Kaiserslautern - Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
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Regelkonzept für eine Niederspannungsnetzautomatisierung unter Verwendung des Merit-Order-Prinzips
(2022)
Durch die zunehmende Erzeugungsleistung auf Niederspannungsnetzebene (NS-Netzebene) durch Photovoltaikanlagen, sowie die Elektrifizierung des Wärme- und des Verkehrssektors sind Investitionen in die NS-Netze notwendig. Ein höherer Digitalisierungsgrad im NS-Netz birgt das Potential, die notwendigen Investitionen genauer zu identifizieren, und damit ggf. zu reduzieren oder zeitlich zu verschieben. Hierbei stellt die Markteinführung intelligenter Messsysteme, sog. Smart Meter, eine neue Möglichkeit dar, Messwerte aus dem NS-Netz zu erhalten und auf deren Grundlage die Stellgrößen verfügbarer Aktoren zu optimieren. Dazu stellt sich die Frage, wie Messdaten unterschiedlicher Messzyklen in einem Netzautomatisierungssystem genutzt werden können und wie sich das nicht-lineare ganzzahlige Optimierungsproblem der Stellgrößenoptimierung effizient lösen lässt. Diese Arbeit befasst sich mit der Lösung des Optimierungsproblems. Dazu kommt eine Stellgrößenoptimierung nach dem Merit-Order-Prinzip zur Anwendung.
Im Gegensatz zum Übertragungsnetz, dessen Struktur hinreichend genau bekannt ist, sind passende Netzmodelle
für Mittelspannungsnetze (MS-Netze) wegen der hohen Anzahlen der MS-Netze und Verteilnetzbetreiber (VNB)
nur schwer abzubilden. Des Weiteren ist eine detaillierte Darstellung realer MS-Netze in wissenschaftlichen Publikationen
aus datenschutzrechtlichen Gründen meist nicht erwünscht. In dieser Arbeit werden MS-Netzmodelle
sowie ihre Entwicklung im Detail erklärt. Damit stehen erstmals für die Öffentlichkeit nachvollziehbare MS-Netzmodelle
für den deutschsprachigen Raum zur Verfügung. Sie können als Benchmark für wissenschaftliche Untersuchungen
sowie zur Methodenentwicklung verwendet werden.
Durch die stetige Zunahme von dezentralen Erzeugungsanlagen, den anstehenden Smart-Meter Rollout sowie die zu erwartende Elektrifizierung des Verkehrssektors (E-Mobilität) steht die Netzplanung und Netzbetriebsführung von Niederspannungsnetzen (NS-Netzen) in Deutschland vor großen Herausforderungen. In den letzten Jahren wurden daher viele Studien, Forschungs- und Demonstrationsprojekte zu den oben genannten Themen durchge-führt und die Ergebnisse sowie die entwickelten Methoden publiziert. Jedoch lassen sich die publizierten Methoden meist nicht nachbilden bzw. validieren, da die Untersuchungsmodelle oder die angesetzten Szenarien für Dritte nicht nachvollziehbar sind. Es fehlen einheitliche Netzmodelle, die die deutschen NS-Netze abbilden und für Ver-gleichsuntersuchungen herangezogen werden können, ähnlich dem Beispiel der nordamerikanischen Verteilnetzmodelle des IEEE.
Im Gegensatz zum Übertragungsnetz, dessen Struktur hinreichend genau bekannt ist, sind passende Netzmodelle für NS-Netze wegen der hohen Anzahlen der NS-Netze und Verteilnetzbetreiber (VNB) nur schwer abzubilden. Des Weiteren ist eine detaillierte Darstellung realer NS-Netze in wissenschaftlichen Publikationen aus daten-schutzrechtlichen Gründen meist nicht erwünscht. Für Untersuchungen im Rahmen eines Forschungsprojekts wurden darum möglichst charakteristische synthetische NS-Netzmodelle erstellt, die sich an gängigen deutschen Siedlungsstrukturen und üblichen Netzplanungsgrundsätzen orientieren. In dieser Arbeit werden diese NS-Netzmodelle sowie ihre Entwicklung im Detail erklärt. Damit stehen erstmals für die Öffentlichkeit nachvollziehbare NS-Netzmodelle für den deutschsprachigen Raum zur Verfügung. Sie können als Benchmark für wissenschaftliche Untersuchungen sowie zur Methodenentwicklung verwendet werden.
Die fortschreitende Verbreitung von Ethernet-basierten Strukturen mit dezentralen und verteilten Anwendungen in der Automatisierung führt zu den so genannten netzbasier-ten Automatisierungssystemen (NAS). Diese sind zwar in Anschaffung und Betrieb kostengünstiger, moderner und flexibler als herkömmliche Strukturen, weisen jedoch nicht-deterministische Verzögerungen auf. Die genaue Analyse der resultierenden Antwortzeiten ist somit nicht nur Voraussetzung für den verantwortungsbewussten Einsatz dieser Technologie sondern ermöglicht es auch, bereits im Vorfeld von Umstrukturierungen oder Erweiterungen, Fragen der Verlässlichkeit zu klären. In diesem ersten von zwei Beiträgen wird hierfür zunächst die für die speziellen Bedürfnisse der Strukturbeschreibung von netzbasierten Automatisierungssystemen entwickelte Modellierungssprache DesLaNAS vorgestellt und auf ein einführendes Beispiel angewendet. Im zweiten Beitrag wird darauf aufbauend gezeigt, welchen Einfluss die einzelnen System-komponenten (SPS, Netzwerk, I/O-Karten) sowie netzbedingte Verhaltensmodi wie Synchronisation und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen auf die Antwortzeiten des Gesamtsystems haben. Zur Analyse selbst wird die wahrscheinlichkeitsbasierte Modellverifikation (PMC) angewendet.
Netzbasierte Automatisierungssysteme (NAS) sind das Ergebnis der zunehmenden Dezentralisierung von Automatisierungssystemen mittels neuerer Netzwerkstrukturen. Eine ganze Fülle von Einflussfaktoren führt jedoch zu einem Spektrum von nicht-deterministischen Verzögerungen, die direkten Einfluss auf Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Automatisierungsanlagen haben. Eine genaue Analyse dieser Einflussfaktoren ist somit nicht nur Voraussetzung für den verantwortungsbewussten Einsatz dieser Technologie sondern ermöglicht es auch, bereits im Vorfeld von Umstrukturierungen oder Erweiterungen Fragen der Verlässlichkeit zu klären. In diesem Beitrag wird gezeigt, welchen Einfluss einzelne Komponenten sowie netzbedingte Verhaltensmodi wie Synchronisation und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen auf die Antwortzeiten des Gesamtsystems haben. Zur Analyse wird die wahrscheinlichkeitsbasierte Modellverifikation (PMC) verwendet. Umfangreiche Messungen wurden zur Validierung der Ergebnisse durchgeführt.