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Strom ist begehrt und wird deshalb auch geklaut.
Mit Ausbau der Infrastruktur kommt der Stromdiebstahl
Schwellenländer wie Brasilien, aber auch Länder in Lateinamerika, Osteuropa, im Mittleren Osten oder Asien erleben einen rasanten Ausbau ihrer Infrastruktur, so auch der Stromnetze. Die Stromanbieter sehen sich dabei mit einem Problem konfrontiert, das es in Westeuropa, u.a. weil es seit dem 19. Jhd strafbar ist, kaum gibt: Nicht-technische Verluste in Stromnetzen etwa durch Stromdiebstahl.
Um dies besser bekämpfen zu können hat das SnT der Universität Luxemburg und das brasilianische Unternehmnen CHOICE jetzt ein Partnerschaftsprogramm ins Leben gerufen, um zu erforschen wie ’Big Data’ gegen den Stromdiebstahl eingesetzt werden kann.
„Wir haben uns auf dieses Thema spezialisiert”, sagt der Geschäftsführer von CHOICE, Denis Maciel Maia: „Mit unserer Technologie, die auf Algorithmen für maschinelles Lernen beruht, analysieren wir kontinuierlich die Daten von Versorgungsunternehmen, um Muster zu erkennen und um Diebstahl oder andere Abweichungen vorherzusagen. Stellen wir solche Anomalien fest, überprüfen Kontrolleure vor Ort, worauf sie beruhen und ob jemand wiederrechtlich Strom abzweigt oder ob es technische Ursachen gibt.”
Solche Vor-Ort-Kontrollen sind aufwendig und teuer. Die Hinweise auf einen Diebstahl müssen deshalb sehr fundiert sein und möglichst viele Messparameter berücksichtigen. An dieser Stelle kommt das SnT ins Spiel: „Wir haben große Erfahrung ber der Analyse großer Datenmengen”, sagt Prof. Thomas Engel, stellvertretender Direktor des SnT und Leiter des SnT-NetLabs, in dem die Kooperation mit CHOICE betreut wird: „Die Tatsache, dass CHOICE auf der Basis solcher Datenmassen sehr schnell sehr verlässliche Entscheidungen treffen muss, erfordert neue, leistungsfähige Computerprogramme. Wir freuen uns darauf, dafür die entsprechenden Algorithmen erforschen zu können.”
Die nächste Generation von Algorithmen
Warum bei der Analyse von Stromnetzen sehr große Datenmengen anfallen, erklärt Dr. Radu State, der am SnT die Projektpartnerschaft mit CHOICE betreut: „Es geht nicht einfach nur darum, den Stromverbrauch zu messen”, so State:
„Hinweise auf Anomalien bekommt man vielmehr dann, wenn man auch den Stromdurchsatz in Nachbarnetzen, klimatische Daten wie Temperatur oder Niederschlag oder die wirtschaftliche Entwicklung – etwa die Leistung von Fabriken – mit berücksichtigt. Wir müssen deshalb Algorithmen entwickeln, die viele Datenquellen und auch eine Überlappung der Daten verarbeiten können. An diesem Beispiel lässt sich viel Grundsätzliches über Rechenoperationen in Big Data erforschen und lernen.”
„Wir freuen uns sehr über das Partnership Agreement mit dem SnT”, ergänzt CHOICE-Geschäftsführer Denis Maciel Maia: „Wir werden damit die nächste Generation an Algorithmen entwickeln. Die Zusammenarbeit mit dem SnT war der entscheidende Faktor, weshalb wir Luxemburg als Sitz unserer Firmenzentrale gewählt haben.”
Autor: Uni Luxemburg
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