Phasenidentifikation

Adaptricity bietet einen Dienst zur Phasenidentifikation, der die Phasen von Lasten anhand der den Lasten zugeordneten Smart-Meter-Leistungsmessungen und dreiphasiger Leistungsmessungen am Transformator bestimmt. Derzeit lassen sich die Phasen nur für einphasige Lasten bestimmen.

Der Algorithmus basiert auf einem Modell des maschinellen Lernens. Für jeden Trafokreis wird ein Modell anhand der Netztopologie und einer Reihe von Smart-Meter- und Transformatormessungen trainiert. Dieses Modell wird bei den folgenden Netzdaten-Updates verwendet, um die Phasen der Lasten im Netz zu bestimmen.

Voraussetzungen

• Anforderungen an Ihre Daten:
  • Leistungsmessungen der Smart Meter
  • dreiphasige Transformatormessungen
• Zugang zu unserem Dienst zur Phasenidentifikation

Test mit Beispieldaten

• Öffnen Sie im Projekt «Examples» die Projekteinstellungen und wechseln Sie zum Reiter «Data Integration».
• Klicken Sie auf «Edit API endpoints» und tragen Sie die URL «Phase identification» und die Zugangsdaten ein, die Sie erhalten haben.
• Wählen Sie das Netz «Uster Unknown Phases» als zu aktualisierendes Netz.

• Weiter unten in den Einstellungen finden Sie weitere Optionen zur Phasenidentifikation. Insbesondere können Sie wählen, ob die Trainingsdaten mit einer Lastflussberechnung erzeugt oder nur die gemessenen Leistungen aggregiert werden. Letzteres vernachlässigt die Netzverluste, sodass das trainierte Modell etwas an Genauigkeit verliert, verkürzt aber die Zeit zur Erzeugung der Trainingsdaten deutlich.

• Speichern Sie die Einstellungen und starten Sie ein Datenupdate.

Es dauert eine Weile, bis die Trainingsdaten für alle Trafokreise erzeugt und die Modelle trainiert sind. Danach werden die Modelle bei den folgenden Datenupdates verwendet und ergänzen bei allen Lasten ohne Phasenzuordnung die Phaseninformation.

Im Bericht des Datenupdates sehen Sie, dass die Phasenidentifikation erfolgreich durchgeführt wurde. Sie erhalten Warnungen, wenn ein Modell keine ausreichende Genauigkeit erreicht hat (typischerweise bei Netzen mit zu wenig Daten oder wenn sich die Messungen der Phasen zu ähnlich sind):

In den Beispieldaten werden den Zählern feste Phasen zugewiesen, damit sich die Genauigkeit der Modelle leicht beurteilen lässt. Lasten haben Zähler-IDs der Form load_meter_n mit einer ganzen Zahl n.

• Ist $n\equiv 0(\mathrm{mod}3)$, ist die vorgesehene Phase A;
• ist $n\equiv 1(\mathrm{mod}3)$, ist es Phase B;
• ist $n\equiv 2(\mathrm{mod}3)$, ist es Phase C.

Die Modelle zur Phasenidentifikation sind probabilistisch und bestimmen deshalb möglicherweise nicht alle Phasen zu 100% richtig.