Digital twin van elektriciteitsnet helpt netcongestie beter te begrijpen

Het digitale model omvat het volledige elektriciteitsnet van de campus, een gebied van ongeveer 160 hectare met tientallen gebouwen en onderzoeksfaciliteiten. Ongeveer tweehonderd sensoren meten continu het energiegebruik en de belasting van verschillende onderdelen van het net. Door deze data te combineren met een 3D-model kunnen onderzoekers het netwerk realtime volgen en congestiepunten opsporen. De campus dient als testomgeving die vergelijkbaar is met een kleine stad.

Groeiend probleem

Netcongestie is een groeiend probleem in Nederland, mede door de elektrificatie van vervoer, industrie en gebouwen. Volgens de onderzoekers biedt dit project een eerste stap naar beter begrip van deze uitdagingen.

“Gegevens over energie-infrastructuur zijn vaak verspreid over verschillende systemen en worden zelden realtime gecombineerd,” zegt Pedro Vergara Barrios, onderzoeker aan de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica van TU Delft. “Het samenbrengen van een elektrisch systeem in één coherent digitaal model is complex, maar cruciaal om het netwerk beter te kunnen begrijpen en beheren.”

Data uit verschillende systemen combineren

De technologie achter het model is ontwikkeld door Argaleo, gespecialiseerd in digitale modellen van complexe infrastructuren. CTO Frank Hommers benadrukt dat het project vereiste dat realtime metingen werden gekoppeld aan de fysieke onderdelen van het elektriciteitsnet. “Energienetwerken zijn nooit ontworpen met digitale tweelingen in gedachten. Juist het verbinden van data uit verschillende systemen maakt dit soort modellen mogelijk”, aldus Hommers.

De onderzoekers verwachten dat vergelijkbare digitale modellen in de toekomst ook kunnen worden toegepast door steden en netbeheerders om het elektriciteitsnet beter te begrijpen en te beheren.