Vertrauenswürdige Entstörung von Energienetzen mittels echtzeit-fähiger Edge-Komponenten - VE4; Teilvorhaben TUDO: Optimierung der Power Quality und EMV durch neuartige ML-unterstützte aktive Filterkonzepte

Abstract

Die Aufgaben der TU Dortmund bestanden darin, die Netzqualität und EMV von Industrienetzen zu verbessern und eine kontinuierliche Diagnose der Betriebszustände zu realisieren. Hierzu gehörten unterschiedliche wissenschaftliche Fragestellungen, die beispielsweise die Auswahl von Methoden zur KI-basierten Diagnose sowie von Ansätzen zur aktiven Reduktion elektromagnetischer Störungen durch Methoden der aktiven Gate-Ansteuerung oder aktive digitale Filter betreffen. Hierzu war außerdem die Entwicklung synchroner Sensorknoten und echtzeitfähiger Edge-Devices erforderlich. Im Einzelnen wurden die folgenden wissenschaftlichen bzw. technischen Ziele erreicht:

Die Simulationsumgebung der Referenzanlage und die Anbindung an die Trainingsumgebung sind realisiert. Die EMV-Sensorknoten sowie deren Synchronisation und die Übertragung der Messdaten an das Edge-Device sind entwickelt und implementiert. Die Hardware und das Betriebssystem des Edge-Device zur Anbindung an die Cloud, die Sensorknoten und die aktiven EMI-Filter sind vorhanden. Die Diagnose-KI zur Identifikation passiver Systemkomponenten ist implementiert. Die aktiven EMI-Filter und aktiven Gate-Treiber sind entwickelt und deren Potential zur Reduktion von EMV-Störungen ist im Labor getestet und analysiert. Die Funktionalität aller entwickelten Systemkomponenten bestehend aus EMV-Sensorknoten, EMV-Edge-Device, Diagnose-KI und EMI-Filter ist im Gesamtdemonstrator validiert.