Het aantal apparaten dat Power Quality-parameters kan meten is in de afgelopen jaren enorm toegenomen. Hierdoor is er doorlopend een enorme hoeveelheid gegevens beschikbaar. Door gebruik te maken van (zowel ‘real time’ als gelogde) data in combinatie met geavanceerde analysetechnieken kunnen energiesystemen veel efficiënter, veerkrachtiger en robuuster worden.
Hoe kunnen monitoring- en meetgegevens het beste worden ingezet om Power Quality te verbeteren en de prestaties en betrouwbaarheid van elektrische systemen te optimaliseren?
Een data-gedreven aanpak biedt netwerkbeheerders en installatieverantwoordelijken waardevolle inzichten in de werking van elektrische netten, potentiële problemen met de kwaliteit van spanning en stroom, en maatregelen waarmee de betrouwbaarheid en efficiëntie kunnen worden verbeterd. Data afkomstig van sensoren en slimme meters geïnstalleerd in kritieke apparatuur, zoals transformatoren en condensatoren, kunnen helpen bij het bewaken van de gezondheid en prestaties van systemen. Aan de hand van historische gegevens kunnen Power Quality-patronen en trends worden geïdentificeerd. Dat maakt het mogelijk om proactief maatregelen te treffen om problemen te voorkomen of de impact ervan te minimaliseren.
1. Real-time monitoring netwerken en apparatuur
Aan de hand van ‘real time’ gegevens kunnen Power Quality-parameters worden bewaakt en kunnen problemen vroegtijdig worden opgespoord. Zo kan ‘downtime’ worden geminimaliseerd en is het zelfs mogelijk om catastrofale storingen te voorkomen. Door bijvoorbeeld spanning, stroom, frequentie, en arbeidsfactor continu te monitoren kunnen afwijkingen snel worden geïdentificeerd en maatregelen worden getroffen voordat deze afwijking escaleren tot ernstige problemen. Geavanceerde analyse- en ‘machine learning’-algoritmen kunnen aan de hand van gegevens van smart grid-apparaten nauwkeurig de locatie van fouten bepalen. Dit verkort de uitvaltijd en versnelt herstel van de stroom na uitval.
2. Mitigatie en reguleren PQ-parameters
Data-analyse kan bronnen van harmonischen (ongewenste frequenties die de spannings- en stroomgolfvormen vervormen) opsporen en helpen bij het ontwerpen van harmonische filters en het ontwikkelen van strategieën om de impact op het energiesysteem te verminderen. Datagestuurde systemen kunnen de spanningsregeling optimaliseren door spanningsniveaus dynamisch aan te passen aan vraag en belasting. Data-analyse ondersteunt ook ‘load profiling’ en ‘forecasting’ – door inzicht te krijgen in verbruikspatronen kunnen belastingen optimaal in balans worden gebracht, waardoor spanningsfluctuaties worden geminimaliseerd en de kans op problemen met de stroomkwaliteit afneemt. Analyse helpt ook om bronnen van flicker te identificeren (snelle spanningsvariaties veroorzaakt door sterk variërende belastingen) en maatregelen te implementeren om de spanning te stabiliseren en flicker-effecten te verminderen.
3. Betere integratie hernieuwbare bronnen
Hernieuwbare energiebronnen leveren stroom met onderbrekingen, wat nieuwe uitdagingen op het gebied van stroomkwaliteit met zich meebrengt. Data-analyse kan de integratie van hernieuwbare energiebronnen in het net optimaliseren door deze fluctuaties nauwkeurig te voorspellen. Dat maakt beter netbeheer mogelijk, evenals soepel schakelen tussen verschillende energiebronnen.
Helder beeld
Het is lastig om een helder beeld te krijgen als er geen onderscheid wordt gemaakt tussen voorbijgaande storingen en aanhoudende problemen met de stroomkwaliteit. Bij Power Quality-problemen zijn vaak meerdere parameters betrokken die allemaal tegelijkertijd moeten worden gemeten. Het synchroniseren van gegevens van verschillende sensoren en meetapparatuur kan echter een uitdaging zijn, waarbij eventuele timingverschillen leiden tot onnauwkeurige analyses.
Bij het analyseren van de enorme hoeveelheid gegevens verzameld door permanent geïnstalleerde PQ-meetapparatuur zijn algoritmen die afwijkingen kunnen vinden zijn essentieel. Door onderscheid te maken tussen ‘normale’ en ‘abnormale’ variaties, bijvoorbeeld door het toepassen van geavanceerde statistische technieken, wordt het mogelijk om patronen te vinden zonder giswerk. Dat bespaart behoorlijk wat werk en tijd.
Het aan de hand van data verbeteren van Power Quality en de prestaties van het netwerk is een complexe taak, die gespecialiseerde kennis vereist. Verificatie en analyse van gegevens is stap één – vervolgens moeten de meest geschikte oplossingen worden geïdentificeerd. Het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens vraagt om geavanceerde gegevensverwerkingstechnieken, en het waarborgen van data-interoperabiliteit en compatibiliteit. Power Quality-data kan immers afkomstig zijn uit verschillende bronnen, zoals slimme meters, sensoren, en bewakingsapparatuur van verschillende fabrikanten, die allemaal met verschillende gegevensformaten werken.
Het optimaliseren van Power Quality vereist real-time monitoring, tijdig verwerken en interpreteren van meetgegevens, en direct reageren. Dat vraagt om geavanceerde technologieën, expertise op het gebied van data-analyse, en nauwe samenwerking tussen de betrokken partijen! Het analyseren van Power Quality-meetgegevens, het scheiden van hoofd- en bijzaken, en het vertalen van analyses naar bruikbare verbeterstappen vraagt om gespecialiseerde expertise in elektrische systemen en dataverwerking.
Continu onderzoek en nieuwe monitoringssystemen en analysemethoden zijn essentieel om de genoemde uitdagingen te overwinnen en Power Quality doorlopend te optimaliseren. Ook is het belangrijk om ervoor te zorgen dat meetapparatuur correct is aangesloten en dat alle meters zijn gesynchroniseerd. Je moet weten wat er precies wordt gemeten en vervolgens dient data correct te worden geïnterpreteerd. En verder is het ook belangrijk om te bepalen wat je niet gaat meten – en welke impact dat zal hebben!
