Liebe Bundesnetzagentur, ich hätte da ein paar Fragen...

Zu Beginn meines Vortrags auf dem 32C3 bin ich auf die Daten der Bundesnetzagentur zu Stromausfällen eingegangen — mit der Anmerkung, dass da ein paar Dinge nicht plausibel sind. Ich möchte das in diesem Artikel noch einmal etwas ausführlicher darstellen.

Jeder Stromnetzbetreiber muss auf der Basis des §52 EnWG (“Meldepflichten bei Versorgungsstörungen”) gewisse Daten an die Bundesnetzagentur melden. Dazu gehören:

• “den Zeitpunkt und die Dauer der Versorgungsunterbrechung,
• das Ausmaß der Versorgungsunterbrechung und
• die Ursache der Versorgungsunterbrechung.”

Die Bundesnetzagentur berechnet aus diesen Meldungen den “System Average Interruption Duration Index” (SAIDI). Diese Kennzahl beschreibt, wieviele Minuten ein Letztverbraucher im untersuchten Zeitpunkt durchschnittlich ohne Strom war. Die Kennzahl berechnet sich wie folgt:

N(i) ist die Anzahl der betroffenen Stromkunden des Ausfalls i, und U(i) die jährliche Ausfallzeit des entsprechenden Versorgungsgebiets. N(T) ist die Anzahl der Stromkunden des Versorgungsgebietes. Die Entwicklung in den letzten Jahren sieht so aus:

Grob muss also ein deutscher Stromkunde rund 13 Minuten Stromausfall pro Jahr hinnehmen. Dieser Wert hat sich in den letzten Jahren kaum geändert. Im gleichen Zeitraum gab es in Deutschland einen massiven Zubau der Erneuerbaren Energien. Anhand dieser Daten kann man also schlecht behaupten, dass die Erneuerbaren zu mehr Stromausfällen führen würden.

Die Bundesnetzagentur nimmt die Störungsmeldungen der Versorger über einen XML-Webservice entgegen und speichert diese. Ich habe daher auf der Basis des Informationsfreiheitsgesetzes eine Kopie dieser Datenbank bei der Bundesnetzagentur angefragt. Die Korrespondenz ist bei fragdenstaat.de dokumentiert und in meinen Augen ein Beispiel dafür, wie Anfragenden die Wahrnehmung ihrer Rechte schwer gemacht wird. Nach nur sieben Monaten hat man mir schließlich einen Ausschnitt der Daten zur Verfügung gestellt. Die Anzahl der Kunden in einem Versorgungsgebiet wurden von der Bundesnetzagentur als zu sensibel eingestuft, da ja ein Rückschluß auf die Versorger anhand der Netzgröße möglich sei. Ich habe hier eine andere Rechtsauffassung — um das Verfahren aber nicht weiter zu verzögern habe ich die Daten so akzeptiert. Den SAIDI kann ich allerdings so nicht überprüfen.

Ein Blick in die Daten

Zunächst einmal ein Überblick über alle Daten. In den folgenden Scatterplots wird jeder Ausfall durch einen Punkt (oder Stern) repräsentiert. Man sieht, dass auf den niederen Netzebenen erheblich mehr Ausfälle als auf der Hoch- und Höchstspannungsebene zu verzeichnen sind:

Das kommt daher, dass auf den höheren Netzebenen mehr Redundanz vorhanden ist. Störungen wirken sich also nicht unbedingt in Form eines Stromausfalls aus.

Die Ursachen der einzelnen Ausfälle (geplant und ungeplant) sind wie folgt vermerkt:

Zunächst einmal fällt auf dass der Ausfallgrund “Sonstiges” die Statistik dominiert. Hier sollte über eine weitere Untergliederung der Ausfallgründe nachgedacht werden, da so keine sinnvolle Analyse der Ausfallursachen möglich ist. Weiterhin ist die Ausfallursache “– Bitte wählen –” interessant. Der XML Webservice der Bundesnetzagentur scheint auch Datensätze zu akzeptieren, die nicht korrekt formatiert sind.

Wenn man sich die geplanten Ausfälle ansieht fällt auf, dass während der Weihnachtsfeiertage weniger geplante Ausfälle anfallen. Direkt zum Jahreswechsel gibt es dagegen eine Häufung der Ausfälle. Dies ist vermutlich auf Zählerwechsel zurückzuführen:

Plottet man die Ausfalldauer so fällt auf, dass die Ausfalldauer gehäuft auf halbe Stunde gerundet angegeben wird. Der Median liegt bei 90 Minuten. Es werden also nicht exakte, gemessene Ausfallzeiten gemeldet, sondern eher “pi-mal-Daumen”-Zeiten:

Stellt sich nun natürlich die Frage, wie die einzelnen Netzbetreiber untereinander abschneiden. Gibt es besonders zuverlässige Netzbetreiber? Oder welche, bei denen die Störung besonders lange andauert? Wie eingangs erwähnt wollte die Bundesnetzagentur die Zuordnung zwischen Netzbetreiber und Ausfalldatensatz nicht offenlegen. In den Daten findet sich daher lediglich eine ID, welche bei allen Störungen eines Netzbetreibers gleich ist. Ich kann also die durchschnittliche Ausfalldauer und die mittlere Zeit zwischen zwei Ausfällen berechnen:

Achtung, dieser Plot hat zwei logarithmische Skalen, ansonsten könnte man nur wenig erkennen. Jeder Punkt markiert einen der gut 850 Netzbetreiber. Die Punkte liegen weit auseinander, sprich: Unterschiedliche Netzbetreiber bieten sehr unterschiedliche Versorgungssicherheit. Der Wohnort entscheidet also darüber, wie oft man mit Stromausfällen rechnen muss und wie lange diese in der Regel andauern.

Dabei muss man natürlich auch beachten dass die Netzgebiete der einzelnen Versorger natürlich erheblich unterschiedlich sind: Um ein Problem zu beheben muss ein Versorger auf dem Land mit einer längeren Anfahrt rechnen als ein städtischer Versorger. Vor diesem Hintergrund stellt sich aber dennoch die Frage, ob der SAIDI als Kennzahl für die Zuverlässigkeit überhaupt ein geeigneter Wert ist.

Soweit, sogut — aber...

Das sind zunächst einmal zehn zufällig ausgewählte Versorger (blaue Ziffern). Die rote Linie stellt den Durchschnitt aller Versorger dar: Das ist mehr oder weniger eine Gerade, d.h. es treten über die Zeit mit fast konstanter Wahrscheinlichkeit Stromausfälle auf. Das hätte ich jetzt auch bei allen einzelnen Versorgern erwartet, bei dem einen vielleicht etwas flacher (zuverlässigeres Netz), bei dem anderen etwas steiler.

Bemerkenswert sind jedoch Kurven wie die des Versorgers 641 (die obere, schwarze Linie im Graph). Da sind deutlich unterschiedliche Steigungen der Ausfallgeraden zu erkennen. Bemerkenswert ist, dass die Steigung sich z.B. exakt zum Jahreswechsel 2010 und 2011 ändert. In 2010 meldet der Versorger knapp 1900 Ausfälle, während 2011 gerade noch 57 Ausfälle zu vermelden sind. Ich konnte das zunächst gar nicht glauben und habe nochmal direkt in den von der Bundesnetzagentur übermittelten Excel-Daten nachgesehen:

Das ist nicht durch einen physikalischen Fehlerprozess erklärbar, sondern lässt eher auf organisatorische Änderungen im Ablauf des Meldeprozesses schließen. Auch im Jahr 2013 gibt es seltsame Häufungen der Ausfälle, die ich mir nicht erklären kann.

Auch im Graphen für die kummulierte Ausfallzeit fällt der Versorger 641 auf. Neben der Häufung in 2010 fällt hier insbesondere ein sehr starker Anstieg der Ausfallzeiten im Sommer 2013 auf:

Noch verwunderlicher ist allerdings, dass im Sommer 2013 auch der die durchschnittliche ungeplante Unterbrechungsdauer (rote Linie) rapide steigt. Dies bedeutet ja, dass bei einer signifikanten Anzahl von Netzbetreibern eine ähnliche Fehlerursache vorliegen muss. Hier wäre meine Vermutung, dass eine bestimmte Charge eines bei vielen Versorgern im Einsatz befindliches Bauteil einen Fehler hat, der bei wärmeren Temperaturen im Frühsommer zum Tragen kommt. Belegen kann ich das allerdings nicht.

Die zufällige Auswahl der Versorger beeinflusst im Übrigen das Ergebnis nicht. Auch andere Stichproben weisen die oben dargestellten Eigenheiten auf.

Fazit

Die Daten selbst werden jedoch viele Fragen auf. Abweichungen wie die des Versorgers 641 sind für mich nicht erklärbar. Hier stellt sich natürlich die Frage, wie die Bundesnetzagentur damit umgeht. Werden die Daten überhaupt in diesem Maße ausgewertet? Wurde die Ursache mit den Versorgern diskutiert? Welche Maßnahmen wurden vereinbart? Hinweise zu diesen Fragen nehme ich natürlich gerne entgegen.

Letztlich bleibt natürlich auch die Frage, warum die Daten zu den Stromausfällen überhaupt nicht öffentlich zugänglich sind. In meinen Augen hat der Stromkunde ein legitimes Interesse daran, die Zuverlässigkeit seines Versorgers zu kennen.

Hinweis: Die Analyse habe ich mit Python erstellt. Sämtliche Skripte sowie die Rohdaten finden sich auf github. Wer also selbst die Daten auswerten möchte: Nur zu! Über eine Nachricht zu weiteren Ergebnissen freue ich mich.

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