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Digitaler Zwilling des Stromnetzes (gestuft aufbauen, eng mit Betrieb verknüpfen)
Adressierte Fähigkeiten
  • Stromnetz-Monitoring
  • Aktiver Netzbetrieb
Voraussetzungen

Zielbild; Datenstandards; erste Mess-/Steuerungs- oder Messsystem-Daten verfügbar

Kurzbeschreibung

Der digitale Zwilling ist ein rechnergestütztes Netzmodell, das fortlaufend mit aktuellen Mess- und Zustandsdaten aktualisiert wird. Er berechnet Lastflüsse, erkennt potenzielle Engpässe frühzeitig und leitet konkrete Maßnahmen ab (z. B. Umschaltungen, Spannungshaltung, gezielte Steuerung). Zusätzlich unterstützt er die vorausschauende Instandhaltung, indem Zustände von Betriebsmitteln wie Transformatoren und Leitungen bewertet werden. Das Stadtwerk baut ihn gestuft auf: Start mit einem Pilotgebiet („Steuerbarkeit weniger Netze“ oder „Sichtbarkeit vieler Netze“), dann Ausbau mit Test- und Feedbackschleifen. Netzbetrieb, Planung und IT/OT definieren gemeinsam, welche Entscheidungen der Zwilling unterstützen soll und wie Ergebnisse im Leitsystem genutzt werden. Abgrenzung zu einem reinen „Zustandsanalyse-Pilot“: Der digitale Zwilling wird zum dauerhaft betriebenen Kernwerkzeug für Betrieb und Planung, nicht nur zur punktuellen Analyse.

Aufwand
Personeller Aufwand
hoch
Zeitlicher Rahmen
hoch
Komplexität
hoch
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • Netzplanung (Netzmodell)
  • Netzbetrieb/Leitstelle (Use Cases)
  • IT/OT-Integration
  • Datenmanagement
  • Informationssicherheit
  • Instandhaltung
  • Anbieter Netzberechnungs-/Digital-Twin-Plattform (Kategorie)
  • Systemintegrator
  • Data-Science/Analytics-Unterstützung
  • OT-Sicherheitsberatung

Materielle Ressourcen:

  • Netzberechnungs-/Digital-Twin-Plattform (Kategorie)
  • Datenplattform und Schnittstellen (Kategorie)
  • Recheninfrastruktur (Kategorie)
  • Monitoring-/Alarmierungswerkzeuge (Kategorie)
  • Testumgebung/Sandbox (Kategorie)
Möglicher Ablauf
  1. Pilotumfang festlegen (Gebiet
  2. Use Cases
  3. Abnahmekriterien)
  4. Netzmodell harmonisieren (Topologie
  5. Betriebsmittelparameter) und Datenanbindung aufsetzen
  6. Lastfluss-/Engpasslogik implementieren
  7. Ergebnisse validieren (Vergleich mit Betriebserfahrung)
  8. Einbindung in Betriebsprozesse (Alarmierung
  9. Vorschläge
  10. Dokumentation)
  11. stufenweise Skalierung
  12. regelmäßige Modellpflege und Qualitätskennzahlen etablieren
  13. Anschließend: Daten zur Netzplanung nutzbar machen (weiter vertiefen)
  14. Dynamisches Lastmanagement skalieren
  15. Flexibilitäten koordinieren
Risiken
  • Modell passt nicht zur Realität → laufende Validierung
  • klare Verantwortliche für Modellpflege
  • Zu großer Big-Bang → strikt gestuftes Vorgehen
  • pro Stufe messbarer Nutzen
  • Sicherheits- und Verfügbarkeitsanforderungen unterschätzt → Architekturreview
  • Notfallkonzepte
  • Betriebshandbuch
Erfahrungen aus der Praxis