WAFB 4.0 - Erhöhung der Übertragungskapazitäten im Stromnetz durch einen witterungsabhängigen Freileitungsbetrieb mittels datengetriebener und optischer Verfahren

Abstract

Der witterungsabhängige Freileitungsbetrieb (WAFB) ist eine der effizientesten und wirtschaftlichsten Maßnahmen zur Optimierung der Übertragungskapazitäten von Stromnetzen. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, neuartige Methoden und Algorithmen für den WAFB zu entwickeln, die eine Erhöhung der Übertragungskapazität im gesamten deutschen Stromnetz ermöglichen. Um dies zu erreichen, haben die Projektpartner moderne Methoden des maschinellen Lernens (ML) erprobt und bestehende Messinfrastrukturen der Netzbetreiber mit bereits vorhandenen meteorologischen Mess- und Modelldaten intelligent kombiniert. Ziel war es, den Informationsgehalt von Daten, die den Netzbetreibern bereits „theoretisch“ zur Verfügung stehen, maximal zu nutzen, um die Wetterverhältnisse entlang von Stromleitungen und die daraus resultierende wetterabhängige Übertragungskapazität möglichst genau abbilden und vorhersagen zu können. Da fast alle Freileitungen bereits mit Glasfaserkabeln ausgestattet sind, wurden diese im Rahmen des WAFB erstmals für faseroptische Temperaturmessungen genutzt. Hierfür wurden von den drei Partnern spezielle Messkampagnen konzipiert und von Luna Innovations durchgeführt. Das daraus resultierende Luna-Messverfahren wurde dann mit dem ML-Verfahren des Fraunhofer IEE verknüpft, um die Genauigkeit beider Verfahren zu erhöhen. Die zu entwickelnden Methoden können auf beliebige Stromkreise von Übertragungs- und Verteilungsnetzen angewendet werden, um WAFB-Potenziale in ganz Deutschland zu identifizieren und zu nutzen. Die entwickelten Methoden wurden anhand realer Daten aus der Amprion-Regelzone in der Praxis getestet und demonstriert. Die entwickelten Methoden und Datenflüsse unterliegen einer regelmäßigen Überprüfung hinsichtlich der Sicherheitsanforderungen aus Sicht des Netzbetriebs. Datei-Upload durch TIB Weather-dependent overhead line operation (German abbreviation: WAFB, Witterungsabhängiger Freileitungsbetrieb) is among the most efficient and cost-effective methods for optimizing the transmission capacity of power grids. The primary goal of the project is to develop innovative methods and algorithms for weather-dependent operation (WAFB), enabling an increase in transmission capacities throughout the German electricity grid. To achieve this, the project partners tested advanced machine learning (ML) methods and intelligently combined existing measurement infrastructure of network operators with available meteorological measurement and modeling data. The objective was to fully exploit the information potential of data theoretically accessible to network operators, allowing precise mapping and prediction of weather conditions along power lines and the resulting weather-dependent transmission capacities. Since nearly all overhead power lines are already equipped with fiber-optic cables, these were used for fiber-optic temperature measurements for the first time as part of this WAFB initiative. Special measurement campaigns were designed by the three partners and carried out by Luna Innovations. The resulting Luna measurement method was integrated with Fraunhofer IEE's ML techniques to enhance accuracy for both approaches. The developed methods can be applied to any transmission and distribution network circuits to identify and leverage weather-dependent operational potentials across Germany. Practical testing and demonstration of these methods were performed using real-world data from the Amprion control area. The developed methods and data flows undergo regular security assessments aligned with operational grid requirements.