Der Kolloquiumsvortrag von Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff über netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids behandelt die aktive Steuerung und Flexibilisierung von Stromverbrauchern und -erzeugern, um Lasten zu optimieren und Strom zu einem günstigen Zeitpunkt zu nutzen. Es wird auf die Herausforderungen bei der Dimensionierung und Überwachung von Verteilnetzen eingegangen, insbesondere hinsichtlich der Einhaltung von Betriebsgrenzen und der Notwendigkeit automatisierter Lösungen zur Sicherstellung der Netzstabilität. Abschließend wird die Rolle innovativer Ansätze wie agentenbasierte Automatisierung und neue Bewertungsmethoden hervorgehoben, um das zukünftige Energieversorgungssystem effektiv zu gestalten.

1. Kolloquiumsvortrag
Netzorientiertes Lastmanagement in zukünftigen Smart Grids
Juniorprofessur Energieinformatik
► Jun.-Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff

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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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