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Kolloquiumsvortrag         Netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids         Juniorprofessur Energieinfor...
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3 Gleichzeitigkeitsfaktor für Lasten mit und ohne DSM                             Auslegung von Betriebsmittelkapazitäten ...
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11 Bewertung von Betriebszuständen (cont‘d)         Integrierte Darstellung zulässiger Betriebsgrenzen         ►    Bewert...
12 Einhaltung zulässiger Betriebsgrenzen         ►    Minimale Korrektur von Zustandsvektoren              ►    Verfügbare...
13 Wichtige Analyse-/Entwurfsfragen         Nicht-funktionale Eigenschaften dezentraler Energiemanagementansätze         ►...
14 Entwicklungsbedarf: Netznutzungskoordinator (Arbitrator)                                                               ...
15 Agentenbasierte Verteilnetzautomatisierung         ►    Dynamischer Ressourcenpool              ►    Stochastisches Erz...
16 Szenario: Schnellladedienst für E-Mobilität         Potenzial für einen Netznutzungskoordinator         ►    Zusätzlich...
17 Fazit         ►    Das Energieversorgungssystem von Morgen              ►    Große Anzahl von Komponenten, die aktiv am...
18 Ausblick         Nichtfunktionale Lösungseigenschaften         ►    Zuverlässigkeit, Sicherheit, Vertraulichkeit       ...
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Netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids

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Netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids

  1. 1. Kolloquiumsvortrag Netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids Juniorprofessur Energieinformatik►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff
  2. 2. 2 Demand Side Management/Demand Response Intelligentes Verschieben von Lasten in Smart Grids ►  Ziel: Strom dann verbrauchen, wenn er besonders günstig ist! ►  Lastverschiebepotenzial von Verbrauchern und Erzeugern mit zeitflexiblen Betriebszyklen ►  Im Haushalt (Weiße Ware, Wärmepumpen etc.) ►  Gewerblich (Kühlhäuser, Klimaanlagen etc.) Aktivierung von Verbrauchern über ein Externes Steuer-/Preissignal DSM/DR Energieversorger Annäherung an ein vorgegebenes Lastprofil Lastreduktion Peak Clipping Valley Filling Lastverschiebung ►  Geht das so einfach?►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  3. 3. 3 Gleichzeitigkeitsfaktor für Lasten mit und ohne DSM Auslegung von Betriebsmittelkapazitäten Höchstspannungsebene HS-Netz HS/MS- Transformator Elektrisches Verteilnetz Hochspannungsebene MS-Kabel MS/NS- Transformator Mittelspannungsebene ►  Das stochastische Verhalten von Lasten wird mithilfe eines Bildquelle: www.arosaenergie.ch Gleichzeitigkeitsfaktors berücksichtigt NS-Kabel ►  Maß für die stochastische Durchmischung von Lasten, die über eine Netzkomponente versorgt werden ►  Für DSM-Lasten wird ein GleichzeitigkeitsfaktorNiederspannungsebene von 1 angenommen NS-Endnutzer ►  Synchrones Aktivieren von Verbrauchern/Erzeugern verletzt den Gleichzeitigkeitsfaktor als Planungsgrundlage►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  4. 4. 4 Verteilnetze – Variationen des DSM-Anteils Überschreiten zulässiger Betriebsgrenzen HS-Netz thermische Anteil steuerbarer Lasten (SL), bezogen auf 30kW Anschlussleistung HS/MS-Transf. 40 MVA Belastungsgrenze (~25.000 WE) thermische MS-Kabel 5.8 MVA Belastungsgrenze (~2500 WE) thermische MS/NS-Transf. 630 kVA Belastungsgrenze (~150 WE) NS-Kabel thermische 190kVA Belastungsgrenze (~25 WE) NS-Endnutzer 30kVA zulässiges (=1 WE) Spannungsband Anteil teilnehmender DSM-Wohneinheiten (WE) Quelle: ESW – TU Dortmund, 2010►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  5. 5. 5 Verteilnetze – Investitionskosten für DSM/DR Umgelegt auf Wohneinheiten (WE) Verletzung des zulässigen Spannungsbandes Überlastung des HS/MS- Kosten pro WE [€] Transformators Unterhalb thermischer Belastungsgrenzen Anteil DSM-WE Quelle: ESW – TU Dortmund, 2010►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  6. 6. 6 Berücksichtigung von Netzkapazitäten in Smart Grids Problem fehlender Mess- und Steuerungstechnik ►  Dimensionierung nach maximal zu erwartenden Belastungssituationen (unter Berücksichtigung von Gleichzeitigkeitsfaktoren) ►  Fehlende Notwendigkeit einer aktiven Beobachtung dieser Netzabschnitte HöS messtechnisch überwacht ►  Neuartige Einflüsse und Belastungssituationen durch dezentrale Einspeisung ►  Bislang vor Überlast geschützte Betriebsmittel können Überlastet werden HS ►  Zulässige Betriebsgrenzen können verletzt werden ►  Verfahren notwendig, um derartige Probleme zu erkennen und rechtzeitig zu vermeiden Bildquelle: www.arosaenergie.ch MS ►  Ziel: größtmögliche Flexibilität im Umgang mit aktiv steuerbaren Anlagen und Betriebsmitteln ►  Bewertung verfügbarer Netzkapazitäten überwacht NS ►  Automatisierte Lösungen werden benötigt... nicht►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  7. 7. 7 Verteilnetzautomatisierung Smart Grid Plattform ►  Schnittstelle zwischen überwachtem Übertragungs- und unüberwachtem Verteilnetz ►  Überwachung und Automatisierung aktiver Betriebsmittel im Verteilnetz ►  Optimierter Betrieb und einfachere Wartung von Primärtechnik ►  Erhöhung von Versorgungssicherheit und Spannungsqualität ►  Effizientere Netzauslastung ►  In den Verteilnetzen zwei Hauptanwendungsgebiete (aus der IKT-Perspektive) ►  Bereitstellung von Systemdienstleistungen ►  Betrieb existierender Sekundärtechnik unter veränderten Nutzungsbedingungen ►  Geeignete Komponenten? Bildquelle: VDE►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  8. 8. 8 Verteilnetzautomatisierung (cont‘d) Smart Grid Plattform ►  Aktorik (aktive Betriebsmittel, steuerbare Anlagen) ►  in den Verteilnetzen der Mittel- und Niederspannungsebene Netzbetriebsmittel Anlagenseitig Szenario: Trafo-Stufenschalter Leistungselektronik Spannungshaltung FACTS (Zukunft) Umrichter Leistungsschalter Szenario: Schutztechnik Schutztechnik Fehlerbehandlung ►  Sensorik (messtechnische Erfassung) ►  Direkte Messtechnische Erfassung der Netzbetriebsmittel (echtzeitfähige Nah- und Weitbereichskommunikation) ►  Smart Meter, Home Gateways (heterogen: zeitliche Auflösung, Präzision, Aktualität etc.) Also ein rein technisches Problem?►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  9. 9. 9 Berücksichtigung von Netzrestriktionen Zurück zu unserem Ausgangsproblem... U max ►  Identifizieren optimaler (minimaler) UN Rekonfigurationen (Redispatch) ►  Einhaltung von Spannungsbändern U min ►  Berücksichtigung maximaler U max Leitungs-/Trafoströme UN ►  Komplementäre Einspeisung/ U min Verbrauch? U max UN ►  Spannungsänderung am U min Transformer (tap-change)?►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  10. 10. 10 Bewertung von Betriebszuständen Herkömmliches Verfahren ►  Betriebszustände ergeben sich aus dem Zusammenspiel aller am Netz angeschlossen Akteure ►  Messen der Knotenleistungen ►  Berechnung des Knotenspannungen ►  Berechnen der Leitungsströme Innerhalb zulässiger Unterhalb maximaler Spannungsbänder? Leitungsströme? P,Q Leistungsfluss- gleichungen ! U $ ! I $ ! I $ # 1 & # 1 & # 1 & n #  & #  & #  & * * # & # & # & S i = U i ∑Y ik U k # Uk & # Ik & # Il & k=1 " % " % " % P,Q P,Q Minimale Änderung der Knotenleistungen? 1. Knotenleistungen 3. Leitungsströme 2. Knotenspannungen und -ströme ▶  Newton-Raphson- Verfahren: keine Umkehrfunktion, ▶  Iterative Suche nach nicht komplex differenzierbar, Nullstelle der nicht-linearen technisch irrelevante Lösungen, komplexwertigen Leistungs- NR-Konvergenz nicht garantiert flussgleichungen Für unsere Fragestellung ungeeignet... Lösung?►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  11. 11. 11 Bewertung von Betriebszuständen (cont‘d) Integrierte Darstellung zulässiger Betriebsgrenzen ►  Bewertung der Zulässigkeit von Betriebszuständen erfolgt „absolut“ (qualitativ). ►  Bestimmung des Zustandsvektors à elementweise Überprüfung ►  Gesucht wird „relative“ Darstellung (quantitativ) ►  Entfernung eines Zustandsvektors von zulässigen Betriebsgrenzen ►  Ansatz: Zusammenhängende Darstellung zulässiger Betriebsgrenzen ►  Als Menge in ℝ2n (für ein Netz mit n Knoten)►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  12. 12. 12 Einhaltung zulässiger Betriebsgrenzen ►  Minimale Korrektur von Zustandsvektoren ►  Verfügbare Freiheitsgrade entsprechen flexiblen/verschiebbaren Erzeugern und Verbrauchern   Erzeuger Verbraucher U=0.9 pu U=1.1 pu Q2 I=3.0 pu Pist,Qist PV KWK P3,QWärmepumpen 3 „Weiße Ware“ P2,Q2 P1,Q1 Nebenbedingungen: Nebenbedingungen: Einspeisevergütung (Aktueller) Leistungstarif Gestehungskosten Nutzerprozess Nutzerprozess Verfügbarkeit P2►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  13. 13. 13 Wichtige Analyse-/Entwurfsfragen Nicht-funktionale Eigenschaften dezentraler Energiemanagementansätze ►  Analyse- und Entwurfsverfahren zur Beantwortung von Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Effizienzfragen, und daraus abgeleitete Methoden zur Netzbewertung. ►  Zustands-/Belastungsvorhersagen P an Knoten 7 Trajektorie des Betriebspunktes 3D-Schnitt der zulässigen (hochdimensionalen) Spannungsgrenzen P an Knoten 1 „nächste“ möglicherweise kritische Belastungsgrenzen Q an Knoten 2►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  14. 14. 14 Entwicklungsbedarf: Netznutzungskoordinator (Arbitrator) Pmax ,Qmax ΔP, ΔQ Zustandsop*mierung   Constraints   Bes*mmung  verbleibender  Belastbarkeitsreserven      Arbitrator   Betriebszustand   Netzmodell   Adap*ve  Modellintegra*on      Adap+ver  State  Es+mator   P Q U I … Smart Meter (Home Gateways oder eine bessere Idee!)►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  15. 15. 15 Agentenbasierte Verteilnetzautomatisierung ►  Dynamischer Ressourcenpool ►  Stochastisches Erzeuger-/Verbraucherverhalten ►  Variabler Anlagenpool (Bsp. Elektromobilität) ►  Unbekannte Gerätetypen ►  Verteilte Systemzustandsinformationen ►  Adaptive Verteilung von Funktionalität über einen dynamischen Komponentenpool ►  (Teil)autonome Prozesse ►  Verteiltes Koordinations-/Organisationsparadigma ►  Migration/Replikation von Funktionalität ►  Lernfähigkeit ►  Ansatz: Methoden der Selbstorganisation Multiagenten Paradigma►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  16. 16. 16 Szenario: Schnellladedienst für E-Mobilität Potenzial für einen Netznutzungskoordinator ►  Zusätzliche Energieanwendungen hoher Leistung ►  Schnellladung für Elektrofahrzeuge P,Q P,Q P,Q Max Charging Power►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  17. 17. 17 Fazit ►  Das Energieversorgungssystem von Morgen ►  Große Anzahl von Komponenten, die aktiv am Netzgeschehen teilhaben ►  Gefahr von Betriebsmittelüberlastungen ►  Unter-/Überschreiten zulässiger Betriebsgrenzen ►  Präzisere Erfassung von Betriebsdaten, zur Identifikation hochdynamischer Versorgungskonfigurationen notwendig ►  Neue Bewertungsverfahren notwendig ►  (Energie)Informatik von Heute ►  Komplexe Systeme beherrschbar machen ►  Softwareagenten als autonome kooperative Einheiten, die ein derartiges System leichter regel-, steuer- und simulierbar machen ►  Umgang mit großen Datenmengen/-strömen ►  Mustererkennungsverfahren ►  Großartiges praktisches Umfeld für InformatikabsolventInnen►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12
  18. 18. 18 Ausblick Nichtfunktionale Lösungseigenschaften ►  Zuverlässigkeit, Sicherheit, Vertraulichkeit ►  Robustheit, Verfügbarkeit ►  Redundanz (N-1, N-2, ...) ►  Adaptivität und Flexibilität ►  Interoperabilität (kompatible Systeme, niedrige Integrationskosten, einfach zu rekonfigurieren) ►  Skalierbarkeit ►  Verteilung/Verschiebung von Funktionalität ►  Räumliche und zeitliche Anforderungen ►  Wahrung der elektrischen Versorgungssicherheit ►  System Average Interruption Duration Index (SAIDI) ►  System Average Interruption Frequency Index (SAIFI) ►  Regulierung im liberalisierten Energiemarkt ►  Dokumentation/Garantie von quantitativen Leistungs- und Sicherheitszielen►  Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff 10.05.12

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