Vergleichende Optimierung der Koordination von Überstromrelais in netzintegrierten Verteilnetzen mit regenerativer Erzeugung: Water Cycle Algorithm versus Genetic Algorithm und Big Bang–Big Crunch

Die Lichter anlassen, wenn der Strom in beide Richtungen fließt

Wenn Haushalte und Betriebe Solarpaneele auf dem Dach, kleine Windturbinen und andere lokale Erzeuger installieren, fließt der Strom nicht mehr nur von großen Kraftwerken nach außen. Stattdessen kann sich Leistung gleichzeitig in viele Richtungen bewegen, insbesondere wenn Teile des Netzes wie isolierte „Mikronetze“ betrieben werden, die vom Hauptsystem getrennt sind. Diese Veränderung ist gut für saubere Energie, macht es aber deutlich schwieriger sicherzustellen, dass Fehler — etwa Kurzschlüsse — schnell erkannt und abgeschaltet werden, ohne unnötig viele Kunden vom Netz zu nehmen. Diese Studie untersucht, wie moderne Suchalgorithmen die Schutzeinrichtungen des Netzes so abstimmen können, dass sie in dieser neuen, komplexeren Welt zuverlässig arbeiten.

Warum neue Erzeuger alte Schutzkonzepte verwirren

Traditionelle Verteilnetze wurden nach einem einfachen Prinzip aufgebaut: Der Strom fließt vom Hauptnetz über Leitungen und Transformatoren zu den Kunden. Schutzeinrichtungen, sogenannte Überstromrelais, überwachen die durch sie fließende Stromstärke. Steigt dieser Strom plötzlich an, was auf einen Fehler hinweist, löst ein nahegelegenes Relais zuerst, während andere etwas länger warten und als Backup dienen. Diese sorgfältige Abstimmung, Koordination genannt, setzt voraus, dass Fehlerströme immer aus einer Richtung kommen. Sobald lokale Erzeuger wie Solaranlagen und Windturbinen über das Netz verteilt werden, bricht diese Annahme zusammen. Fehlerströme können nun von mehreren Punkten und in beide Richtungen auftreten, wobei sich ihre Größe und ihr Weg je nach Konfiguration der Erzeuger und Leitungen in dem jeweiligen Moment ändern.

Wenn das Netz zur Insel wird

Das Problem verschärft sich, wenn ein Wohnviertel vom größeren System getrennt wird und autonom betrieben wird — ein Modus, der als Inselbetrieb bekannt ist. In diesem Fall liefern netzgekoppelte Wechselrichter nur begrenzte Fehlerströme, wodurch der Unterschied zwischen Normal- und Fehlerzustand viel kleiner wird. Das lässt weniger Spielraum für Fehler in der Relaiszeitsetzung: Schaltet man zu schnell, trennt man gesunde Netzteile ab; schaltet man zu langsam, drohen Geräteschäden und längere Ausfälle. Die Autoren untersuchen zwei Testnetze — ein einfaches radialtes 9‑Knoten‑Netz und ein komplexeres 30‑Knoten‑Vernetztes Netz — um zu sehen, wie gut verschiedene Optimierungsmethoden Relais-Einstellungen finden können, die im netzanschlossenen, mit dezentraler Erzeugung und im Inselbetrieb funktionieren.

Algorithmen auf der Suche nach besseren Einstellungen

Anstatt Relais-Einstellungen manuell zu ändern, behandeln die Forschenden die Koordination als Optimierungsproblem. Ziel ist es, die Zeit zu minimieren, die Primärrelais benötigen, um Fehler zu beseitigen, während gleichzeitig ein sicherer Zeitabstand bis zum Eingreifen eines Backup‑Relais erhalten bleibt. Sie verwenden Fehlerstromberechnungen aus spezialisierter Netzsoftware und wenden dann drei metaheuristische Algorithmen an — Genetic Algorithm (GA), Water Cycle Algorithm (WCA) und Big Bang–Big Crunch (BB‑BC) — um mögliche Time‑Multiplier‑Einstellungen für jedes Relais zu durchsuchen. Diese Methoden ahmen natürliche Prozesse wie Evolution, Wasserfluss oder kosmische Expansion und Kollaps nach, um eine große Zahl von Kombinationen zu erkunden, ohne detaillierte mathematische Gradienten zu benötigen.

Was in einfachen und komplexen Netzen passiert

Für das einfachere 9‑Knoten‑System im normalen, netzgeführten Betrieb ohne lokale Erzeugung finden alle drei Methoden schnell gute Lösungen mit kurzen Gesamtabschaltzeiten und korrekter Koordination. Sobald dezentrale Erzeuger hinzukommen und Fehlerströme bidirektional werden, wird die Aufgabe schwieriger. GA findet die kürzeste Gesamtabschaltzeit, erreicht dabei aber in einigen Fällen Koordinationsabstände, die nahe an der gewünschten Sicherheitsgrenze liegen oder diese leicht überschreiten. WCA und BB‑BC liefern etwas längere Gesamtabschaltzeiten, halten dafür die Koordinationsabstände stabiler. Im Inselbetrieb, wo die Fehlerströme am geringsten und die Abstände am engsten sind, erzielt GA erneut die kürzeste Gesamtzeit, zeigt jedoch bei mindestens einem Relaispaar eine Koordinationsverletzung, während WCA die Koordination aufrechterhält — allerdings zum Preis etwas langsamerer Reaktion — und BB‑BC die größten Schwierigkeiten hat. Im komplexeren 30‑Knoten‑vermaschten System, das Relais einsetzt, die zwischen vorwärts und rückwärts richtungsabhängigen Fehlern unterscheiden, gelingen allen drei Methoden die Optimierungen, wobei WCA die niedrigste kombinierte Abschaltzeit erzielt.

Was das für zukünftige Netze bedeutet

Für Nicht‑Fachleute lautet das Fazit: Ein Energiesystem zugleich sauber und zuverlässig zu halten ist ein Balanceakt. Relais so schnell wie möglich zu stellen ist nicht immer die beste Wahl, wenn lokale, netzgekoppelte Wechselrichter beteiligt sind und die Fehlerströme gering ausfallen. Stattdessen können Methoden wie der Water Cycle Algorithm, die Geschwindigkeit, Robustheit und Einhaltung von Sicherheitsabständen ausbalancieren, einen verlässlicheren Schutz bieten, während Netze dynamischer und dezentraler werden. Die Studie legt nahe, dass sorgfältig ausgewählte Optimierungswerkzeuge, kombiniert mit realistischen Modellen des Fehlerverhaltens, dazu beitragen können, dass trotz komplexerer Leistungsflüsse Fehler selektiv beseitigt werden und die meisten Kunden mit Strom versorgt bleiben.

Zitation: Mohamed, R.E., Saleh, S.M. & Ahmad, A.G. Comparative optimization of overcurrent relay coordination in DG-integrated distribution networks: water cycle algorithm versus genetic algorithm and big bang–big crunch. Sci Rep 16, 10529 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43242-z

Schlüsselwörter: dezentralisierte Erzeugung, Schutz von Mikrogrids, Überstromrelais, Relaiskoordination, metaheuristische Optimierung