TK leistet im Projekt PEN Beiträge zum Kernthema Resilienz zukünftiger Stromnetze

Dabei wurden zum einen zentrale Beiträge zum Algorithmus zur Bildung von Holonen, also autonomen, veränderlichen Sub-Netzes geleistet und ein Software-Werkzeug namens HOLEG entwickelt. Mit HOLEG können Energienetze in einer vereinfachten Notation erstellt und deren Verhalten zeitdiskret simuliert werden, hinunter bis zum Level der Lastkurven einzelner Verbraucher oder Erzeuger in Haushalten – dies schließt insbesondere auch erneuerbare Energiequellen innerhalb von Ortsnetzen ein. HOLEG simuliert die Energieverteilung innerhalb des Netzes und lädt dazu Strategien, sogenannte Holon-Algorithmen, um das Energienetz zu steuern, indem Holone erzeugt, verschmolzen und getrennt werden. Eine Erkenntnis in diesem Zusammenhang ist es, dass viele Technologien, die in zukünftigen Netzwerken erforderlich sind (umfangreiche Sensorik zur Zustandüberwachung und fernsteuerbare Aktorik zur automatisierten Reaktion auf Veränderungen im Netz), heute noch nicht oder bestenfalls als Prototypen verfügbar sind. Um dieser Situation zu begegnen wurden in PEN durch das Konsortium sowohl Simulatoren als auch eine Modellstadt entwickelt, um unsere Methodik testen zu können.

Neben den Beiträgen zur Holon-Algorithmik hat die das Fachgebiet Telekooperation ein Anomalieerkennungssystem für zukünftige Energienetze entwickelt und im Testgebiet Saarlouis/Ostring ausgerollt. Da in verteilten Infrastrukturen Perimetersicherheit – also das Abschotten nach außen – allein keine erfolgsversprechende Methodik zum Schutz darstellt, muss auch Verteidigung im Inneren möglich gemacht werden. Unsere Anomalieerkennung überwacht Strom- und IKT-Netz durchgängig und stellt ungewöhnliche Veränderungen fest. Diese Anomalien werden mittels Methoden des maschinellen Lernens (u.a. Replicator Neural Networks auf Entropiewerten erhobener Netzwerkflüsse) erkannt, indem ein erlernter Normalzustand des Netzes herangezogen wird. Abweichungen von diesem Normalzustand stellen relevante Anomalien dar, welche weiter untersucht werden müssen, um als Messfehler, Systemfehler und Hacker-Angriffe klassifiziert zu werden. Je nach erfolter Klassifikationen können dann geeignete (teil-)automatische Gegenmaßennahmen eingeleitet werden, um das Netz zu schützen. Die zentrale Erkenntnis unserer Forschung in diesem Bereich ist, dass Anomalieerkennung dann am besten funktioniert, wenn das Energienetz (in Verbindung mit dem IKT-Netz) möglichst stabil ist. Im Rahmen des Projektes PEN wurden durch das Projektkonsortium oft Veränderungen am Netz vorgenommen, die dann direkt als Anomalien erkannt wurden. Es ist zu erwarten, dass derartige Fehlalarme (es handelt sich schließlich um absichtlich herbeigeführte gutartige Anomalien) im Regelbetrieb eines modernen Stromnetzes sehr viel seltener auftreten. Anhand anderer IKT-Netze haben wir diese These experimentell belegen können, was unsere Anomalieerkennung zu einem relevanten Bestandteil der Verteidigungsstrategie zukünftiger intelligenter Stromnetze macht.