Hvorfor måler vi pulsen på strømnettet?

Hovedårsaken til at vi startet Smart Senja-prosjektet var at man i perioder på Nord-Senja opplever problemer med spenningskvaliteten. Spesielt er kortvarige spenningsendringer, ofte beskrevet som «blink», problematisk for fiskeindustrien da de kan forårsake forstyrrelser i produksjonen som i noen tilfeller kan vare i flere timer. Noen av disse blinkene kan skyldes overbelastning i form av høyt forbruk av strøm, men andre faktorer som vær og vind, har trolig også betydning.

For å bedre kunne løse utfordringene med spenningskvalitet må vi vite hva som forårsaker problemet slik at vi kan iverksette målrettede tiltak. Derfor foregår det nå et omfattende arbeid med å identifisere «helsetilstanden» til strømnettet på Nord-Senja.

Overvåkning

Installasjon av nettovervåkning på Husøy. Foto: Arva

Ingen analyse uten data. Vi vet fra tilbakemeldinger fra fiskeindustrien i Senjahopen og på Husøy at vi ikke har registrert alle episodene de har erfart med blink, med det måleutstyret vi opprinnelig hadde i nettet. Derfor var det nødvendig å få på plass mer nøyaktig måleutstyr. Det er til nå installert nytt utstyr for rundt en million kroner.

– I 2019 fikk vi på plass avansert overvåkningsutstyr i 10 nettstasjoner, samt to kvalitetsmålere i strømnettet på Nord-Senja. Dette gir oss en langt bedre mulighet til å følge med på nettets helsetilstand og loggføre når ting har gått galt, enn vi har hatt tidligere. Denne kunnskapen er helt avgjørende for at vi skal kunne gjøre noe med problemet, sier Sigurd Bakkejord, NIS Systemansvarlig i Arva og ansvarlig for arbeidet med nett i Smart Senja.

Analyse

Inga Setså Holmstrand, Arva

Odin Foldvik Eikeland, stipendiat ved UiT og Inga Setså Holmstrand, trainee i Arva jobber med å analysere hva som forårsaker problemene i strømnettet. Høyt forbruk kan være en årsak til blink. Det samme kan fasesammenslag i kraftlinja på grunn av sterk vind være. De ser på sammenhengen mellom meteorologiske data og registrerte blink. Resultatene skal brukes til å trene opp en algoritme til å kunne forutsi når det er risiko for å få nye blink, såkalt maskinlæring.

– Så langt i vårt arbeid ser vi at vindstyrke og ikke minst sørvestlig vindretning, sammen med forbruk, later til å være en viktig årsak til at vi får blink, sier Inga Setså Holmstrand i Arva AS.

Odin Foldvik Eikeland, UiT

– Vårt mål er at vi ved hjelp av maskinlæring skal kunne bruke værmeldinga sammen med for eksempel data om forventet aktivitet på fiskebruket til å forutsi når vi vil få blink, sier Odin Foldvik Eikeland, stipendiat ved UiT.

Anvendelse

Kunnskapen vi får om hva som forårsaker blink kan vi bruke på flere måter. Om vi identifiserer punkter i linjenettet som er spesielt utsatt for vær og vind, kan vi gå inn å gjøre fysiske forbedringer på disse lokalitetene. Det kan for eksempel settes inn flere stolper for å korte inn lengden på spennet mellom mastene, der dette er mulig.

Når vi vet hvilke faktorer som bidrar til blink kan vi også klare å forutsi når de mest sannsynlig vil oppstå. Dette vil vi trolig kunne gjøre fra noen dager til flere timer i forveien. I slike tilfeller kan vi gjøre tiltak i nettet slik at vi er best mulig rustet for å imøtekomme hendelsene. Tiltak kan være omkoblinger, reduksjon av strømforbruket eller vi kan drifte deler av nettet på batteriene som skal installeres i løpet av neste år.

Lavere belastning på nettet, eller redusert strømforbruk om du vil, reduserer sannsynligheten for at blink oppstår. Smart Senja Prosjektet er nå i gang med å teste midlertidig utkobling hos industri og privatkunder. Planen er å benytte denne mekanismen i en eller annen form til å redusere forbruket om vi ser at det vil oppstå situasjoner som kan forårsake blink.

Når batteriene er på plass i Senjahopen og på Husøy har vi også mulighet til å bruke disse til å stabilisere nettet i kritiske perioder.