Der Hebel und das Rad waren die technologischen Revolutionen ihrer Zeit. Jetzt, in den 2020er Jahren, werden Robotik und künstliche Intelligenz unsere Arbeitsweise revolutionieren. Software-Robotik kann zum Beispiel in verschiedenen Dimensionierungs- und Routingaufgaben bei der Planung elektrischer Netze eingesetzt werden. Die daraus resultierenden Netzentwürfe werden vergleichbar und von gleichbleibender Qualität sein und sowohl technische als auch wirtschaftliche Überlegungen berücksichtigen. Diese Entwürfe bieten eine solide Grundlage für die Priorisierung von Investitionsprojekten und unterstützen so die Entscheidungsfindung des Versorgungsunternehmens.
Die Anforderungen an die Kohlenstoffneutralität der Produktion und die Versorgungssicherheit werden strenger. Es werden mehr dezentrale und wetterabhängige Erzeugungsanlagen an das Netz angeschlossen, und Elektroautos sind auf dem Vormarsch. Die Versorgungsunternehmen reagieren auf diese Herausforderungen mit umfangreichen Investitionen: Sie verbessern die Witterungsbeständigkeit der Verteilnetze und die Fähigkeit, auf die Energiewende zu reagieren, und verlegen – angesichts der zunehmenden Verstädterung – Freileitungen unter die Erde.
Wie können Versorgungsunternehmen auf all diese Herausforderungen in einem zunehmend komplexen Umfeld reagieren? Die Berücksichtigung verschiedener Variablen, die Bewertung mehrerer Szenarien und die Suche nach Lösungen, die sowohl kosteneffizient sind als auch die elektrotechnische Sicherheit berücksichtigen, ist eine zeitraubende und anspruchsvolle Aufgabe für den Planer. Alte und neue Leitungsquerschnitte, Verteilerschränke und Sicherungsgrößen - in einem Stromnetz sind all diese Faktoren miteinander verwoben und können leicht zu einem sehr mühsamen Prozess von Versuch und Irrtum führen. Was wäre, wenn es einen Roboter gäbe, der diese Routinearbeiten als unermüdlicher Assistent des Planers übernehmen würde?
Um diesen Bedarf zu decken, hat Trimble in Zusammenarbeit mit Caruna und Elenia, den beiden größten finnischen Energieversorgern, den Network Optimizer entwickelt.
Die Stärke des Roboters liegt in seiner Fähigkeit, eine bestimmte Aufgabe immer wieder, schnell und unermüdlich zu erledigen. Der Network Optimizer findet auf Befehl des Planers die bestmögliche Netzstruktur und sorgt für die richtige Dimensionierung des Netzes. Ändern sich die Eingabedaten, kann die Berechnung auf Knopfdruck neu gestartet werden. Der Entwurf des Netzes selbst basiert auf der Minimierung der Lebenszykluskosten über einen bestimmten Zeitraum – innerhalb der technischen Randbedingungen. Indem Optimizer bestimmte mühsame und zeitaufwändige Routinen übernimmt, verschafft er den Experten Zeit, sich auf wichtigere Themen zu konzentrieren.
– Die Arbeit eines Netzplaners erfordert ein umfassendes Verständnis der Betriebsumgebungen verschiedener Netzbereiche und die Analyse zukünftiger Trends. Dank Network Optimizer steht mehr Zeit für die Analyse solch umfangreicher Probleme zur Verfügung, da zeitaufwändige manuelle Schritte schneller erledigt werden können als zuvor, sagt Janne Sorsanen, “Network Analyst” bei Caruna.
Auch Vesa Hälvä, “Development Manager” bei Elenia, sagt, dass der Hauptnutzen und das Ziel des Network Optimizer darin besteht, den Planungsprozess zu verbessern und zu beschleunigen. Der Roboter eliminiert praktisch einen manuellen Schritt.
– Network Optimizer ermöglicht einen reibungsloseren Planungsprozess mit weniger Wiederholungsarbeiten. Neben der eigentlichen technisch-wirtschaftlichen Optimierung des Netzes haben wir mit Trimble auch an der Nachbearbeitung des Entwurfs gearbeitet, so dass Routineaufgaben, die früher manuell durchgeführt wurden, jetzt automatisiert sind, sagt Hälvä.
Bei Caruna hat Network Optimizer den Netzentwicklungsprozess verändert, der die Schritte von der langfristigen Planung bis hin zum Netzbau umfasst.
– Dank Optimizer sind wir in der Lage, bereits in der Vorplanungsphase detaillierte Pläne zu erstellen, so dass wir auch in finanzieller Hinsicht eine bessere Sicht auf das Endergebnis haben, sagt Elina Lehtomäki, Direktorin für Entwicklung und Innovation bei Caruna.
– Wir bekommen eine gute Vorstellung von der voraussichtlichen Höhe der Kosten und der Kosteneffizienz der Renovierung. Auf der anderen Seite können wir spätere Kostenüberraschungen vermeiden. Optimizer spielt vor allem bei der Verwaltung des Investitionsportfolios eine große Rolle, so Lehtomäki weiter.
Auch für Vesa Hälvä ist die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit ein wesentlicher Vorteil.
– Wir erhalten zu einem früheren Zeitpunkt im Prozess eine genauere Kosten- und Volumenschätzung des Projekts, sagt er.
Laut Hälvä ist Network Optimizer auch ein nützliches Werkzeug, um Designprinzipien in die Praxis umzusetzen.
– Vor allem erzeugt Optimizer Netzentwürfe von gleichbleibender Qualität und ermöglicht es Elenia, die Art und Weise, wie wir Netze konstruieren, zu modellieren. Ebenso können alle strategischen Änderungen an den Konstruktionsprinzipien direkt in Optimizer eingegeben werden, so dass die Änderungen schnell und effizient im gesamten Projektportfolio umgesetzt werden können, sagt Hälvä.
– In diesem Stadium des Einsatzes der robotergestützten Planung liegen die größten Vorteile in der Effizienz des Planungsprozesses und der gleichbleibenden Qualität der Netzentwürfe, was das Asset Management des Netzes stärkt, fährt er fort.
Laut Lehtomäki kann der Planungsroboter auch eingesetzt werden, um die Transparenz der Lieferkette zu gewährleisten, d. h. sicherzustellen, dass das Netz mit den Planungsgrundsätzen von Caruna übereinstimmt.
– Im Falle von Abweichungen müssen die Gründe dafür nicht erst im Nachhinein herausgefunden werden, da der Optimizer dabei hilft, zu dem zuvor erstellten Netz zurückzugehen und die Prinzipien zu sehen, nach denen das Netz entworfen und aufgebaut wurde.
Die Arbeitsteilung zwischen dem Experten und dem Planungsroboter ist klar: Der Experte liefert Eingabedaten, anhand derer Network Optimizer dann Hunderte bis Tausende von Berechnungsrunden durchführt. Innerhalb von Minuten liefert der Optimizer das beste Netzdesign im Hinblick auf minimierte Lebenszykluskosten. Dieses Netz ist auch aus elektrotechnischer Sicht korrekt dimensioniert und folgt versorgungsspezifischen Planungsgrundsätzen von der Netzstruktur über die Komponententypen bis hin zu den Anforderungen an die Versorgungssicherheit.
Der Einsatz von Robotik beschleunigt also den Planungs- und Kostenschätzungsprozess, aber welche weiteren Vorteile ergeben sich für den Anwender?
– Es beschleunigt den Denkprozess des Anwenders erheblich, denn meiner Erfahrung nach ist es einfacher, eine bestehende Netzlösung zu bewerten als eine völlig neue zu entwerfen. Ich sehe auch einen bedeutenden Lernaspekt in der Verwendung der Lösung auf diese Weise, der es dem Benutzer ermöglicht, seinen Blick auf die Netzentwicklung zu erweitern, sagt Janne Sorsanen.
Als mögliche Herausforderung sieht Sorsanen die Qualität der Netzmodellierung.
– Die tatsächliche Qualität der Lösungen hängt weitgehend von der Qualität der Eingabedaten ab. Dies unterstreicht die Bedeutung einer guten Dokumentationsqualität, sagt er.
Hälvä betont die Arbeitsteilung zwischen dem Planungsroboter und seinem Benutzer.
– Es ist wichtig, die Prinzipien zu kennen, nach denen das Werkzeug arbeitet, um seine Eignung für verschiedene Situationen vorhersehen zu können. Es ist nicht einmal wünschenswert zu versuchen, ein Werkzeug zu bauen, das alle Spezialfälle bewältigen kann, sondern es ist sinnvoll, diese einem Experten zu überlassen.
Daher wird der Mensch bei der Netzplanung weiterhin gebraucht.
Network Optimizer hat zweifellos bereits die Netzplanung revolutioniert, aber gleichzeitig ist es einfach, viele Möglichkeiten zu sehen, wie der Roboter die Prozessunterstützung weiter ausbauen könnte. Was denken die Versorgungsunternehmen über zukünftige Entwicklungen?
Hälvä von Elenia meint, es wäre großartig, wenn der Network Optimizer in Zukunft auf dem Weg zu einer ganzheitlicheren Optimierung lernen könnte, mehr mit dem Benutzer zu interagieren und Netzbetriebsmittel- und Zustandsdaten zu nutzen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Bei Caruna gehen die Überlegungen in die gleiche Richtung. Lehtomäki spielt mit dem Gedanken, dass Network Optimizer den Gesamtzustand des Netzes berücksichtigt und für jeden Zweck die am besten geeignete Lösung aus der Toolbox auswählt. Heute wird diese Wahl immer noch von einem Experten getroffen. Aber was wäre, wenn sich die Netzmodellierung von der Verwendung von Verlaufs-, Energie- und Leistungsdaten zu einer Vorhersage darüber entwickeln würde, was in den einzelnen Teilen des Netzes in Zukunft höchstwahrscheinlich passieren wird?
– Dann könnten wir zumindest modellieren, wo es Wachstum und wo es eine Abwanderung gibt, sagt Lehtomäki.
– Was den Betrieb von Versorgungsunternehmen zu einer Herausforderung macht, ist die langfristige Perspektive, da Investitionen über einen sehr langen Zeitraum getätigt werden. Da die Abhängigkeit von der Elektrizität zunimmt und sich gleichzeitig die Phänomene verändern, muss gerade die Vorhersehbarkeit all dessen in das Systemmanagement eingebracht werden, fährt sie fort.
Vielleicht wird es die maschinelle Intelligenz der Zukunft ermöglichen, subtile, zugrundeliegende Signale zu erkennen und zu verstehen, so dass wir, wenn es um das Stromnetz in einer bestimmten Region geht, in der Lage wären, die Anforderungen zu erfüllen, die sich noch um die Ecke abzeichnen. Wie auch immer die künftige Rolle des Planungsroboters aussehen wird, eines ist sicher: Die fachlichen Fähigkeiten eines Experten werden immer wichtiger werden.
