Digitalisering og automatisering i strømnettet

Av Sture Holmstrøm og Oddbjørn Gjerde

Digitaliseringen er helt essensiell for å nå CINELDI sin visjon som et fleksibelt og intelligent nett.

I CINELDI har vi jobbet med store deler av digitaliseringskjeden fra sensor, via modeller og analyser, til handlinger i strømnettet. Vi har også jobbet med problemstillinger knyttet til ulempene med digitaliseringen. Digitalisering utsetter strømnettet for nye sårbarheter, både gjennom at systemene blir mer komplekse og at systemene åpner opp mot omverden. Kartlegging av risiko og sårbarhet og cybersikkerhet har derfor vært sentralt i Cineldi.

Digitalisering og automatisering

Hva menes med begrepene digitalisering og automatisering? Her trengs det noen definisjoner:

Digitalisering handler om

• å utvikle og ta i bruk nye målemetoder og sensorer for å få tilgang til informasjon som er nødvendig for planlegging og drift av strømnettet
• nye kommunikasjonsløsninger både for innhenting av kritisk sanntidsinformasjon og for sikker og pålitelig iverksetting av nødvendige aksjoner
• å kombinere informasjon fra sensorer og modeller, til kunnskap som kan brukes for beslutningsstøtte og styring

Automatisering er bruk av teknologi for å ta beslutninger og iverksette aksjoner, med liten eller ingen medvirkning av et menneske i prosessen.

Motivasjon for automatisering er at prosessen er for hurtig eller for kompleks for menneskelig inngripen eller at ressurser kan frigjøres gjennom å automatisere lite kritiske prosesser.

Overordnet handler digitalisering og automatisering i det store og hele om å bruke teknologi til å forbedre, forenkle og fornye arbeidsprosesser innen planlegging og drift.

 

Hvorfor har vi jobbet med digitalisering og automatisering?

Nettkapasitet er en flaskehals for videre elektrifisering i det norske samfunnet. Det er lange køer for nettilknytning av både kraftproduksjon og last, og køene vokser raskt. For å klare å elektrifisere samfunnet er det nødvendig å øke nettkapasiteten raskt.

Nytt nett må altså bygges, men det tar tid. Derfor må vi utnytte det nettet vi allerede har på en bedre måte. Samtidig ønsker vi å få best mulig utnyttelse av det nye strømnettet som bygges, både for å få kostnadseffektive løsninger og for å redusere arealbruk og naturinngrep.

Ved hjelp av innovative tiltak og bedre arbeidsprosesser for nettplanlegging og aktiv nettdrift, som er gjort mulig gjennom digitalisering og automatiseringsløsninger, får vi til dette uten å gå på akkord med forsyningssikkerheten.

I CINELDI har vi jobbet langs to akser. I kundeaksen ser vi for oss at kundene i fremtidens nett er mer aktive enn de er i dag. Nettaksen går fra et analogt nett til et digitalisert nett, og det er den aksen vi fokuserer på i dette blogginnlegget. Vi må bevege oss opp til høyre i figuren: målet er et fleksibelt og intelligent nett. Med arbeidet som er gjort i CINELDI og ellers i bransjen de senere årene, er vi i dag på god vei dit.

Digitalisering på mange ulike måter

Nær alt vi har jobbet med i CINELDI er på en eller annen måte relatert til digitalisering, og bredden har vært stor: fra sensorikk og datainnsamling, til avansert modellering av nett og nettkomponenter som skal kombineres til beslutningsstøtte for operatører og for styring og automatisering av funksjoner i strømnettet.

1. Datainnsamling

Når det gjelder arbeidet med sensorer og datainnsamling handler dette om å hente inn data fra strømnettet og omkringliggende systemer som påvirker strømnettet. Det kan for eksempel være elektriske parametere, temperatur på komponenter og omgivelsene, informasjon om tilstanden til de ulike komponentene og systemene.

Datainnsamling krever en eller annen form for kommunikasjonssystem for å innhente dataene i sann tid, og i CINELDI har vi blant annet sett på bruk av 5G for kritisk kommunikasjon.

2. Bearbeiding

Når dataene er samlet inn, bearbeides de og brukes til å bestemme parametere i modeller som er utviklet. Her har vi i CINELDI jobbet med lastmodeller, modeller for nettplanlegging, tilstandsmodeller , ulike modeller knyttet til vedlikehold og reinvesteringer, og modeller for drift.

3. Beslutning

Basert på analyseresultatene tas de nødvendige beslutningene. Dette kan skje manuelt – med resultatene som beslutningsstøtte – eller gjennom ulike stadier av automatisering. Eksempler er spenningsregulering, bruk av dynamiske lastgrenser, fjernstyring og rekonfigurering av nettet, aktivering av fleksible ressurser, og via selvhelende nett og hele veien til automatisert nettdrift som utgjør et fremtidsbilde.

For å komme til praktisk nytte må informasjonen fra alle kilder inkluderes i nettselskapene sine systemer og fremstilles på hensiktsmessige måter, sånn at operatører og nettutviklere kan bruke den som beslutningsstøtte eller som inngangsdata til automatiske løsninger.

Resultater innen digitalisering og automatisering

Alle resultatene i CINELDI finner du i senterets Kunnskapsbase. Her er et innblikk i tre av resultatene innen digitalisering og automatisering:

1. Hvordan bruke smartmålere i driftssentraler for overvåking og styring av distribusjonsnettet?
2. Hvordan utveksle informasjon mellom DSO og TSO for koordinert spenningsregulering og håndtering av flaskehalsproblematikk?
3. Hvordan vurdere sårbarhet og risiko for nettløsninger som er på konseptstadiet?

 

Hvordan bruke smartmålere i driftssentraler for overvåking og styring av distribusjonsnettet?

CINELDI har laget et fysisk laboppsett i Smartgridlaben for å undersøke hvordan informasjonen fra smarte målere kan utnyttes i avanserte driftssentraler.

Etter hvert som vi får stadig flere distribuerte energikilder, som eksempelvis sol, blir det også mer krevende for driftsoperatørene å overvåke og styre distribusjonsnettet. Det er derfor et behov for å utvikle nye metoder for å overvåke og validere tilstanden til distribusjonsnettet.

I CINELDI har vi laget et laboppsett med fysiske smarte målere i et modellert  nett, som kan brukes til å validere ulike funksjoner og teknikker, som for eksempel identifisering av topologi, tilstandsestimering og avansert styring basert på optimal lastflyt.

Hvordan utveksle informasjon mellom DSO og TSO for koordinert spenningsregulering og håndtering av flaskehalsproblematikk?

I CINELDI har vi undersøkt datautveksling mellom nettselskap (DSO) og systemoperatør Statnett (TSO), og utviklet et testsystem for dette i Smartgridlaben. Resultatene her viser at selv forenklede modeller kan ha stor nytteverdi.

Distribuerte energikilder gir nye driftsutfordringer, som for eksempel spenningsregulering og flaskehalshåndtering. Ikke minst blir samspillet mellom distribusjonsnettet og transmisjonsnettet utfordret, og det er derfor nødvendig med god koordinering mellom DSO og TSO.

I CINELDI har vi undersøkt behovet for datautveksling mellom DSO og TSO for sanntids driftskoordinering av reaktiv effekt for spenningsregulering. Vi har utviklet et testsystem der det fysiske nettet er simulert i en sanntidssimulator hvor kritisk informasjon (settpunkt) utveksles i henhold til IEC 60870-5 standarden. Dette er en standard for utveksling av informasjon mellom to driftssystemer.

Resultatene våre viser at tapene kan reduseres om TSO får tilgang til detaljerte modeller av distribusjonsnettene. Detaljerte modeller kan være vanskelige å fremskaffe, men forenklede modeller gir også god nytte. Informasjonsutveksling mellom DSO og TSO basert på CGMES-spesifikasjonen (Common Grid Model Exchange Specification) har vist seg å være tilstrekkelig for driftskoordinering.

Hvordan vurdere sårbarhet og risiko for nettløsninger som er på konseptstadiet?

Når nye nett skal planlegges, sammenlignes gjerne ulike løsninger og tilnærminger: Holder det å forsterke nettet, eller må det bygges nytt nett?  Skal det velges en løsning som innebærer å etablere selvhelende nett, for å øke kapasiteten og samtidig sikre god nok forsyningssikkerhet?

For hver alternativ løsning må nettselskapet gjøre en vurdering av hvilke nye risiki og sårbarheter som introduseres.

I CINELDI har vi utviklet et verktøy for å støtte vurderingene av cybersikkerhet allerede i nettplanleggingsfasen, på et konseptuelt stadium, gjerne mange år før konkrete løsninger velges og utstyret spesifiseres. CINELDI foreslår en sekstrinns metode, og vi har laget et åpent tilgjengelig verktøy basert på en metode som er brukt i andre bransjer.

Erfaringer fra andre bransjer er at denne metoden er anvendelig uten ekspertise i cybersikkerhet, og vi har tilpasset den til å kunne hjelpe nettplanleggerne med utfordringen de står overfor.

Metoden er testet på en reell case, der selvhelende nett vurderes. De foreløpige resultatene viser at nettplanlegger kan ha god nytte av metoden.

Digitalisering i CINELDI og veien videre

Nær alt vi har jobbet med i CINELDI passer inn under digitaliserings- og automatiseringsparaplyen – eller innen kunstig intelligens-paraplyen. Digitaliseringen er helt essensiell for å nå CINELDI sin visjon om et fleksibelt og intelligent nett. Gjennom arbeidet i senteret har vi jobbet med store deler av kjeden fra sensorer, via modeller og analyser, til handlinger i strømnettet. En bakside av medaljen er at digitaliseringen kommer med en pris med hensyn på kompleksiteten og nye sårbarheter.

Noen av de aktuelle spørsmålene og temaene å ta tak i videre arbeid innen denne tematikken er:

• Hva kan generativ KI (kunstig intelligens) brukes til for å støtte opp om arbeidsprosesser?
• Vil billedgjenkjenning og -analyse forenkle tilstandsovervåking ytterligere?
• Økt utnyttelse av nettet og mer vær peker i samme retning – mer komponentslitasje. Hvordan må vedlikehold, testing og feilretting innrettes?
• Hva vil nye kommunikasjonsstandarder, som 6G, bety for strømnettet?