Kordowich G, Lorz T, Jaworski M, Klumpp P, Pérez Toro PA, Gaube S, Kereit M, Böhme K, Nöth E, Jäger J (2022)
Publication Type: Conference contribution, Conference Contribution
Publication year: 2022
Event location: Berlin
Erdschlüsse gehören zu den häufigsten Fehlern im Mittelspannungsnetz. Gleichzeitig ist insbesondere
die Erkennung von hochohmigen Erdschlüssen eine der schwierigsten Aufgaben der Schutztechnik.
Durch die zahlreichen Einflussparameter wie beispielsweise Fehlerursache, Bodenbeschaffenheit und
Witterung auf Fehler- und Erdimpedanz können konventionelle Verfahren Erdschlüsse nicht in jedem
Fall zuverlässig erkennen.
In diesem Poster soll deshalb ein Konzept vorgestellt werden, das durch Verwendung von Künstlichen
Neuronalen Netzen eine Ergänzung zu den etablierten Verfahren bilden soll. Durch ein Training sollen
die Neuronalen Netze erlernen die komplexen Muster der Erdschlüsse zu erkennen und von anderen
Schalthandlungen oder Fehlern abgrenzen können. Im Gegensatz zu konventionellen
Schutzkonzepten, deren Erkennung meist von den Werten einzelner Parametern abhängt, sollen die
Neuronalen Netze ein generisches Verständnis für die Muster entwickeln und so robuster und
vielseitiger einsetzbar sein.
Für die Generierung der Trainingsdaten ist ein möglichst akkurates Modell des entsprechenden
Einsatzgebietes nötig. Mit diesem können automatisiert Simulationen durchgeführt, und Messdaten
exportiert werden. Dabei werden verschiedene Fehlerorte und -zeitpunkte mit verschiedenen
Parametern simuliert, um einen möglichst diversen Datensatz für ein robustes Training zu generieren.
Die Messdaten aus den Simulationen werden anschließend für das Training der Neuronalen Netze
verwendet. Um die Fehlererkennungsfähigkeit der Netze zu verifizieren, können diese anschließend
mit Messdaten aus realen elektrischen Netzen validiert werden.
APA:
Kordowich, G., Lorz, T., Jaworski, M., Klumpp, P., Pérez Toro, P.A., Gaube, S.,... Jäger, J. (2022). Erdschlusserkennung basierend auf Künstlichen Neuronalen Netzen. In Proceedings of the 12. VDE ETG-/FNN-Tutorial Schutz- und Leittechnik. Berlin.
MLA:
Kordowich, Georg, et al. "Erdschlusserkennung basierend auf Künstlichen Neuronalen Netzen." Proceedings of the 12. VDE ETG-/FNN-Tutorial Schutz- und Leittechnik, Berlin 2022.
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