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LINUX Cluster Project

Hochspannungstechnik


Institution

  • Name: Lehrstuhl für Hochspannungs- und Anlagentechnik
  • Address: Arcisstraße 21, 80333 München
  • Project Proposal Date: 2019-04-29 11:03:15

Abstract:

Primäres Ziel der P(U)-Studie ist die Entwicklung von Planungsgrundlagen für die Auslegung von optimierten P(U)-Kennlinien unter der Berücksichtigung des stückweisen Zubaus weiterer EZA in ein Netzgebiet. Die Problematik rührt daher, dass eine für eine EZA optimierte Kennlinie sich beim Zubau weiterer EZA nicht mehr im optimalen Zustand befindet und im schlechtesten Falle etwaige Spannungsbandverletzungen nicht mehr verhindern kann. Beispielhaft kann folgendes Szenario skizziert werden: Eine große EZA soll in ein Netzgebiet integriert werden. Dem Netzanschluss wird stattgegeben, jedoch kann der notwendige Netzausbau nicht sofort umgesetzt werden. Den sich hierdurch potentiell einstellenden temporären Spannungsproblemen ist durch eine geeignete P(U)-Kennlinie weitestgehend vorzubeugen. Diese wird so optimiert und parametriert, dass die abgeregelte Wirkenergie der EZA so gering wie möglich ausfällt. Nun soll eine weitere EZA in das gleiche Netzgebiet integriert werden. Es stellt sich die Frage, wie die P(U)-Kennlinie der neu anzuschließenden EZA parametriert werden soll. Zudem muss sichergestellt werden, dass die für optimierte Kennlinie der bereits integrierten EZA in diesem neuen Szenario nicht zu Spannungsbandverletzungen führt. Gleichzeitig muss auf eine etwaige Anpassung der UW-Regelung geprüft werden. Für diese multilaterale Optimierungsproblematik bestehen bisher keine Planungsgrundlagen. Es wurde eine Vorgehensweise entwickelt, welche auch bei stückweisem Zubau von EZA eine so gut wie möglich optimierte P(U)-Kennlinie entwerfen kann. Im Rahmen der Optimierung soll die abgeregelte Wirkenergie der EZA minimiert werden. Dafür sind umfangreiche probabilistische Rechnungen notwendig, die jeweils mehrere Jahreszeitreihenrechnungen in sich tragen und sehr rechenintensiv sind. Die Berechnungs-und Analysemethodik wurde in MATLAB umgesetzt.