10 bis 20 Personentagen. Zusätzliche Anpassungen in der Netzleitwarte durch den Hersteller der Netzleitwartensoftware und Aufwände für eine mögliche Anpassung des ISMS nach ISO 27001 sind in dieser Kalkulation nicht enthalten.
Projektstruktur zur Integration von LoRaWAN
Fazit: LoRaWAN in der Netzleitstelle
Die Integration von LoRaWAN in der Netzleitstelle stellt aus heutiger Sicht kein großes Problem mehr da. Die Technik ist mittlerweile so weit, dass eine Integration problemlos möglich ist. Die Komplexität und Aufwände sind nicht höher als bei anderen, heute üblichen IT-Projekten. Durch die Integration von Messwerten in der Netzleitwarte wird den Mitarbeitern die Möglichkeit gegeben, die Informationen aus dem LoRaWAN-Netz direkt im eigenen Fachsystem zu nutzen. Ein Zugriff auf den Data-Hub und somit ein Medienbruch für den Mitarbeiter ist somit nicht mehr nötig. Durch die Verbesserung der Prozesseffizienz im Netzbetrieb ist von einer schnellen Amortisation der Kosten auszugehen. Durch die Steigerung des Q-Elements, z. B. durch das Überwachen von Schleppzeigern, und einer schnelleren Störungsbehebung können finanzielle Mehrwerte schnell gehoben werden. Hinzu kommt eine generelle Zeitersparnis für die eigenen Mitarbeiter, da die Anzahl des Personals bedingt durch den demographischen Wandel stetig abnimmt.
Zur Umsetzung eines sog. Smart Grids wird es jedoch nicht ausreichen, nun sämtliche Anwendungsfälle auf LoRaWAN zu realisieren und in die Netzleitwarte zu integrieren. LoRaWAN stellt in diesem Kontext nur ein zusätzliches Werkzeug dar, das die Transformation des Energieversorgungsnetzes unterstützt. Vielmehr ist in der Zukunft von einem Technologie-Mix auszugehen, bei dem sowohl kabelgebundene Lösung per Glasfaser, als auch Funklösungen wie LoRaWAN, 450 MHz oder NB-IoT zum Einsatz kommen.
Bei Fragen zu diesem Blogbeitrag meldet euch gerne. Wenn euch der Artikel gefallen hat, abonniert gerne unseren Blog.
Sie müssen den Inhalt von reCAPTCHA laden, um das Formular abzuschicken. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten mit Drittanbietern ausgetauscht werden.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Turnstile. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Vimeo. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von YouTube. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von X. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
