Die Steuerung von Verbrauchern im Stromnetz, wie Straßenbeleuchtung, Nachtspeicheröfen und Warmwasserspeicher, erfolgt oft durch eine altbewährte Technologie: das Tonfrequenz-Rundsteuersignal. Trotz seiner Langsamkeit (Datenübertragung mit gerade einmal 1-2 Bit pro Sekunde) bleibt diese Technik bemerkenswert zuverlässig und könnte in der Energiewende eine Renaissance erleben.
In diesem Beitrag möchte ich zeigen, wie ich die Kommunikationssignale analysiert und ausgewertet habe und welche Nachrichten wie oft den Weg durch das Netz finden.
Wie funktioniert das Rundsteuersignal?
Ein zentrales System sendet modulierte Signale im Frequenzbereich von 300 Hz bis 3 kHz aus – überlagert zur normalen 50 Hz Netzspannung. Im Netz der Stromnetz Graz, beträgt die Modulationsfrequenz konkret 383 Hz. Dank der niedrigen Frequenz breiten sich die Signale effizient im gesamten Netzgebiet aus, benötigen aber durch die niedrige Impedanz einen leistungsstarken Signalgenerator. Die Empfangsgeräte bei den Verbrauchern dekodieren diese Signale und schalten Geräte wie Heizungen, Warmwasserbereiter oder Lampen ein oder aus.
Durch die steigende Notwendigkeit, Energieflüsse flexibel zu steuern, könnten Rundsteuersignale eine kostengünstige Übergangslösung zum Smart Grid darstellen. Ganze Verbrauchergruppen, die sonst z.B. nur Nachts aktiviert werden, könnten flexibel auch tagsüber zu- oder weggeschaltet werden. Bei einem zukünftigen Projekt mit einem Stadtwerk in der Steiermark untersucht 4ward Energy Research die technische Machbarkeit, Wirksamkeit und Akzeptanz dieser Lösung bei den Kunden.
Analyse der Signale: Ein Blick in die Tiefe
Um zu beobachten, wie viele Steuerkommandos wann ihren Weg durch das Netz finden, werfen wir einen kurzen Blick auf das Muster der Kommunikation im groben Zeitverlauf und tasten uns vor in Richtung der Analyse von Bits und Bytes. Als Datenerfassungsgerät verwende ich einen Prototyp des PQopen-Messgeräts (mehr zum Messgerät in wenigen Wochen in einem eigenen Beitrag). Die Signalausschläge über einen Tag habe ich mittels einer routinemäßigen PQ-Analyse festgestellt, um herauszufinden, zu welchen Zeitpunkten eine Detailanalyse der Kurvenform sinnvoll wäre.
Für die Detailanalyse nutzte ich die Messsoftware OXYGEN von DEWETRON mit meinem eigens erstellen Plugin. Zunächst führte ich eine Spektralanalyse durch, um die Frequenzen der Signale zu identifizieren. Dabei fiel die systematische Aktivität bei rund 380 Hz auf – ein klares Indiz für das Rundsteuersignal.
Schrittweise Signalverarbeitung:
Das Ziel: Die Umwandlung des analogen Signals in ein Binärformat. Dazu bauen wir uns in der Software einen AM-Decoder für diese spezielle Frequenz:
- Bandpassfilterung (373–393 Hz): Um störende Frequenzen zu eliminieren.
- Quadratische Gleichrichtung: Zur besseren Unterdrückung von Störungen.
- Tiefpassfilterung (20 Hz): Um das Signal für die weitere Analyse zu glätten.
Langzeitanalyse: Was verraten die Daten?
Die gewonnenen Informationen habe ich genutzt, um die Detektion der Binärdaten direkt in die PQopen Messgerätesoftware zu integrieren um ein Logging über mehrere Tage hinweg durchzuführen. Ziel war es, ein sich wiederholendes Muster zu erkennen und darauf aufbauend einen Dekoder zu entwerfen.
Ein genauerer Blick auf die Nachrichten zeigte, dass sie aus vier Blöcken bestehen: einem mit 6 Bit und drei weiteren mit jeweils 12 Bit. Diese Struktur ermöglicht die einfache Dekodierung und Überführung in Bytes. Die zeitliche Analyse enthüllte, dass der Bit-Abstand bei etwa 570 ms liegt.
Visualisierung der Ergebnisse
Um die Fülle an Informationen darzustellen, nutzte ich Scatter-Plots, in denen die empfangenen Nachrichten entlang ihrer relativen Startzeit dargestellt wurden. Die x-Achse zeigt die Tageszeit, während Farben unterschiedliche Wochentage repräsentieren. So konnte ich Muster in der Kommunikation sichtbar machen und herausarbeiten, wie oft bestimmte Signale wiederholt werden.
Besonderheit am 22.01.
Am Mittwoch, dem 22.01. ist mir aufgefallen, dass um ca. 10:34 sechs Nachrichten übertragen wurden, obwohl um diese Uhrzeit normalerweise keine Kommunikation stattfindet. Eine weitere Besonderheit war die Zusammensetzung: Das Bit-Pause Muster passt nicht in das übliche Muster.
Fazit: Eine Technik für die Zukunft?
Das Tonfrequenz-Rundsteuersignal ist ein Paradebeispiel für die Anwendung simpler, aber effektiver Technologien. Ich konnte mit recht einfachen Mitteln die Kommunikation sichtbar machen und so erkennen, der „Traffic“ im Stromnetz aussieht (abgesehen von der PLC-Kommunikation der Smart Meter).
Im Kontext der Energiewende könnte diese altbewährte Methode eine Schlüsselrolle spielen, um kurzfristig kosteneffiziente Flexibilitätslösungen zu schaffen. Sie zeigt eindrucksvoll, dass Innovation nicht immer einen vollständigen Systemwechsel bedeutet – manchmal reicht es, Altbewährtes neu zu denken.
Euer Michael