Digitaler Zwilling & Integration

Ein digitaler Zwilling. Nicht viele.

mainsight macht den bestehenden digitalen Zwilling des Stromnetzes nutzbar – für Betrieb, Steuerung und Planung.

Der digitale Zwilling existiert bereits – es fehlen Verknüpfung, Integration und operative Nutzbarkeit.


Der digitale Zwilling existiert bereits

Die für einen digitalen Zwilling erforderlichen Daten liegen heute zum überwiegenden Teil bereits in etablierten Systemen vor:

  • Geoinformationssysteme (GIS)
  • Abrechnungssysteme
  • Messsysteme (pEMT bzw. aEMT für iMSys)
  • IoT-Plattformen inkl. der Sensorik für Ereignis- und Zustandsdaten

Was fehlt, ist nicht ein weiterer digitaler Zwilling – sondern eine durchgängige Verknüpfung dieser Daten für digitale Prozesse.


Architekturüberblick

Architektur der Integrationsplattform: Datenquellen, Middleware, Datencache und Datenkonsumenten

Integrationsplattform: Verknüpfung bestehender Datenquellen, rechenfähiger Datencache und Bereitstellung für verschiedene Prozesse


Keine weiteren Drillinge und Vierlinge

In der Praxis entstehen häufig mehrere, voneinander abweichende „digitale Zwillinge“:

  • in einem System sind möglicherweise die Trennstellen verlässlich gepflegt
  • in einem anderen System stimmt beispielsweise die Zuordnung zwischen Verbrauchsdaten und GIS
  • Schnittstellen sind komplex, teuer und störanfällig
  • Synchronisation zwischen Systemen ist kaum beherrschbar

Die Folge: mehrere unvollständige Abbilder desselben Netzes – mit unterschiedlichen Wahrheiten.

Mehr Datenkopien erzeugen mehr Pflegeaufwand – aber kein besseres Ergebnis.


Der Ansatz von mainsight

mainsight baut keinen weiteren Zwilling auf.

Stattdessen:

  • verknüpft mainsight die Daten der bestehenden Systeme
  • integriert sie über eine Middleware
  • cached diese Daten in-memory für extrem schnellen Zugriff

Damit entsteht ein digitaler Zwilling, der konsistent, aktuell und für Prozesse nutzbar ist – ohne redundante Datenhaltung als neues „Schatten-GIS“.


Datencache und Rechenplattform

Der integrierte In-Memory-Cache dient gleichzeitig als Rechenplattform für zeitkritische Algorithmen wie:

  • Netzzustandsermittlungen
  • Ableitungen von Steuerhandlungen
  • Simulationen von Handlungsoptionen

Durch die Clusterarchitektur ist die Plattform nahezu beliebig skalierbar – von kleinen Netzen bis zu sehr großen Strukturen.

Der Cache ist nicht nur Datenspeicher, sondern auch „Rechenmaschine“ – nahe an den Daten, skalierbar im Cluster.


Grundlage für digitale Prozesse

Der digitale Zwilling in mainsight ist die zentrale Datenbasis für:

  • §14a-Steuerung und weitere Steuerprozesse
  • operative Netzführung und Leitstellenfunktionen
  • Netzplanung und Netzverträglichkeitsprüfungen
  • Portale, Workflows und externe Umsysteme

Ein(!) hochwertiger digitaler Zwilling – zentral gepflegt, breit nutzbar.


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