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Hochschule Düsseldorf University of Applied Sciences		Forschungsgruppe Smart Grid und Virtuelle Kraftwerke Forschungsgruppe Smart Grid und Virtuelle Kraftwerke

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Kurzfassung

For the approximation of low-voltage grid dynamics we present an energy based bottom-up model to create highly diverse household load profiles. In an object-oriented approach, nodal loads are represented by classifications of appliances and distributed to the phases in order to consider the characteristically unbalanced load of residential customers over time. Probability parameters, regarding time of use, corresponding duration of use and the magnitude of power consumption, are derived from a combination of statistical data and global load profiles. These parameters build probability models from cross-sectional data for specific points in time which are processed by a probabilistic load-flow along the time axis.

A simulation of a rural low-voltage grid using detailed information about the topology, renewable energy sources and residential energy consumption is performed. Results are validated and compared to high-resolution measurements of the real grid. The proposed model - embedded in an appropriate simulation scheme - will support the further development of planning, operational and control strategies for today's and future low-voltage grids.

Schlagwörter

Distributed power generation, load modeling, power system analysis computing, power system simulation

Kurzfassung

In this paper a new method to approximate nodal loads of a low-voltage grid using few measurements is presented. The performance is evaluated within two commonly occurring grid topologies. Highly unbalanced loads are associated to random nodes which represent the true state of the grid. Based on few line-to-neutral voltages and nodal-load measurements an objective function is evaluated and minimized by stochastic optimization using the simulated annealing algorithm. As unbalanced nodal loads produce a neutral shift, the use of a 4-wire load-flow algorithm is therefore mandatory.

The accuracy of this load approximation technique, with respect to a sensitivity analysis of the optimization parameters, is presented. Possible areas of application for this method are state-estimation and future system-operators' decision supporting algorithms.

Schlagwörter

Approximation algorithms, power system measurements, simulated annealing, state-space methods

25. bis 26. März

Palais, Kassel

P. Huppertz, L. Kopczynski, R. Zeise, M. Kizilcay (Uni Siegen)

Einsatz der Datenbasis zur effizienteren Planung von Ausbaumaßnahmen in elektrischen Niederspannungsnetzen mit dezentralen Erzeugern auf Basis einer probabilistischen Netzsimulation

Kurzfassung

Klassische Planungsgrundsätze und Methoden zur Identifkation verfügbarer Leistungsreserven in elektrischen Niederspannungs-netzen werden einem erweiterten Simulationsansatz gegenüber ge- stellt. Grundlage dieses An- satzes ist die probabilistische Leistungsussberechnung unter Verwendung spezifischer Informationen der installierten Photovoltaik-Anlagen. Dies erlaubt die quantitative Be-
rücksichtigung statistischer Un-
sicherheiten im Energiewand-lungsprozess der Photovoltaik-Anlagen und Verbraucher-gruppen. Die Simulation eines Sommertages in einem länd- lichen Niederspannungsnetz wird unter Einbindung klimatischer Einflüsse statistisch ausge-wertet.

Der Mehrwert einer detaillierteren Modellierung zur Identikation von Netzkapazitäten im Tagesverlauf als Grundlage eines zukünftigen Leistungsussmanagements in der Niederspannungsebene wird diskutiert.

25. bis 26. März

Palais, Kassel

P. Huppertz, L. Kopczynski, R. Zeise, M. Kizilcay (Uni Siegen)

Stabilisierungseffekte durch den Einsatz von Wärmepumpen kleiner Leistung in elektrischen Niederspannungsnetzen

Kurzfassung

Der vorliegende Beitrag untersucht den netzdienlichen Einsatz von Wärmepumpen im elektrischen Niederspannungs- netz an einem Sommertag mit hoher Einspeiseleistung. Pro- babilistische Haushaltsprofile werden auf Basis statistischer Informationen zum elektrischen und thermischen Energiebedarf erstellt und die Dimensionierung der Wärmepumpenleistung in Kombination mit einem Warmwasserspeicher abgeleitet. Zur Deckung des täglichen Warmwasserbedarfs erfolgt über die Systemgrenzen elektrisch-thermisch hinweg die Aufheizung des Warmwasserspeichers. Am Netzknotene erhöht dies die elektrische Belastung durch Verbraucher und überlagert sich mit der Einspeisung durch Photovoltaik-Anlagen.

Ausgehend vom Grundszenario wird der Durchdringungsgrad der Wärmepumpe in drei Stufen erhöht und verglichen. Um Un- sicherheiten im Wärmepumpen-, Verbrauchs- und Einspeise- prozess zu berücksichtigen, wird eine probabilistische Leistungs- flussberechnung im 4-Leiter System eingesetzt. Der Effekt der Netzstabilisierung durch Reduktion der Leistungsfluss-umkehr im Tagesverlauf wird statistisch ausgewertet. Die Rolle der Wärmepumpe als netzbezogene Maßnahme in Niederspannungsnetzen außer- halb der Heizperiode wird diskutiert.

20. bis 21. Oktober

Frankfurt am Main

P. Huppertz, M. Schallenburger, L. Kopczynski, R. Zeise

Simulation von zeitvarianten stochastischen Prozessen im 4-Leiter-Niederspannungsnetz

Kurzfassung

Die zuverlässige Erfüllung zu- künftiger Systemaufgaben in elektrischen Niederspannungs- netzen setzt die Erprobung neuartiger Planungs- und Be- triebsführungstrategien mit Hilfe komplexer Simulationen voraus. Statistische Auswertungen von zeitlich hochaufgelösten elek- trischen Messdaten eines realen 4-Leiter-Niederspannungsnetzes zeigen, dass hierfür neue Modellansätze benötigt werden. Zur Nachbildung der System- dynamik im Tagesverlauf werden im Folgenden zeitvariante probabilistische Modelle für Verbraucherklassen abgeleitet und zusammen mit detaillierten Modellen für Photovoltaik-Anlagen simuliert.

Zur Berücksichtigung der Neutral-leiterbelastung erfolgt eine proba-bilistische Leistungsflussberech- nung in einer 4-Leiter-Netztopolo- gie. Während der Simulation wird eine statistische Bewertung aus- gewählter Knotenspannungen vorgenommen, welche die Grund- lage zur Steuerung von Betriebs-mitteln bildet. Als Ergebnis liegt ein hochdimensionaler, zeitvari- anter stochastischer Prozess vor, der für vertiefende statistische Analysen geeignet ist.