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CC2-Audio 447: Algorithmen sparen Rechnerkapazität
Moderne Infrastrukturen – zum Beispiel intelligente Stromnetze – stellen hohe Anforderungen an die Computerprogramme, die diese Anlagen steuern. Wissenschaftler des Interdisciplinary Centre für Security, Reliability and Trust (SnT) der Universität Luxemburg haben jetzt ein Verfahren entwickelt, das die Steuerung der Infrastrukturen revolutionieren kann: Mit ihm können sie erheblich Mengen an Rechnerkapazitäten einsparen. Für ihre Ergebnisse, die das Team um Prof. Dr. Yves LeTraon auf dem Fachkongress „International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering“ veröffentlicht hat, haben die Wissenschaftler einen Best-Paper-Award erhalten.
Vom Telefonnetz über Alarmanlagen bis hin zu Stromversorgungssystemen – unsere Infrastruktur wird von Computerprogrammen gesteuert: Die Software überwacht kontinuierlich den Zustand der Anlagen, regelt nach, wenn es zu Abweichungen bei den Systemparametern kommt, oder generiert Fehlermeldungen. Für die Überwachung muss die Software ununterbrochen den aktuellen Zustand der Anlagen mit der Vergangenheit vergleichen. Dazu misst sie kontinuierlich den Status quo, sammelt die Daten und analysiert sie. Das verbraucht wesentliche Teile der verfügbaren Rechnerkapazitäten. Dank eines neuen Algorithmus, den die SnT-Forscher entwickelt haben, muss die Software nun nicht mehr ununterbrochen die Systemzustände der überwachten Infrastruktur analysieren. Sie springt vielmehr für die Systemanalyse zwischen Zustandswerten hin und her, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten gemessen wurden. Auf diese Weise – Wissenschaftler sprechen von „Micro-Mining“ – können die SnT-Foscher erhebliche Mengen an Computerkapazitäten einsparen.
Insbesondere für den Betrieb dezentraler Einrichtungen, wie sie heute zum Beispiel Stromnetze darstellen, ist das ein Vorteil. In diesen so genannten Smart Grids müssen viele kleine Einzelkomponenten wie Solarzellen, Gleichrichter und andere Bauteile gesteuert und überwacht werden. Damit Aufwand und Kosten wirtschaftlich vertretbar bleiben, müssen sie mit einfachen und kleinen Steuerungseinheiten ausgestattet werden. Solche Kleinrechner können nicht ununterbrochen den Systemzustand messen, die Daten speichern und sie in Echtzeit auswerten.
In dem neuen Ansatz des SnT speichert die Software die Veränderungen des Systemzustands nur noch für einzelne Zeitpunkte ab. Um eine aktuelle Situation im Netz richtig bewerten zu können, identifiziert der Algorithmus automatisch relevante Messwerte aus der Vergangenheit. Für die korrekte Analyse eines Jetzt-Zustandes zieht es also die richtigen Messwerte aus dem Archiv – und springt dabei quasi in der Zeit hin und her. Das bedeutet eine enorme Effizienzsteigerung bei gleichen Standards für Sicherheit und Verlässlichkeit.
Im nächsten Schritt wollen die Forscher nun ihr Verfahren in der Praxis testen. Dazu arbeiten sie wie auch schon im ersten Projektteil mit dem luxemburgischen Netzbetreiber Creos zusammen, einem der Teilnehmer im Partnership-Programm des SnT. Die Forscher hoffen, durch ihre grundlegenden Entwicklungen einen Technologieschub bei den Smart Grids auszulösen.
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