Netzausbau: Erneuerbare Energie auf „alten“ Leitungen

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Die Energiewende braucht dringend neue Stromleitungen, damit Windstrom von den Küsten seinen Weg in die südlichen Industriezentren findet. Daneben sollen aber auch mit digitalen Technologien Kapazitätsreserven aus dem vorhandenen Netz „gequetscht“ werden.

Volatile, erneuerbare Energien bringen zusammen mit dem wachsenden internationalen Stromhandel das Übertragungsnetz an seine Grenzen. Um weiterhin eine hohe Versorgungssicherheit zu akzeptablen Preisen zu gewährleisten, führt kein Weg an einem erheblichen Ausbau der bestehenden Netzinfrastruktur vorbei. Dies ist jedoch mit langwierigen Genehmigungsverfahren und hohen Kosten verbunden.

Der tatsächliche Bedarf an Neubautrassen ließe sich jedoch durch eine bessere Ausnutzung vorhandener Freileitungen deutlich reduzieren. Etwa, indem man Witterungsbedingungen als Basis für eine kurzfristige Strombelastbarkeitsprognose mit einbezieht. Je nach Umgebungstemperatur, Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit und Windrichtung könnte so die maximale Stromstärke des Leiterseils erhöht werden. Und das ohne die zulässige Leitertemperatur zu überschreiten oder die Mindestabstände des Leiters zum Boden sowie zu Gegenständen zu unterschreiten. Dabei spielt besonders der von der lokalen Topografie und Vegetation beeinflusste, kühlende Wind eine Rolle. So könnte etwa der Stromtransport bei niedriger Außentemperatur oder starkem Wind um fünfzehn bis dreißig Prozent erhöht werden.

Netzausbau mit Sensornetzwerken

Um die vorhandene Infrastruktur „aufzubohren“, entwickeln Forschungs- und Industriepartner im „PrognoNetz“ flächendeckende Netzwerke mit intelligenten Sensoren. Sie sind anders als herkömmliche Wetterstationen in hinreichender Nähe von Freileitungen engmaschig angeordnet, um die Witterungsbedingungen möglichst präzise zu erfassen.

Die drahtlosen Sensornetzwerke funktionieren zu diesem Zweck auch in rauen Umgebungsbedingungen. Auf Basis ihrer gesammelten Daten erstellen selbstlernende Algorithmen dann automatisiert Strombelastungsprognosen für Stunden oder sogar Tage. Dafür werden anhand historischer Wetterdaten und topografischer Eigenschaften intelligente Modelle für jede Leitung des Stromnetzes gebildet.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) arbeiten in PrognoNetz unter anderem an den Prognosemodellen auf der Basis künstlicher Intelligenz sowie an einem genaueren, laserbasierten Windsensor und an unbemannten Drohnen zur Installation und Wartung der Wettersensoren auf den Strommasten. Das selbstlernende, meteorologische Netzwerk soll zunächst an bestehenden Hochspannungsleitungen und bei TransnetBW eingesetzt werden.

Zum PrognoNetz

Auf ein Freileitungsmonitoring in hoher Auflösung und in Echtzeit zielt das vom ITIV geleitete Projekt „PrognoNetz – Selbstlernende Sensornetzwerke zum witterungsabhängigen Freileitungsbetrieb“. An dem Verbundvorhaben sind auch der Wetterdienst UBIMET GmbH Karlsruhe, der baden-württembergische Übertragungsnetzbetreiber TransnetBW GmbH mit Sitz in Stuttgart, das IT-Unternehmen unilab AG Paderborn, die GWU-Umwelttechnik GmbH Erftstadt und die Wilmers Messtechnik GmbH Hamburg beteiligt. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte Projekt ist Anfang 2019 gestartet und läuft drei Jahre.

 

 

 

 

Stromnetz (Bild: pixabay)

Der Strom von den Windanlagen im Norden gelangt über neue und alte Stromtrassen bis an den Alpenrand. (Bild: pixabay).