Spanische Technologie reagiert bereits auf Stromausfälle: Sensoren, Daten und Echtzeitsimulationen

Von einer Sekunde auf die andere stand unsere Welt still . Zumindest unsere nahe Welt. Der massive Stromausfall, der Spanien am 28. April heimsuchte, überraschte Haushalte, Krankenhäuser, Unternehmen und sogar Ampeln. Obwohl der Netzbetreiber Red Eléctrica noch immer die Ursachen untersucht , deutet alles auf ein Ungleichgewicht zwischen Strombedarf und -erzeugung hin, und das vor dem Hintergrund einer zunehmenden Verbreitung erneuerbarer Energien.

Die Wiederherstellung der Stromversorgung verlief ungleichmäßig und begann im Norden und Süden, sodass Madrid längere Zeit im Dunkeln lag. Bei manchen Menschen war die Stromversorgung und die Versorgung innerhalb weniger Stunden wiederhergestellt, während andere bis zum nächsten Tag warten mussten .

Was können wir aus einem solchen Ereignis lernen? Zusätzlich zu der menschlichen Lektion , die uns der Stromausfall erteilt hat – die positive durch diejenigen, die hinausgingen, um sich mit ihren Lieben zu amüsieren, und die negative durch diejenigen, die Supermärkte plünderten, ohne sich um die Bedürfnisse ihrer Nachbarn zu kümmern – hat uns dieser Moment, der in Spanien in die Geschichte eingehen wird – noch einer – , eine zusätzliche Ebene des Wissens über das spanische Stromnetz vermittelt.

Aber abgesehen von Twitter-Witzen (X) und Bar-Gesprächen gibt es in unserem Land Menschen, die wirklich an technologischen Lösungen arbeiten, um Widerstandsfähigkeit zu erlangen . Libelium, ein auf Technologien für kritische Infrastrukturen spezialisiertes Unternehmen, erzählt uns exklusiv von einem interessanten Programm, das zusammen mit Red Eléctrica entwickelt wurde und in einer Situation wie einem Stromausfall helfen könnte. Nicht um es zu verhindern, aber zumindest um schneller zu handeln.

Simulieren Sie Ausfälle, um vorbereitet zu sein

Eine der Säulen der Vorhersage von Stromausfällen wie dem vom 28. April ist die Simulation fortgeschrittener Szenarien, die in Spanien bereits umgesetzt wird. „ Wenn etwas nicht vorbereitet ist, bleibt Raum für Improvisation “, warnt José Antonio Cabo Valdés, Telekommunikationsingenieur und Leiter für kritische Infrastrukturen bei Libelium.

Es ist wichtig zu verstehen, dass unser Land, wie der Experte es beschreibt, „eine Energieinsel“ ist , da wir nur über Frankreich mit Europa verbunden sind. „Das bedeutet, dass wir in einem solchen Fall keine schnelle Hilfe aus anderen Ländern erhalten können und auf uns selbst gestellt sein müssen“, betont er.

„Deshalb nutzen wir digitale Zwillinge: Sie ermöglichen es uns, unsere Reaktion auf einen Stromausfall zu proben , so wie Piloten mit Flugsimulatoren trainieren.“

Mit dieser Art von Lösung können Sie nicht nur vorhersagen, was schiefgehen könnte, sondern auch Ihre Reaktionsfähigkeit in Echtzeit bewerten und fundiertere Entscheidungen treffen, wenn im Netzwerk eine Krise auftritt .

Mehr Leistung ohne mehr Kabel: Sensoren als Retter

Eines der fortschrittlichsten Projekte, das in Spanien bereits umgesetzt wird, ist grid360, eine von Libelium entwickelte Lösung, die in Red Eléctrica integriert wird. Es handelt sich dabei um ein Netzwerk aus Sensoren, die auf Hochspannungsmasten angebracht sind und Variablen wie Wind, Umgebungstemperatur und Sonneneinstrahlung überwachen können . „Anhand dieser Daten können wir ermitteln, wie viel Energie eine Stromleitung zu einem bestimmten Zeitpunkt transportieren kann, und ihre Kapazität erhöhen, ohne neue Leitungen bauen zu müssen“, erklärt Cabo.

Entscheidend ist, dass die tatsächliche Stromübertragungskapazität unter anderem von der Temperatur des Kabels abhängt : Je höher die Temperatur, desto geringer die Kapazität. „Bei Kälte oder Wind kühlt das Kabel besser und kann mehr Energie übertragen. Mithilfe präziser Umgebungsdaten können wir feststellen, ob eine Leitung risikolos 10 %, 20 % oder 30 % mehr Leistung als üblich übertragen kann “, fasst er zusammen. Cabo warnt, dass die Verbesserung je nach Szenario sogar 50 % erreichen könne.

Was bedeutet das? Wie wir nun erläutern werden, ermöglicht diese Verbesserung, dass die bestehende Infrastruktur mehr Energie – beispielsweise aus erneuerbaren Quellen – transportieren kann , ohne dass zusätzliche Leitungen erforderlich sind . Dies bedeutet eine Einsparung von Geld und Zeit, da die Bereitstellung neuer Leitungen zwischen 7 und 10 Jahren dauern kann.

„Der Stromausfall hat uns – wieder einmal – gezeigt, dass es ohne Daten keine Kontrolle gibt und dass sich nichts verbessern lässt, was man nicht messen kann.“

Technologie, die auch bei Stromausfällen hält

Ein Highlight des Systems ist, dass die Sensoren autonom arbeiten: Sie verfügen über Solarzellen und Batterien und senden auch bei einem Stromausfall weiterhin Daten. „Während des Stromausfalls am 28. April haben unsere Stationen weiterhin Informationen übermittelt . Dadurch wusste Red Eléctrica in Echtzeit, welche Teile des Netzes wieder betriebsbereit waren, und konnte schnellere Entscheidungen treffen“, so der Ingenieur.

Darüber hinaus werden die von ihnen generierten Informationen in die Systeme des Betreibers integriert , wodurch flexible Entscheidungen auf der Grundlage genauer, lokaler Daten und nicht allgemeiner Schätzungen ermöglicht werden.

„Energiesouveränität bedeutet auch Datensouveränität. Und nur wenn wir im Detail wissen, was in jedem Abschnitt des Netzes passiert, können wir vorausschauend reagieren und Korrekturen vornehmen.“

Eine Autobahn mit unsichtbaren Fahrspuren

Um die Funktionsweise dieser Technologie zu verdeutlichen, verwendet Cabo eine Metapher: „Stellen Sie sich eine Autobahn mit starkem Verkehr vor. Wenn es die Bedingungen erlauben, können wir die Anzahl der Fahrspuren erhöhen, indem wir Gegenfahrbahnen nutzen oder eine Spur teilen, um Staus deutlich zu reduzieren. Genau das machen wir mit dem Stromnetz: Wir öffnen unsichtbare Fahrspuren, wenn wir wissen, dass die Umgebung es zulässt.“

Es geht nicht darum, die Kabel maximal auszulasten, sondern vielmehr darum , die Sicherheitsmargen zu reduzieren, die aufgrund fehlender Informationen angewendet werden . „Dank lokaler Echtzeitdaten können die Betreiber die Leistung steigern, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen“, sagt er.

Dieser „ Energiesplit “, wie er es beschreibt, ermöglicht eine maximale Optimierung der vorhandenen Kapazitäten , was angesichts der Tatsache, dass der Bau neuer Leitungen bis zu einem Jahrzehnt dauern kann, unerlässlich ist.

Wo wird diese Technologie angewendet?

Obwohl die genauen Standorte aus Sicherheitsgründen nicht bekannt gegeben werden können, bestätigt Cabo, dass das System bereits auf elf Stromleitungen in Spanien aktiv ist, insbesondere in Gebieten mit einer hohen Konzentration erneuerbarer Energien . Er fügt hinzu: „Spanien ist bei dieser Art von Lösungen ein Pionier in Europa. Wir sehen auch großes Interesse in lateinamerikanischen Ländern und bei anderen europäischen Betreibern.“

Die Installation ist nicht trivial: In Bergregionen oder Gebieten mit großen Klimaschwankungen werden mehr Sensoren benötigt, um genaue Messwerte zu gewährleisten. Dank digitaler Zwillinge ist es jedoch nicht notwendig, jeden Kilometer mit physischen Stationen abzudecken . Mithilfe von Modellen können Sie Daten extrapolieren und mit weniger Geräten eine vollständige Ansicht des Netzwerkstatus bereitstellen.

Kritische Infrastruktur, maximale Beanspruchung

Beim Arbeiten mit elektrischen Netzen müssen höchste Sicherheitsstandards eingehalten werden . Sensoren müssen unempfindlich gegenüber elektromagnetischen Störungen sein, unter extremen Bedingungen – wie Schnee oder Temperaturen unter Null – funktionieren und in die Entscheidungssysteme des Betreibers integriert sein. „Darüber hinaus muss alles vor Cyberangriffen geschützt werden. Cybersicherheit hat für die Betreiber höchste Priorität“, betont Cabo.

Technologien wie die von Libelium entwickelte helfen nicht nur, Ausfälle zu vermeiden, sondern ermöglichen auch eine schnellere und sicherere Energiewende, indem sie die vorhandene Infrastruktur optimal nutzen. Und das alles , ohne dass auch nur ein Kilometer Kabel zusätzlich transportiert werden muss .