Das Unternehmen BentoNet mit Sitz in Baden-Baden hat eine digitale Lastflussvisualisierung entwickelt. Die LoadFlow-Applikation für Ortsnetzstationen kann dazu beitragen, Verteilnetze auch bei zunehmenden Schwankungen der Netzbelastung durch Erneuerbare und Elektromobilität sicher zu betreiben.
Mit dem Hochlauf der Elektromobilität und der wachsenden Einspeisung fluktuierender erneuerbarer Energien müsse die bestehende Infrastruktur nicht nur umfassend modernisiert, sondern auch eng überwacht werden, betont BentoNet. LoadFlow ist nach Unternehmensangaben für die Planung, Analyse und Überwachung von Niederspannungsnetzen, einzelnen Anlagen oder auch ganzen Anlagenparks geeignet. Das Paket aus Software und Gateways sowie Sensoren und Datenübertragung ermögliche „tiefe Einblicke in den Lastfluss“ und eine umfassende Datengrundlage für smartes Lastmanagement, heißt es.
Die Komplettlösung besteht aus der LoadFlow Software sowie bis zu acht Messgeräten für je drei Sensoren. Die Geräte werden direkt an den gewünschten Ortsnetz- oder Verteilstationen integriert. „Mit LoadFlow lassen sich Spannung, Wirk-, Blind- und Scheinleistung sowie Leistungsfaktor und die Effektivwerte der Stromstärken je Phase in Echtzeit erfassen“, erläutert BentoNet-Geschäftsführer Manuel Gernsbeck. Alle Daten könnten dann in Lastflussmanagementsysteme exportiert und dort verwendet werden, um das Verteilnetz zu optimieren und Fehler schnell zurückzuverfolgen.
Der Datentransfer läuft den Angaben zufolge über eine private Cloud, deren Server in Deutschland stehen. Hier werden alle Daten für den schnellen Abruf und die anschließende Analyse vorgehalten. Netzbetreiber erhielten zuverlässige Echtzeitdaten über die Netzauslastung und könnten erkennen, wo sich wie die Last verändert.
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„Fragen etwa nach dem Anschluss weiterer E-Ladesäulen oder Photovoltaikanlagen können sie damit schneller beantworten – das gibt Planungssicherheit“, so Gernsbeck weiter. Eine zügige Fehlererkennung und -verfolgung erhöht zudem die Sicherheit und Verfügbarkeit insgesamt. Auch lassen sich mit den über LoadFlow gewonnenen Daten der Ersatz von Betriebsmitteln besser vorausplanen, Ressourcen sparen und teure Reparaturen vermeiden.
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