Entwicklung und Evaluierung eines Algorithmus zur automatisierten Rekonfiguration von Niederspannungsnetzen

Aktuelle Trends, wie die zunehmende Verbreitung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge (EVCSs) mit und ohne Batteriespeicher in Kombination mit Wärmepumpen (WP) und Klimaanlagen, stellen Niederspannungsnetze (NS-Netze) bzw. deren Betrieb vor neuartige Herausforderungen. Diese können beispielsweise in Form von nennenswerten Lastfluss- sowie Kurzschlussproblemen in deren traditionellen, meist radialen Strukturen bzw. Topologien auftreten. Ein wesentliches Beispiel dafür ist die Überlastung von Leitungssegmenten durch Lasten mit erheblicher Gleichzeitigkeit (EVCSs, WPs, Klimaanlagen etc.). Darüber hinaus können hohe lokale Einspeisungen durch dezentrale Stromerzeuger (z. B. Photovoltaikanlagen, Kleinwasserkraftwerke, Batterie-Energiespeichersysteme) zu Problemen der Spannungsqualität (bspw. Verletzung der Spannungsgrenzen, Spannungsabfall, schnelle Spannungsänderungen) führen. Das Projekt ,,Power System Cognification“ (PoSyCo) entwickelt Lösungsansätze, um diese eben genannten Herausforderungen zu bewältigen. Es zielt darauf ab, ein ,,SOFTprotection“-System zu implementieren, das zur Vermeidung von systemkritischen Zuständen des Niederspannungsnetzes bzw. von Fehlern beiträgt und als Ergänzung zur herkömmlichen ,,HARDprotection“ (u. a. Sicherungen, Leistungsschalter) dienen soll. Im Zuge dieses Papers wird einer der dafür entwickelten Methoden in Form eines Algorithmus zur automatisierten Netzrekonfiguration auf Ebene der Niederspannung (NS) näher beschrieben. Die nachfolgende Abbildung zeigt das Blockdiagramm der dafür designten Entwicklungsumgebung samt dem darin eingebetteten Algorithmus bestehend aus den fünf Submodulen Evaluierung, Priorisierung, Auswahl, Bestätigung und Ausführung.

Der Algorithmus evaluiert dabei, basierend auf sechs berechneten Kennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs), die beste Konfiguration einer bestehenden Netztopologie und schlägt eine potentielle Umschaltung vor. Nähere Informationen können dem verlinkten Full Paper entnommen werden.

DOI: https://doi.org/10.1007/s00502-021-00939-5

Download Paper: https://rdcu.be/cyRli