Top 10 Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlmessungen an PV-Netzanschlusspunkten

Hintergrund und Problemstellung

Große Photovoltaik-Freiflächenanlagen (PV-Felder) speisen häufig im Mittelspannungsnetz (MS) ein und werden dort über Wandlermessungen (Strom- und Spannungswandler) mit registrierender Leistungsmessung (RLM) erfasst. In diesem Umfeld kann es zu Fehlmessungen am Netzverknüpfungspunkt kommen – d.h. der Einspeisezähler erfasst falsche Werte. Ursache sind oft Wechselwirkungen durch Oberschwingungen und kapazitive Schwingungen im Netz: Nichtlineare Wechselrichter der PV-Anlage erzeugen Oberwellen im Strom und können zusammen mit der Leitungsimpedanz und Anlagenkapazitäten Resonanzen auslösen. Solche Verzerrungen und Schwingungen können die Messwandler an ihre Grenzen bringen und Messfehler verursachen.

Typische Störungen bei einer fehlerhaften Messwandler-Phase („Messflasche“): Ist z.B. nur ein Messwandler defekt oder falsch angeschlossen, treten charakteristische Probleme auf. So kann ein einzelner ausgefallener Spannungs- oder Strompfad dazu führen, dass der Zähler die Leistung dieser Phase nicht mehr erfasst oder fehlerhaft berechnet. Ein Praxisbeispiel zeigte, dass ein lose angeschlossener Spannungsfad am Drehstromzähler dazu führte, dass die gesamte Einspeisung einer Phase ignoriert wurde – der Zähler registrierte 0 kW auf L1 trotz tatsächlicher Einspeisung. Umgekehrt können fehlerhafte Wandler auch Überzählungen oder scheinbar negative Leistungen verursachen, wenn z.B. Phasen vertauscht sind oder die Phasenverschiebung der Messwandler nicht stimmt. Solche Störungen äußern sich in plausibilitätswidrigen Lastgangdaten, starken Unsymmetrien oder Sprüngen im registrierten Leistungswert. Für Anlagenbetreiber bedeutet das u.U. Ertragsverluste oder falsche Abrechnungen, die oft erst nachträglich entdeckt werden.

Herausforderungen im Mittelspannungsnetz: Im MS-Netz sind die Anforderungen an Messgenauigkeit und Power Quality höher. Standard-Messwandler sind meist auf 50 Hz optimiert; ihr frequenzabhängiges Übertragungsverhalten kann bei höheren Frequenzen (Oberwellen) erhebliche Fehler verursachen. Insbesondere Spannungswandler können Oberwellen verzerrt oder mit Phasenfehler wiedergeben, was die Wirkleistungsmessung verfälscht. Stromwandler neigen bei hohen Oberschwingungsanteilen oder überhöhtem Strom zur Kernsättigung, wodurch ihre Genauigkeit drastisch sinkt. Kapazitive Komponenten (z.B. lange Kabel, Filterkondensatoren oder kapazitive Spannungswandler) können zusammen mit Induktivitäten im Netz Schwingkreise bilden. Diese können Selbstschwingungen oder Überspannungsimpulse erzeugen, die Messwandler kurzzeitig übersteuern. In der Praxis fehlen Netzbetreibern oft Echtzeit-PQ-Messungen an jedem Einspeisepunkt, sodass solche Phänomene unbemerkt bleiben, bis der Anlagenbetreiber Unregelmäßigkeiten meldet.

Top-10 Maßnahmen zur Vermeidung und Korrektur von Messfehlern

Um Fehlmessungen an PV-Anschlusspunkten vorzubeugen oder rasch zu korrigieren, sollten Anlagenbetreiber (in Abstimmung mit Netzbetreibern) folgende zehn Maßnahmen berücksichtigen:

1. Messwandler richtig auslegen und warten: Stellen Sie sicher, dass Strom- und Spannungswandler passend dimensioniert sind (Nennleistung, Übersetzung) und nicht in Sättigung geraten. Überlastete Wandler verlieren massiv an Genauigkeit. Regelmäßige Prüfung und Kalibrierung der Wandler stellt sicher, dass sie auch mit Alterung oder bei Oberwellen noch im Toleranzbereich messen.

2. Korrekte Verkabelung und Verschaltung prüfen: Überprüfen Sie alle Verbindungen in der Messschaltung – insbesondere die Spannungspfad-Anschlüsse (Laschen) bei Direktmessungen oder die Sekundärverkabelung bei Wandlermessungen. Lose Klemmen oder Vertauschungen können dazu führen, dass einzelne Phasen nicht gemessen werden. Eine sorgfältige Inbetriebnahmeprüfung (Durchgänge aller Phasen mit Prüflast) und Plombierung beugt solchen Fehlern vor.

3. Harmonic Filtering und Netzrückwirkungen mindern: Installieren Sie bei Bedarf Oberwellenfilter oder Dämpfungsglieder, um den Oberschwingungsgehalt der Einspeisung zu reduzieren. Aktivfilter oder passive Filterkreise (z.B. zur 5. und 7. Oberwelle) begrenzen Verzerrungen in Strom und Spannung. Dadurch wird verhindert, dass hohe Frequenzanteile die Messwandler überfordern. Laut Fachliteratur können starke Harmonische ansonsten zu Zählerabweichungen führen.

4. Resonanzstellen entschärfen: Analysieren Sie die Netzimpedanz und vermeiden Sie kapazitive Resonanzen zwischen PV-Anlage und Netz. Gegebenenfalls können kleine Dämpfungswiderstände oder Filter in den Einspeisekreis eingefügt werden, um überschüssige kapazitive Schwingungen zu unterbinden. Auch das Abstimmen der Wechselrichter-Regelung (z.B. langsameres Feedback bei Netzimpedanzänderungen) kann helfen, Schwingungen zu dämpfen.

5. Hochwertige Messgeräte und Sensoren einsetzen: Verwenden Sie geeichte digitale Zähler und moderne Messwandler mit erweitertem Frequenzband. Einige Messwandler sind ausgelegt, Oberschwingungen bis 2,5 kHz oder mehr nahezu verzerrungsfrei abzubilden. Hochpräzise Messwandler (Klasse 0.2s statt 0.5) und ggf. elektronische Wandler/Sensoren (z.B. optische Spannungswandler, Rogowski-Spulen) können die Messgenauigkeit in Gegenwart von Oberwellen erhöhen. Wichtig ist, dass das Messsystem als Ganzes (Wandler + Zähler) aufeinander abgestimmt und ggf. auf relevante Frequenzen kalibriert ist.

6. Redundante Messungen oder Vergleichsmessungen nutzen: Bei kritischen Einspeisungen kann eine zweite unabhängige Messung (z.B. betriebseigener Check-Meter hinter dem offiziellen Zähler) helfen, Abweichungen sofort zu erkennen. Eine solche Vergleichsmessung zeigt, ob der RLM-Zähler plausibel misst. Weichen die Werte stark ab, kann frühzeitig eingegriffen werden. Alternativ lassen sich temporär Power-Quality-Analyser installieren, um Verdachtsfälle (z.B. periodisches Überschwingen nachts) aufzuklären.

7. Netzbetreiber-Einstellungen prüfen lassen: Stimmen Sie mit dem Netzbetreiber ab, dass Zähler und Schutzgeräte korrekt parametriert sind. Dazu gehört die richtige Einstellung des Wandlerfaktors im Zähler und korrekte Zuordnung der Phasen. Auch eine Prüfung der Schutzrelay-Einstellungen (z.B. Distanzschutz-Impedanzmessung) kann sinnvoll sein – Oberwellen könnten vom Schutz fälschlich als Fehler interpretiert werden. Sicherstellen, dass keine Filter in der Messkette aktiv sind, die das Messsignal verfälschen.

8. Kontinuierliches Monitoring einführen: Nutzen Sie ein dauerhaftes Monitoring-System für elektrische Größen am Anschlusspunkt. Ein solches System erfasst Spannung, Strom, Leistung und Qualitätsparameter (THD, Flicker etc.) in Echtzeit. Bei Auffälligkeiten – etwa plötzlichem Anstieg des THD oder Auseinanderdriften der Phasenwerte – kann das System automatisch Alarm schlagen. Moderne Frühwarnsysteme mit KI (z.B. Stromfee AI) lernen den Normalzustand der Anlage kennen und erkennen Anomalien sofort. Dies ermöglicht, Probleme zu erkennen, bevor gravierende Messfehler oder Schäden auftreten.

9. Wartung und Komponentenpflege: Überprüfen Sie regelmäßig Schaltgeräte, Sicherungen und Überspannungsableiter im Messfeld. Eine einseitig ausgelöste Mess-Sicherung oder ein defekter Überspannungsschutz auf einer Phase kann das Messsignal beeinflussen. Auch lose Schirme oder Erdungen können Störeinkopplungen begünstigen. Durch vorbeugende Wartung (Thermografie an Klemmen, Kontrolle der Wandlerölfüllung bei älteren Wandlern etc.) lassen sich Fehlerquellen eliminieren, bevor sie die Messung verfälschen.

10. Schnelle Fehlerbehebung und Zusammenarbeit: Wenn dennoch eine Fehlmessung auftritt (erkennbar z.B. an unrealistischen Lastgängen), sofort Netzbetreiber und Messstellenbetreiber einbinden. Fordern Sie eine Überprüfung des Messplatzes an. Im Fehlerfall sollte der defekte Wandler oder Zähler umgehend getauscht und die Daten ggf. bereinigt werden. Halten Sie dazu Aufzeichnungen der Anlagenerträge bereit, um Abweichungen zu belegen – etwa Vergleich der Wechselrichterdaten mit dem Zählerstand. Transparente Kommunikation und gemeinsame Analysen (vielleicht mithilfe der Monitoring-Daten) sorgen dafür, dass der Netzbetreiber das Problem anerkennt und nicht auf die lange Bank schiebt.

Jede dieser Maßnahmen trägt dazu bei, Messfehler entweder gar nicht erst entstehen zu lassen (präventiv) oder sie schnell zu erkennen und zu korrigieren (reaktiv). Insbesondere die Kombination aus technischer Qualitätsverbesserung (Maßnahmen 1–7) und kontinuierlicher Überwachung (Maßnahmen 8–10) bietet einen umfassenden Schutz.

Nutzen eines KI-gestützten Monitoring- und Frühwarnsystems

Ein KI-gestütztes System wie Stromfee AI kann für Anlagenbetreiber einen erheblichen Mehrwert bieten, sowohl in der Echtzeitdiagnose als auch in der Langzeitanalyse:

• Echtzeit-Fehlererkennung: Die KI analysiert fortlaufend die Messdaten (Spannungen, Ströme, Leistung, Leistungsfaktor, THD etc.) und erkennt Abweichungen vom Normalverhalten binnen Sekunden. Beispielsweise können harmonische Verzerrungen als Frühwarnsystem dienen – ein plötzlicher Anstieg bestimmter Oberwellen oder ein oscillierendes Verhalten wird sofort detektiert. Die KI sendet Alarmmeldungen an den Betreiber, bevor aus dem Problem ein ernster Messfehler oder Gerätedefekt wird. So kann man proaktiv handeln (z.B. Last reduzieren, Filter zuschalten oder Servicetechniker rufen).

• Langzeit-Analyse und Trendbewertung: Über Monate und Jahre sammelt das System wertvolle Verlaufsdaten. Die KI erkennt schleichende Trends, etwa eine allmähliche Drift in der Messgenauigkeit einer Phase, steigende Verluste oder sich häufende Spannungsabweichungen zu bestimmten Tageszeiten. Solche Muster deuten z.B. auf Alterung eines Messwandlers oder Änderungen im Netz hin. Die KI kann dem Betreiber berichten, dass z.B. Phase L2 in den letzten 6 Monaten kontinuierlich 1% weniger Leistung meldet als die anderen – ein Indiz für Kalibrierabweichung oder Teilfehler.

• Diagnoseursachen eingrenzen: Dank Mustererkennung kann die KI oft helfen, die Ursache eines Problems einzugrenzen. Erkennt das System z.B., dass der Spannungsverlauf auf einer Phase ungewöhnlich sauber ist (kaum Oberwellen) während die anderen zwei Phasen starke Oberwellen zeigen, könnte das auf einen ausgefallenen Spannungswandler dieser Phase hindeuten (keine korrekte Kopplung mehr der Oberwellen). Oder spezifische Oberwellen (z.B. 550 Hz Schwingung) treten nur unter bestimmten Betriebsbedingungen auf – die KI korreliert das mit gleichzeitigem Verhalten der Wechselrichter und identifiziert eine mögliche Resonanz zwischen Wechselrichtern und Netz. Solche „Energy Forensics“ Funktionen – also datengetriebene Ursachenforschung – gehen über das hinaus, was menschliche Beobachtung in Echtzeit leisten kann.

• Benutzerfreundliche Visualisierung und Berichte: Ein weiterer Vorteil ist die Automatisierung der Dokumentation. KI-Monitoringsysteme visualisieren die Netzqualität und Messwerte übersichtlich und erstellen bei Auffälligkeiten automatisierte Berichte. Diese kann der Anlagenbetreiber dem Netzbetreiber vorlegen, um das Problem zu untermauern. Beispielsweise ein Wochenreport, der zeigt, dass ab einem bestimmten Datum jede Nacht um 2:00 Uhr eine Spannungsschwingung auftritt. Solche Belege beschleunigen die Fehlersuche gemeinsam mit dem Netzbetreiber.

• Predictive Maintenance: Letztlich ermöglicht ein solches System eine Form der vorausschauenden Instandhaltung. Studien zeigen, dass mit geeigneter Datenanalyse bis zu 92% von Ausfällen Tage vorher erkennbar sind. Übertragen auf Messfehler heißt das: Die KI könnte einen sich ankündigenden Wandlerfehler erkennen (z.B. ungewöhnliche Temperaturschwankungen am Wandler, sofern Sensoren vorhanden, oder sprunghafte Phasenverschiebungen im Messsignal) und so einen Austausch planen, bevor es zum völligen Ausfall und damit zu groben Fehlmessungen kommt.

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Konkreter Nutzen von Stromfee AI: Stromfee AI kombiniert solche Analysen mit weiteren Features (z.B. Kostenoptimierung durch Spotpreis-Steuerung), doch im Kontext von Messfehlern ist vor allem die Anomalieerkennung relevant. Im Zusammenspiel mit hochwertigen Messgeräten (z.B. ACREL-PQ-Messern) bietet Stromfee AI ein Frühwarnsystem, das Anlagenbetreiber vor versteckten Fehlern schützt. Es fungiert gewissermaßen als „digitaler Schutzengel“ für die Einspeisungsmessung, der rund um die Uhr auf die Daten aufpasst. Dadurch lassen sich Fehlmessungen nicht nur vermeiden, sondern auch die Ursachen systematisch auswerten. Die langfristige Datenbasis wird zum Lernmaterial – die KI wird immer besser darin, typische Muster (von Oberschwingungen bis hin zu Netzbetreiber-Eingriffen) zu erkennen.

Warum Netzbetreiber oft zögerlich reagieren

In der Praxis wundern sich Anlagenbetreiber mitunter, warum Netzbetreiber bei solchen Messproblemen nicht sofort reagieren oder die Initiative ergreifen. Dafür gibt es mehrere typische Gründe:

• Vertrauen in geeichte Messtechnik: Netzbetreiber verlassen sich darauf, dass ihre Zähler und Wandler korrekt arbeiten und regelmäßig geeicht sind. Ein Messfehler wird zunächst nicht angenommen, da die Systeme im Normalfall zuverlässig sind. Oft muss der Anlagenbetreiber erst den Nachweis erbringen (z.B. durch eigene Messungen), bevor der Messstellenbetreiber tätig wird.

• Mangel an Live-Überwachung: Verteilnetzbetreiber haben zwar Vorgaben zur Spannungsqualität, aber sie überwachen nicht jeden Anschlusspunkt in Echtzeit. Solange keine offensichtliche Verletzung von Grenzwerten (z.B. EN50160) oder keine Kundenbeschwerde vorliegt, bleibt ein subtiler Messfehler unentdeckt. Die Messdaten der RLM-Zähler werden oft erst im Nachhinein (monatlich) ausgelesen. Eine unmittelbare Alarmierung bei Abweichungen fehlt ohne spezielles Monitoring.

• Prioritätensetzung und Ressourcen: Netzbetreiber fokussieren primär auf Versorgungszuverlässigkeit und Sicherheit. „Kleinere“ Qualitätsprobleme wie Messfehler ohne akute Versorgungsgefährdung haben eine geringere Priorität. Insbesondere wenn das Problem komplex ist (z.B. sporadische Oberschwingungen), dauert die Ursachenanalyse aus Netzsicht länger. Untersuchungen erfordern Personal vor Ort, PQ-Logger etc., was nicht sofort verfügbar ist.

• Unklare Verantwortlichkeiten: Bei Grenzfragen – etwa ob der Fehler durch die Erzeugungsanlage oder das Netz verursacht wird – zögern manche Netzbetreiber. Beispielsweise könnten sie vermuten, der Wechselrichter der PV-Anlage sei ursächlich (wie im obigen Kommentar: „Wechselrichter zu laut, wohl defekt“), während der Betreiber den Zähler in Verdacht hat. Dieses Hin-und-Her kann Zeit kosten, bis geklärt ist, wer den Fehler beheben muss.

• Keine automatische Anpassung: Selbst wenn der Netzbetreiber eine Anomalie bemerkt (z.B. ungewöhnliche Blindenergie oder Unsymmetrie in den Lastgangdaten), greift er nicht automatisch ein, solange Abrechnung und Netzschutz nicht gravierend gestört sind. Häufig werden solche Fälle erst gesammelt und im Rahmen geplanter Wartungen behandelt, wodurch Wochen oder Monate vergehen können.

Fazit: Anlagenbetreiber sollten proaktiv sein und selbst ein wachsames Auge (bzw. KI-System) auf ihre Einspeisungsmessung haben. So können sie dem Netzbetreiber frühzeitig fundierte Hinweise liefern. Ein KI-gestütztes Monitoring wie Stromfee AI trägt dazu bei, die Reaktionszeit auf Probleme zu verkürzen, indem es Anomalien deutlich macht und technisch untermauert. Letztlich profitieren beide Seiten: Der Betreiber sichert korrekte Erträge und der Netzbetreiber erhält Unterstützung bei der Netzüberwachung, was die Spannungsqualität insgesamt verbessert.

Maßnahmen und KI-Nutzen im Überblick

Maßnahme	Nutzen durch KI-Monitoring (Stromfee AI)
1. Messwandler korrekt dimensionieren & wartenGeeignete Wandlerklasse wählen; regelmäßige Kalibrierung.	KI überwacht langfristig die Genauigkeit jeder Phase und erkennt Drift oder Anzeichen von Sättigung früh. Verdächtige Abweichungen werden gemeldet, bevor große Fehler entstehen.
2. Messschaltung sorgfältig verkabelnPhasenreihenfolge, Laschen und Sekundärverkabelung prüfen.	KI erkennt auffällige Unsymmetrien oder Null-Werte einer Phase sofort. Alarmiert, wenn z.B. eine Phase keine Leistung mehr liefert (Hinweis auf Verkabelungsfehler oder Wandlerausfall).
3. Oberwellen filternPassive/aktive Filter gegen Oberschwingungen installieren.	KI überwacht den THD und einzelne Oberwellen kontinuierlich. Zeigt die Wirksamkeit der Filter an und warnt, falls neue Oberwellen auftreten oder Filterwirkung nachlässt.
4. Resonanzen dämpfenNetzimpedanz analysieren, ggf. Dämpfungsglieder einsetzen.	KI erkennt charakteristische Schwingungsmuster in Spannung/Leistung. Meldet wiederkehrende oscillierende Verläufe, so dass Gegenmaßnahmen (Dämpfer) evaluiert werden können.
5. Hochwertige Messgeräte nutzenPräzisionswandler, breite Frequenzbandbreite, digitale Sensorik.	KI profitiert von genauen Daten und kann kleinste Anomalien erkennen. Zudem vergleicht sie Messwerte mit typischen Profilen – bei Abweichung (z.B. plötzlich höherer Fehler) wird auf Hardwareprobleme hingewiesen.
6. Redundante/Parallel-MessungZweiten Zähler oder PQ-Analyzer zum Gegencheck einsetzen.	KI kann mehrere Datenquellen korrelieren. Sie vergleicht z.B. den Hauptzähler mit einem Referenzsensor und schlägt Alarm, wenn Differenzen auftreten, die auf Messfehler hindeuten.
7. Netzschutz- und Zählereinstellungen prüfenWandlerfaktor, Phasendrehsinn, Relais-Einstellungen verifizieren.	KI beobachtet die Netzparameter (Spannung, Frequenz, Phasenwinkel). Bei Unregelmäßigkeiten, die auf Fehleinstellungen hindeuten (z.B. dauerhafte Phasenverschiebung einer Phase), erhält der Betreiber einen Hinweis.
8. Kontinuierliches KI-MonitoringDatenlogger mit KI-Analyse 24/7 betreiben.	Echtzeit-Alarme bei jeglicher Anomalie. Die KI fungiert als Frühwarnsystem und “Wächter”, der rund um die Uhr auf die Messqualität achtet und beim kleinsten Ausreißer Alarm schlägt.
9. Präventive WartungTurnusmäßig Klemmen nachziehen, Sicherungen prüfen, thermografieren.	KI unterstützt predictive maintenance: Sie erkennt schleichende Veränderungen (z.B. Anstieg Übergangswiderstände durch Erwärmungsmuster) und empfiehlt Wartung bevor ein Ausfall passiert.
10. Schnelle Fehlerbehebung mit PartnernBei Verdacht umgehend Netzbetreiber/Messstellenbetreiber einbeziehen.	KI liefert dokumentierte Nachweise (Graphs, Berichte) für den Fehler, die dem Netzbetreiber präsentiert werden können. Das beschleunigt die Problemlösung durch klare Faktenlage und verhindert Streit über die Ursache.

Quellen: Die obigen Maßnahmen und Nutzen stützen sich auf anerkannte Fachliteratur und Praxisberichte. So wird z.B. der Einfluss von Oberwellen auf Zählergebnisse und Wandlerfunktionen in Studien beschrieben. Praxisfälle zeigen, wie falsche Verschaltung zu Ausfällen einer Phase führt. Herstellerangaben betonen die Bedeutung korrekter Wandlerdimensionierung und Oberwellenfestigkeit. Moderne Energiemanagement-Systeme wie Stromfee AI adressieren genau diese Punkte durch Anomalieerkennung und Frühwarnung. Insgesamt gilt: Durch vorsorgliche technische Maßnahmen und den Einsatz von KI-Monitoring können Betreiber die Messqualität sichern und bösen Überraschungen bei der Einspeiseabrechnung wirksam vorbeugen.