JÜLICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende um Dirk Witthaut haben koordinierte, alle 60 Sekunden auftretende Netzfrequenz-Einbrüche auf Taktung in stationären Batterien zurückgeführt. In Messreihen rund um das Forschungszentrum Jülich zeigten sich die gleichen Peaks wie auf großen Netzen. Daten aus Irland belegen zudem einen deutlichen Anstieg der Störungen mit der wachsenden Zahl von Rechenzentrums-UPS. Die Autoren empfehlen, Ladezustands-Checks nicht exakt zur Minute auszulösen, sondern zu randomisieren.
Alle 60 Sekunden fiel die Frequenz auf Stromnetzen messbar ein kleines Stück ab – und das Muster tauchte nicht nur lokal auf, sondern synchron über Kontinente hinweg. Für Netzbetreiber wirkt so eine Regelmäßigkeit zunächst wie ein technisches Artefakt, das sich bei der Ursachenanalyse „wegdenken“ lässt. Genau das macht die Beobachtung jedoch riskant: Wenn die Ursache nicht verstanden wird, werden Gegenmaßnahmen womöglich am falschen Punkt ansetzen. Die Auflösung kommt aus der Mischung zweier Welten, aus Modellsimulationen für elektrische und mechanische Kopplungen sowie aus sehr konkreten Messungen mit Power-Quality-Instrumenten in einer realitätsnahen Umgebung.
Im Zentrum steht die Frage, wie sich bestimmte Schwingungen im Netz verstärken können. Die ordentliche Betriebsführung eines Stromsystems hängt davon ab, dass Frequenz und Leistungsflüsse innerhalb definierter Grenzen bleiben. Werden Schwankungen zu groß oder reagieren Betreiber nicht gezielt, können solche Effekte bis in Richtung von Abschaltungen oder Blackouts kippen; selbst wenn es nicht so weit kommt, können wiederkehrende Abweichungen Anlagen belasten. Besonders relevant ist dabei, dass Wasserkraftwerke historisch mit sogenannten ultra-low-frequency oscillations (UFLOs) in Verbindung gebracht werden: Turbinen besitzen Vibrationsmuster, die bei einer Resonanzfrequenz das Signal in bestimmten Bahnen verstärken können. Als anschauliches Bild dient hier die Analogie aus dem Modell- und Forschungskontext: Mechanische Resonanz kann ein Verhalten „durch Taktung“ plötzlich dramatisch machen, statt langsam auszuweichen.
Witthaut und sein Team sind deshalb zuerst nahe an der naheliegenden Hypothese gestartet: Wasserkraft. In der Simulation eines hydropower-lastigen Regelungssystems auf dem skandinavischen Netz konnten sie Bedingungen erzeugen, die eine Resonanz spitzen, allerdings nicht mit dem Problem der lang anhaltenden, minutengetakteten Wiederholung. Genau diese Beständigkeit war der Hinweis, dass es weniger um zufällige mechanische Ereignisse geht, sondern um etwas, das wie eine Uhr läuft. Der gedankliche Sprung fiel auf „ein Taktgeber“-Prinzip: Wenn die Störung zuverlässig jede Minute erscheint, braucht das System mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Referenzimpuls, der in vergleichbaren Intervallen wiederholt wird. Damit rückten stationäre Energiespeicher und ihre Betriebslogik in den Fokus – also Geräte, die im Sekundentakt oder Minutenraster Zustände prüfen und dabei über das Netz ihre Leistungseinspeisung beeinflussen.
Um diesen Verdacht zu testen, verlegten die Forschenden die Analyse ins Messlabor: Mehr als 80 Smart Power Quality Meter kamen auf dem Jülich-Campus zum Einsatz. Dort gibt es unter anderem Mittel- und Niederspannungsleitungen, Transformatoren, Photovoltaik sowie Batteriespeicher, die als unterbrechungsfreie Stromversorgungen (UPS) dienen. Ergänzt wurde das Setup durch Hochleistungsrechner und Büro-IT, die wiederum über kleinere UPS-Einheiten versorgt werden. Die Messgeräte erfassten Frequenz, Spannung, Strom und Leistung in einem klaren Takt: alle drei Sekunden. Entscheidender Befund war dann die zeitliche Korrelation: Auf einem Transformator, der mit einem Batteriesystem verbunden war, zeigten sich Peaks exakt im 60-Sekunden-Rhythmus – vergleichbar mit den Mustern, die auf großen Netzskalen zuvor in den Daten gesehen wurden.
Die technische Brücke zur Netzstörung liegt in der Art, wie viele stationäre Batterien ihren Ladezustand (State-of-Charge) ermitteln und überwachen. Laut der Argumentation im Projekt überprüfen zahlreiche Systeme – vom UPS eines Rechenzentrums bis hin zu größeren netzseitigen Batteriespeichern – ihren Zustand in sehr ähnlichen Intervallen. Weil viele dieser Geräte internetbasiert kommunizieren, sind ihre internen Uhren tendenziell eng synchronisiert. Der Störimpuls selbst bleibt zunächst klein und auf dem weiten Netz „imperzeptibel“, wird aber sichtbar, sobald sich viele Geräte gleichzeitig in derselben Minute „melden“ und dabei kurzfristig ihre Leistung verändern. Das ist weniger ein einzelner Defekt als ein Koordinationseffekt: viele getrennte Regelkreise, deren Zeitbasis sich zufällig (oder durch Design nahe an synchron) annähert, erzeugen gemeinsam eine periodische Delle in der Frequenz.
Als zusätzliche Bestätigung dienten Daten von Netzbetreibern – und der Hinweis verdichtete sich auf Irland. Dort ist die Rechenzentrumsinfrastruktur stark gewachsen; bis 2022 sollen Rechenzentren 18% der Netzlast ausgemacht haben, jeweils gespeist von Flotten aus UPS-Einheiten. Die zeitliche Entwicklung der Frequenzeinbrüche passte dazu: Zwischen 2016 und 2021 soll die minute-by-minute Frequenzdelle auf dem irischen Netz von 3 milli-Hertz (mHz) auf 12 mHz angewachsen sein, in jüngerer Zeit sollen einzelne Einbrüche sogar über 20 mHz gelegen haben. Für die Risikoeinschätzung ist dabei relevant, dass die 50-Hz-Netzstabilität für Schwankungen von plus/minus 200 mHz ausgelegt ist, auch wenn der Netzbetreiber lieber mit engeren Grenzen arbeitet. In diesem Rahmen wirkt 20 mHz zunächst „nicht viel“, doch die Störungen treten nicht isoliert auf: Wenn weitere Lasten ebenfalls Frequenzsags erzeugen, kann die aufsummierte Dynamik den Betrieb in Richtung kritischer Randbereiche verschieben.
Die vorgeschlagene Lösung setzt daher nicht am Netz selbst an, sondern an der Taktung der Einspeise-/Abfrageereignisse. Anstatt den State-of-Charge genau zur Minute zu prüfen, empfehlen die Forschenden, UPS- und Batteriehersteller sollten die Zeitpläne stochastisch variieren und so eine Randomisierung in die Prüfintervalle einbauen. Das Problem ist damit „software-nah“: eine Änderung im Scheduling reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass viele Geräte exakt gleichzeitig reagieren. Gleichzeitig warnen die Autoren, dass das Phänomen nicht auf UPS beschränkt bleibt. In Tests mit IoT-Geräten – vom smarten Ofen bis zu Raspberry-Pi-Cluster-Setups – sollen sie periodische Leistungsschwankungen ebenfalls detektieren können. Eine generische Software-Patch-Logik existiert auch hier, aber nicht jedes Gerät erhält Firmware-Updates, und selbst bei typischen IoT-Beständen bleibt die Aktualisierungsrate ein praktisches Hindernis. Für die Regulierung bedeutet das: Netzseitige Regeln allein reichen vermutlich nicht, weil das Störmuster global über viele Gerätetypen entsteht und am Ende koordinierte Standards in der Geräte- und Update-Landschaft nötig sind – die „Mystery“ mag erklärbar geworden sein, das Risiko eines Wiederauftauchens bleibt jedoch ohne solche Anpassungen real.
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