Zielkriterien im Smart Metering und die damit verbundenen Anforderungen an die Übertragungstechnologien

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

1. Metering Informations- und Kommunikationssystem
1.1 Information
1.2 Kommunikation
1.2.1 Normen
1.2.2 Netzwerke
1.3 Modelle

2 Modellierung der Fachkonzeptschicht
2.1 Normen und Methoden
2.1.1 IEC 61970 – Common Information-Model
2.1.2 IEC 61968 – Metering-Prozesse
2.2 Modellierung der Organisationssicht
2.3 Modellierung der Steuerungssicht
2.3.1 Bewertungsverfahren
2.3.2 Übersicht der Szenarien und Anwendungsfälle
2.3.3 Zählerinstallations- und Austauschprozess
2.3.4 Energiedienstleisterwechselprozess
2.3.5 Messdatenübertragungsprozess
2.3.6 Zählersteuerungsprozess
2.3.7 Ereignisübermittlungsprozess
2.3.8 Datensynchronisationsprozess
2.4 Modellierung der Datensicht
2.4.1 UML-Klassendiagramm Metering
2.4.2 Volumenbetrachtung
2.5 Modellierung der Funktionssicht

3 Kriterien zur Architektur- und Technologieauswahl
3.1 Systemanforderungen
3.1.1 Interoperabilität
3.1.2 Marktdurchdringung
3.1.3 Skalierbarkeit
3.2 Datensicherheit
3.2.1 Datenintegrität
3.2.2 Vertraulichkeit
3.2.3 Verfügbarkeit
3.3 Kommunikation
3.3.1 Nutzenübertragungsrate
3.3.2 Kommunikationseffizienz
3.3.3 Übertragungsdauer
3.3.4 Echtzeitfähigkeit
3.4 Teilnehmer
3.4.1 Reichweite
3.4.2 Teilnehmeranzahl
3.4.3 Frequenznutzung
3.5 Teilnehmerinteraktion
3.5.1 Kommunikationsrichtung
3.5.2 Betriebsart
3.6 Soziale Anforderungen
3.6.1 Strahlung
3.6.2 Energieverbrauch
3.7 Kosten

4 Szenarioentwicklung
4.1 Ländliches Szenario
4.2 Urbanes Szenario

Literaturverzeichnis (inklusive weiterführender Literatur)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Einleitung

Im Zeitalter knapper Ressourcen und des zunehmend wahrzunehmenden Klimawandels sind Maßnahmen zum Klimaschutz notwendig. Erste Auswirkungen der Klimaveränderungen sind bereits heute spürbar. Untersuchungen zeigen, dass gegenläufig zum aktuellen Trend die globalen Emissionen bis zum Jahr 2050 im Vergleich zum Jahr 1990 um mindestens 50 % reduziert werden müssen, um eine Verdopplung der CO2-äquivalenten Treibhausgaskonzentration des vorindustriellen Wertes zu verhindern. Der Energiewirtschaft kommt auf Grund des Anteils fossiler Energieträger von 85-90% an der Treibhausgasemission eine besondere Bedeutung zu.¹

Zur Lösung der Probleme aus der konventionellen Energieversorgung werden seit Jahren erneuerbare Energien wie Photovoltaik oder Windkraft vom Gesetzgeber in hohem Maße gefördert. Bis 2020 sollen diese in Deutschland 20% (EU 22%) der elektrischen Energieversorgung erzeugen, wovon mehr als 10% auf die in den letzten Jahren stark wachsende Windkraft entfällt. Der Geschwindigkeit des Ausbaus erneuerbarer Energieerzeuger sind aber technische Grenzen gesetzt. Bis diese den Strombedarf in Deutschland vollständig abdecken können, sind für die Erreichung der Klimaschutzziele Energieeffizienzmaßnahmen notwendig.²

Durch die Zunahme dezentraler Energieerzeuger und Reduzierung konventioneller Kraftwerke wird zur Aufrechterhaltung der Versorgungssicherheit der Netze zunehmend eine kommunikative Vernetzung und aktive Steuerung von Energieerzeugung und -verbrauch (Smart Grids) notwendig.

Smart Metering setzt genau bei diesen Problemstellungen an. Durch die Umstellung der Zählertechnologie von den nicht kommunikationsfähigen Ferrariszählern hin zu vernetzten bidirektional kommunizierenden intelligenten Zählern (Smart Meter), werden die Voraussetzungen für Smart Grids geschaffen. Zugleich bietet das Smart Metering neben Effizienzsteigerungen durch eine automatische Zählerfernauslesung und -steuerung das Potential zur Steigerung der Energieeffizienz durch einen integrierten regelmäßigen Feedbackprozess verbrauchter Energie. Empirischen Studien zufolge werden durch die regelmäßigen Informationen 5 bis 15% an elektrischer Energie eingespart.³

Weitere Potentiale können durch einen spartenübergreifenden Ansatz (Strom, Gas, Wasser, Wärme) sowie der Einführung variabler Tarifmodelle gehoben werden. Durch eine Verknüpfung des Metering Informations- und Kommunikationssystems mit der intelligenten Gebäudetechnik (Smart Home) können darüber hinaus mit sogenannten Demand-Response-Programmen weitere Energieeinspareffekte realisiert werden.

Das Smart Metering entwickelte sich von Automated Meter Reading Systemen (AMR) mit dem Ziel der Zählerfernauslesung hin zu einem bidirektionalen Automated Meter Management System (AMM) mit weiteren Funktionen, wie bspw. die Fernabschaltung oder Leistungsbegrenzung von Zählern. Die nachfolgende Abbildung zeigt die dafür notwendige technische Infrastruktur (Advanced Metering Infrastructure - AMI).⁴

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Metering Infrastruktur⁵

Zur Realisierung von Smart Metering kann aus einer Vielzahl von Infrastrukturarchitekturen und Übertragungstechnologien ausgewählt werden, die sich in ihrer Effizienz unterscheiden. Neben diesen Gesichtspunkten spielen auch die geografischen Gegebenheiten bei der Entscheidung eine Rolle. Die in einem urbanen Gebiet bevorzugte Technik muss nicht zwingend auch die beste Lösung in ländlichen Gebieten sein. Auch sind soziale Aspekte wie Strahlung einzubeziehen, da der Erfolg des Smart Metering maßgeblich von der Akzeptanz des Endverbrauchers abhängt.

Die vorliegende Arbeit geht zunächst unter Anwendung der Modelle und Methoden des Informationsmanagements auf das Metering Informations- und Kommunikationssystem ein, das den Kern des Smart Meterings darstellt. Um Anforderungen an Übertragungstechnologien für Smart Metering stellen zu können ist es von Bedeutung, welche Prozesse, Daten und Funktionen in einem Smart Metering Informations- und Kommunikationssystem benötigt werden. Hierzu wird in der vorliegenden Arbeit zunächst die Fachkonzeptschicht nach ARIS modelliert, anhand derer Schlussfolgerungen über das erzeugte Datenvolumen und benötigter Funktionen gezogen werden können. Darauf aufbauend werden im zweiten Kapitel Zielkriterien für ein effizientes Smart Metering aufgestellt. Auf Grund unterschiedlicher geografischer Gegebenheiten ist außerdem die Bildung von Szenarien erforderlich, anhand derer zusammen mit den Bewertungskriterien die Infrastruktur sowie Übertragungstechnologien evaluiert werden können

Metering Informations- und Kommunikationssystem

Im Smart Metering erfolgt die Informationsgewinnung mittels dezentraler Informationsquellen. Da die Verwendung der Informationen neben dem Verbraucher auch für andere Informationsnachfrager von Bedeutung ist, erfolgt ein interaktiver Datenaustausch zwischen dem intelligenten Zähler, dem Verbraucher und den IT-Systemen der Energiewirtschaft. Die durch eine Vielzahl von Beziehungen gekennzeichneten Elemente ändern zudem durch diese Interaktionen ihre Eigenschaften. Um die Information und Kommunikation auf eine optimale Weise bereitzustellen, ist für die Realisierung von Smart Metering der Einsatz eines Informations- und Kommunikationssystems (IKS) mit seinen Teilsystemen (menschliche und maschinelle Komponenten) notwendig.

Die IKS mit ihren Werkzeugen gehören neben dem Management der Informationswirtschaft, der IKS-Techniken und übergreifenden Führungsaufgaben in den Aufgabenbereich des Informationsmanagements.⁶ Aus diesem Grund werden in der Arbeit Methoden und Modelle des Informationsmanagements bei der Erarbeitung und Bewertung der IKS-Architektur sowie der IKS-Technik eingesetzt. Die Anwendung macht jedoch zuvor die Definition wichtiger Begriffe des Informationsmanagement notwendig.

1.1 Information

In der Literatur gibt es viele Definitionen für den Begriff Information. Die nachfolgend gewählte Begriffsbildung soll den Zusammenhang der unterschiedlichen Begriffsbestimmungen verdeutlichen.

In der Nachrichtentheorie beschreibt Shannon/Weaver Information mit der Unsicherheit, die durch das Eintreffen des entsprechenden Zeichens beseitigt wird. Ein Zeichen ist aber nicht mit Information gleichzusetzen. Erst durch Hinzufügen einer Syntax (z.B. 31,27) und Anreicherung mit zusätzlichem Kontext (ist der Messwert des Zählers Nr. 858) führt zur Entstehung von Information, da die Zeichen nun eine Bedeutung (Semantik) bekommen. Findet die Information auch Verwendung, so spricht man in der Lehre von Zeichen und Zeichenreihen (Semiotik) von der Pragmatik.⁷ Aus Gründen der Störsicherheit ist es notwendig, im Datenaustausch mehr Daten als Informationen (Redundanz) zu übertragen. Um einen Informationsüberflutung und damit Ineffizienz zu vermeiden, sollten nur Informationen weitergeleitet werden, die auch Verwendung finden. Vor diesem Hintergrund sollte überprüft werden, ob ein viertelstündlicher Übertragungsrhythmus von Messwerten zu Beginn des Smart Metering überhaupt aus Sicht der Informationsnachfrage notwendig ist. Bei einer Erweiterung der Funktionen des Smart Metering oder nach Realisierung der Smart Grids ist die Wahrscheinlichkeit der Informationsverwendung eher gegeben.

1.2 Kommunikation

Die Begriffe Information und Kommunikation sind eng miteinander verbunden, denn nur durch Kommunikation ist ein Informationsaustausch möglich.⁸ Die Kommunikation hat die Aufgabe, die Informationen zwischen dem Sender und Empfänger über einen Kommunikationskanal auszutauschen, wobei die Position des Senders und Empfängers sowohl von Menschen als auch Maschinen eingenommen wird. Um den grundlegenden Informationsaustausch im Rahmen des Smart Metering zu ermöglichen, ist der Einsatz von Kommunikationstechnik erforderlich. Ein Verzicht auf Kommunikationstechnik kann u.a. erfolgen, wenn die Kommunikation zwischen Menschen zur gleichen Zeit und am gleichen Ort durchgeführt wird.⁹

Die nachfolgende Übersicht soll den zur Übertragung der Informationen notwendigen Transformationsprozess darstellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Umwandlungsprozess im Informationsaustausch¹⁰

1.2.1 Normen

Zur Nutzung der Kommunikationstechnik sind neben einer entsprechenden Kommunikationsinfrastruktur u.a. Regeln über den Kommunikationsaustausch notwendig. Diese werden von unterschiedlichen nationalen und internationalen Institutionen normiert. Auf nationaler Ebene ist das Deutsche Institut für Normung (DIN) zu nennen. International gibt es u.a. die International Standardization Organisation (ISO), welche als wichtigstes Ergebnis der Standardisierungsbestrebungen das OSI-Referenzmodell (Open System Interconnection) hervorgebracht hat. Das entwickelte und 1983 zum Standard erklärte Modell für die Kommunikation in offenen Systemen löste die durch heterogene Computersysteme verursachten Kommunikationsprobleme, indem die Komplexität der Kommunikationsvorgänge durch Zerlegung in einfachere Teilvorgänge reduziert wurde. Das Modell besteht aus 7 Schichten. Jeder Schicht werden bestimmte Teilaufgaben zugeordnet.¹¹ In der ersten Schicht, der sogenannten Bitübertragungsschicht werden die elektrischen oder optischen Signale auf dem jeweiligen Übertragungsmedium moduliert. Die Art der Transportmittel, Pakete und Fahrpläne für Meteringdaten wird in den Schichten 2-4 festgelegt.

1.2.2 Netzwerke

Aufbauend auf den Kommunikationsnormen sind zur Übertragung der Informationen Kommunikationsnetze notwendig. Für Smart Metering kommen in erster Linie klassische Telekommunikationsnetze, Lichtwellenleiter und das Stromnetz in Betracht. Die Infrastruktur basiert entweder auf optischen oder elektrischen Kabeln oder auf Funkverbindungen.

Bei der Gestaltung eines Netzes für Smart Metering können verschiedene Strukturen (Topologien) zwischen den Datenstationen angewendet (vgl. Abbildung 3) werden. Durch Punkt-zu-Punkt-Netzwerke werden genau zwei Datenstationen miteinander verbunden. Realisierungsformen sind u.a. das Sternnetz. Mehrpunktnetzwerke verbinden hingegen mehr als zwei Datenstationen miteinander. Ein bekanntes Mehrpunktnetzwerk ist das Busnetz.¹²

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Netzwerktopologien¹³

Netzwerke kann man auch nach Ihrer Reichweite aufteilen. Local Area Networks (LANs) dehnen sich in der Regel nur innerhalb der Grundstücksgrenze aus und sind kleiner als 10 km. Es ist u.a. durch eine hohe Datenübertragungsrate (10 Mbit/s bis 10.000 Mbit/s) gekennzeichnet. Im Bereich Smart Metering werden LANs zur Kommunikation im Nahbereich zwischen den Zählern oder dem Datenkonzentrator sowie weiteren intelligenten Geräten (u.a. Energiedisplay) eingesetzt. Neben der Vermeidung einer unnötigen Datenübertragung außerhalb des lokalen Bereichs sind LANs in ihrer Kommunikation günstiger, da i.d.R. keine Verbindungskosten durch externe Provider anfallen. Die Datenübertragung vom Datenkonzentrator zum zentralen AMM-System erfolgt dann mittels weltumspannende Wide Area Networks (WANs). Im Gegensatz zu den LANs können durch Einbezug der Satelliten Entfernungen von mehreren 1000 km zwischen den Datenstationen liegen. Jedoch ist die Übertragungsgeschwindigkeit in der Praxis weitaus geringer als im LAN-Bereich.¹⁴

1.3 Modelle

Informationssysteme lassen sich mit unterschiedlichen Konzepten darstellen. Um einen ganzheitlichen Blick auf ein Informationssystem zu erlangen, eignen sich Architekturmodelle am besten. Diese stellen durch Vereinheitlichung, Abstraktion und Vereinfachung eine Schablone bzw. Referenz für ein konkretes Smart-Metering-IKS dar, das eine standardisierende Wirkung entfaltet.¹⁵ Ein Modell zur Gestaltung von Informationssystemen bietet die Architektur integrierter Informationssysteme (ARIS) nach Scheer, das in der Abbildung 4 dargestellt ist.¹⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Architektur integrierter Informationssysteme (ARIS)¹⁷

Das ARIS-Konzept teilt das Modell in Sichten und Schichten auf. Die Aufteilung in die fünf Sichten Organisation, Daten, Steuerung, Funktion und Leistung auf einen Prozess führt zu einer Komplexitätsreduktion und soll dazu beitragen, dass das Informationssystem seinen Anforderungen gerecht wird. Dabei gibt jede Sicht einen anderen Blickwinkel auf den Geschäftsprozess wieder.¹⁸

Durch die Schichtenabgrenzung wird die Nähe zur Technik zum Ausdruck gebracht. Mit der Unterteilung in Fachkonzept, DV-Konzept und Implementierung wird die notwendige Zusammenarbeit zwischen IT und den beauftragenden Fachabteilungen verdeutlicht. Gleichzeitig können die Ebenen als Vorgehensmodell verstanden werden.¹⁹

In Anwendung auf das Smart-Metering-IKS werden in der Fachkonzeptschicht u.a die Rollen, Anwendungsfälle, Funktionen und Daten modelliert. Dieses ist notwendig, um im nächsten Schritt Anforderungen an das IKS stellen zu können.

2 Modellierung der Fachkonzeptschicht

Zur Erarbeitung geeigneter Bewertungskriterien sowie Zielkennzahlen wird in diesem Kapitel eine Modellierung der Fachkonzeptschicht des offenen Smart Metering IKS durchgeführt. Die Definition auf der Ebene des Fachkonzepts ist auf Grund der Beständigkeit der fachlichen Abläufe dem teilweise kurzlebigen DV-Konzept vorzuziehen. Durch die Nutzung dieser Methode des ARIS-Konzepts wird das Problem aus fachlicher Sicht in einem strukturierten Modell abgebildet. Dabei führt die Bildung der verschiedenen Sichten des ARIS-Modells zu einer Zerlegung des Problems in seine Teilaspekte und damit zur Komplexitätsreduktion, ohne jedoch den ganzheitlichen Ansatz aufzugeben.

In der Modellierung wird das im IEC 61970 standardisierte Common Information Model (CIM) sowie der Standard IEC 61968 für die Zählerfernauslesung herangezogen. Das CIM ist plattformunabhängig einsetzbar. Das Modell beinhaltet aber keine konkrete Datenbankumsetzung und Regelung über die interne Datenorganisation und -speicherung, sondern ist als Schnittstellenstandard für den Datenaustausch zu verstehen.²⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: ARIS-Methoden

Darüber hinaus werden die in vorstehender Abbildung aufgeführten Werkzeuge aus der ARIS-Toolbox bei der Modellierung eingesetzt. Beginnend mit der Organisationssicht werden die Rollen im Smart Metering Umfeld mit ihren Aufgaben und Beziehungen untereinander betrachtet. In der Steuerungssicht erfolgt die Modellierung der relevanten Prozesse in Form von Anwendungsfällen (Use-Cases). Im nächsten Schritt wird auf der Grundlage der definierten Prozesse in der Datensicht die Datenstruktur festgelegt sowie das Datenvolumen mittels eines erarbeiteten Bewertungsverfahrens für jeden Prozess ermittelt. In der Funktionssicht erfolgt die Betrachtung der entsprechenden Smart Metering spezifischen Funktionen des IKS. Auf eine Modellierung der Leistungssicht kann verzichtet werden, da der Aspekt für die Evaluierung der Technologien und Architekturen nur von niedriger Relevanz ist.

2.1 Normen und Methoden

Durch die Verwendung von Standards in der Kommunikation sollen die Transaktionskosten bei der Integration von Anwendungen und Geschäftsprozessen verringert werden. Um dieses sicherzustellen gibt es verschiedene Standardisierungsgremien weltweit. Eine Übersicht relevanter Normen für Smart Metering ist im Anhang 1 enthalten.

2.1.1 IEC 61970 – Common Information-Model

Das an dem EPRI Institut Mitte der 1990er Jahre entwickelte und im Standard IEC 61970 normierte CIM umfasst alle Anforderungen der IT-Landschaft eines Energieunternehmens an ein Datenmodell. Das CIM wurde mit dem Ziel entwickelt die heterogenen Standards in der Energiebranche zu beseitigen und so zu einem verbesserten Informationsmanagement beizutragen. Das Modell fungiert als Integrator in einer nachrichtenbasierten Architektur und sichert die Datenqualität durch ontologiebasierter Metadatenannotierung.²¹

Dabei beinhaltet das CIM ein umfassendes und detailliertes Modell der typischen Objekte in der elektrischen Energiewirtschaft mit unterschiedlichen Sichtweisen und Detaillierungsgraden.²²

2.1.2 IEC 61968 – Metering-Prozesse

Eine genaue Beschreibung der Anwendungsfälle für die Kopplung zweier Systeme und die Definition der Formate auszutauschender Nachrichten ist im Standard IEC 61968 – „Integration von Anwendungen in Anlagen der Elektrizitätsversorgung – Schnittstellen für Netzführung“ enthalten. Wichtig für Smart Metering ist der Teil 9 des Standards, welcher aus den folgenden typischen Anwendungsfeldern besteht²³:

- Zählerfernauslesung,
- Zählersteuerung,
- Zählerereignisse,
- Kundendatensynchronisation und
- Kundenwechsel.

Ziel des Standards ist die Integration von Metering Systemen (MS) in die IT- und Prozesslandschaft von Energieunternehmen. Bei der Betrachtung werden Kommunikationsprotokolle explizit nicht berücksichtigt. Dies führt zum Vorteil der Unabhängigkeit gegenüber künftigen Messinfrastrukturentwicklungen.²⁴

Zur Modellierung der Daten nutzen beide Standards die Unified Modeling Language (UML), die einen offenen Standard zur Beschreibung von Daten darstellt.

2.2 Modellierung der Organisationssicht

Bevor auf einzelne Anwendungsfälle eingegangen wird, ist es zunächst erforderlich das Umfeld von Smart Metering zu analysieren. In dem nachfolgenden Netzdiagramm des Standards IEC 61968-9 sind die unterschiedlichen Akteure mit ihren Beziehungen und Nachrichten dargestellt.

Im Mittelpunkt des Smart Metering stehen die MS. Diese unterscheiden sich stark durch verwendete Protokolle, Übertragungstechnologien und Funktionsumfang voneinander. So kann ein MS aus mehreren Zählern unterschiedlicher Sparten bestehen oder mit mehreren Kommunikationstechnologien ausgestattet sein. Ein MS kann in die Komponenten Data Collection und Control and Reconfiguration unterteilt werden.²⁵

Primäre Aufgabe der Komponente Data Collection ist die Sammlung und Übertragung erzeugter Messdaten und Statusinformationen zum Messdatenmanagementsystem. Zusätzlich ist das Element aber auch für die Übertragung von Ereignissen des Zählers (z.B. Ausfall) an IT-Systeme zum Ausfallmanagement (Outage Management), Netzwerkbetrieb und Kapazitätsplanung zuständig.

[...]

¹ Vgl. Nestle, D. (2008), S. 2.

² Vgl. Nestle, D. (2008), S. 3 ff.

³ Vgl. Mountain, D. (2006), S. 3 f.; Parker, D. et al. (2008), S. 4 ff. und Darby, S. (2006), S. 11.

⁴ Vgl. Schomerus, T., Sanden, Joachim, Benz, Steffen (2008), S. 228 bis 229.

⁵ Quelle: in Anlehnung an: Open Smart Grid Users Group (2008), o.S.

⁶ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 28 bis 29.

⁷ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 16 bis 17.

⁸ Vgl. Voegele, A. (1999), S. 735.

⁹ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 329.

¹⁰ Vgl. Witt, B. C. (2006), S. 18.

¹¹ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 330.

¹² Vgl. ebd., S. 336.

¹³ Quelle Entnommen aus: Energy Retail Association (2007), S. 117.

¹⁴ Vgl. Jöcker, P. (2004), S. 25.

¹⁵ Vgl. Heinrich, L. J., Lehner, F. (2005), S.58.

¹⁶ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 48-49.

¹⁷ In Anlehnung an: Scheer, A.-W. (2002), S. 41.

¹⁸ Vgl. Allweyer, T. (2005), S. 140.

¹⁹ Vgl. Krcmar, H. (2010), S. 47-48.

²⁰ Vgl. OFFIS - Institut für Informatik et al. (2009), S. 34.

²¹ Vgl. Uslar, M., Grüning, F. (2007), S. 295-303.

²² Vgl. OFFIS - Institut für Informatik et al. (2009), S. 8.

²³ Vgl. OFFIS - Institut für Informatik et al. (2009), S. 43.

²⁴ Vgl. IEC 61968-9 (2009), S. 9.

²⁵ Vgl. IEC 61968-9 (2009), S. 18.