Echtzeit (RT) Netz-Streaming-Engine
Zusammenfassung
Dieses Dokument stellt die grundlegende Architektur der Real-Time (RT) Grid Streaming Engine vor, die zur Verarbeitung massiver Telemetriedaten und zur nahezu verzögerungsfreien Durchführung von Topologieberechnungen entwickelt wurde.
Forschungskontext: Dies ist die erste von vier kommenden Publikationen, die das hierarchieübergreifende Netzverhalten (vom deutschen CIGRE-Mittelspannungsnetz bis zum australischen Höchstspannungsnetz) analysieren. Diese vier Studien begründen kumulativ das 5-Faktoren-Entscheidungs-Framework für Energiesystemingenieure. Konkret belegt dieses initiale ETECOM 2026 Paper, dass im deutschen Mittelspannungsnetz der Betriebszustand die Spannungsmargen weitaus stärker diktiert als die lokale Ereignisgröße ($r = -0.99$).
Methodik
Inhalt wird derzeit im Peer-Review geprüft.
- Ingestionsschicht: Eine hochdurchsatzfähige Kafka/gRPC-Pipeline, die Echtzeit-Telemetrie verarbeitet und gleichzeitig mit irreführenden Schwellenwerten und Datenqualitätsproblemen umgeht.
- Verarbeitungs-Engine: Migration von Pandapower (Python) zu OpenDSS, um Leistungsengpässe bei Zeitreihenprognosen und der Echtzeit-Zustandsschätzung zu überwinden.
- Topologie & Graphenmodellierung: Algorithmische Busauswahl unter Verwendung optimierter Dijkstra-Pfadfindung zur Kartierung von Niederspannungsnetzen mit begrenzten Sensordaten.
- Streaming-Infrastruktur: Implementierung einer speziellen Caching-Schicht zur Überwindung der "Memory Wall", was kontinuierliche Schweregrad-Scans und die Echtzeit-Korrelation von Erzeugung und Last ermöglicht.
Erwartete Ergebnisse
Die Implementierung demonstriert die Fähigkeit, kontinuierliche Zeitreihenprognosen und Engpasskartierungen (The Redispatch Atlas) ohne die Latenz durchzuführen, die Python-Batch-Umgebungen innewohnt.
Indem nachgewiesen wird, dass der Betriebszustand die Ereignisgröße auf der Mittelspannungsebene dominiert, etabliert dieses Paper Faktor 3 (Relative Variabilität) des einheitlichen 5-Faktoren-Entscheidungs-Frameworks und bereitet damit den Weg für die nachfolgende Forschung zu Niederspannungs-Dachsolaranlagen und Hyperscale-Rechenzentren auf Übertragungsnetzebene.