Masterarbeiten

Im Zuge der Energiewende hat der stetige Ausbau an Erneuerbaren Energien (EE) eine signifikante Änderung der für einen stabilen Betrieb notwendigen Systemdienstleistung zur Folge. Aufgrund der Volatilität der Stromerzeugung durch Photovoltaik (PV)- und Windenergieanlagen wird der Bedarf an Regelleistung im elektrischen Netz tendenziell ansteigen. Der Marktanteil der konventionellen Kraftwerke wird durch die niedrigen Grenzkosten der erneuerbaren Energien reduziert. In der Folge haben sich die Volllaststunden verkürzt, woraus eine Reihe von unwirtschaftlichen Kraftwerke abgeschaltet wurden. Die Deutsche Energie-Agentur (dena)-Studie "Systemdienstleistungen 2030" wies darauf hin, dass konventionelle Kraftwerke und Pumpspeicherkraftwerke bis 2030 nicht in der Lage sein werden, die Regelleistung zu bestimmten Produktzeitscheiben zu erbringen. Die Verbindung der dezentralen Energieanlagen kann eine alternative Quelle der Regelleistung sein. Im Vergleich zur konventionellen Kraftwerke sind diese alternative Anbieter mit kleiner Erzeugungsleistung charakteristisch. Um hinreichende Regelleistung zu beschaffen, werden die ÜNB mit mehrere Regelleistungsanbietern (RLAn) die Verträge abschließen. Der Handel mit einer großen Anzahl von RLAn erhöht die Arbeitsbelastung und -zeiten. Die dezentralen Energieanlagen sind überwiegend in den Verteilnetzebenen angeschlossen. Das Netzsicherheitsmanagement (NSM) wird im Konflikt mit der Regelleistungserbringung stehen. Zur Bewältigung dieses Konflikts ist es erforderlich, der Informationsaustausch zwischen Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB), Verteilnetzbetreiber (VNB) und RLA zu verstärken. Das bestehenden Koordinations-verfahren ist nicht in der Lage, diese multidimensionale Anforderung zu erfüllen. Daher ist es notwendig, eine Plattform zur Förderung der Koordination zwischen mehreren Parteien zu entwickeln. In dieser Arbeit wird eine Lösung auf Basis der Blockchain-Technologie erarbeitet. In diesem Zusammenhang wird zuerst die Erläuterung der Regulierungsrahmen des Regelleistungsmarktes und der Regelleistungserbringung eingebracht. Dann werden die Grundlagen der Blockchain und der Hyperledger Fabric (HF), die als Blockchain-Framework dient, vorgestellt. Der Hyperledger Composer wird für die Modellierung des Geschäftsnetzwerks in Bezug auf die Sekundärregelleistung verwendet. Der Hyperledger Explorer ist als Dashboard des Blockchain-Netzwerks eingestellt. Schließlich wird durch die Demonstration der Anwendungsszenarien die Realisierbarkeit dieser Lösung aufgezeigt.

Durch die zunehmende Einspeisung und Verteilung an erneuerbaren Energien im Stromnetz erhöht sich die Anzahl an Umrichtern. Das kann zur Destabilisierung des Systems führen aufgrund unterschiedlicher Faktoren, von denen einer auf die Regelungsstruktur des Umrichters und seine Regelungsparameter zurückzuführen ist. Dafür sind Parametrierung und Opti-mierung der Regler im Umrichter erforderlich. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Fragestellung, wie die Stabilität eines umrichterdominierten Verteilernetzes für verschiedene Netz-zustände durch die dynamische Parametrierungsmethode verbessert wird. Zur Durchführung der Parametrierung der Regler soll zunächst die angepasste Regelungsstruktur gemäß des Netzzustandes festgestellt werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei Regelungsstrukturen eingesetzt, eine für den Normalzustand und die andere für den Inselzustand. Zur Gewährleistung des Netzbetriebs soll die Regelungsstruktur beim Zustandswechsel korrekt umgeschaltet werden. Daher wird die Schätzung des Netzzustandes benötigt. In dieser Arbeit wird der Zustand durch das künstliche neuronale Netz (KNN) geschätzt. Zusätzlich wird ein digitaler Zwilling (DZ) des Stromnetzes zur Erzeugung der Trainingsdaten für das KNN erstellt. Mit den Assistenten des DZs und KNNs in umrichterdominierten Verteilernetzen wird die Parametrierung der Regler in Umrichter untersucht und durchgeführt. Als Ergebnisse kann die Netzstabilität durch die vorgeschlagene Parametrierungsmethode verbessert werden.

Die fortschreitende Energiewende stellt die elektrische Energieversorgung kontinuierlich vor neue Herausforderungen. Insbesondere Verteilernetze (VN), in die ein Großteil der erneuerbaren Energie Anlagen (EE-Anlagen) integriert ist, kommen an ihrer Belastungsgrenzen. So führt bereits heutzutage der hohe Anteil an erneurbarer Energieerzeugung in einigen Regionen zu einem zunehmenden Leistungsüberschuss, dem aufgrund mangelndem Netzausbaus mit einer Abriegelung von EE-Anlagen begegnet werden muss. Um den Leistungsaustausch zwischen VN steigern zu können, erscheint eine direkte Kopplung auf der 110 kV-Ebene attraktiv. Aus mangelnder Regelbarkeit und einem gegenseitigem Einfluss auf die Schutzkonzepte ist dieser Schritt mit konventioneller Drehstromtechnologie kaum umsetzbar. Der Einsatz der Gleichstromübertragung (GÜ) könnte eine Lösung dieses Problems darstellen, da dadurch die VN nicht galvanisch miteinander verbunden werden. Durch die schnelle, flexible Modulationscharakteristik von Wirk- und Blindleistung der Umrichter ergibt sich zudem eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten, um den Netzbetrieb zu unterstützen. Um das volle Potenzial einer VN-GÜ-Kopplung nutzen zu können, wird im Rahmen dieser Arbeit ein Betriebsführungskonzept entwickelt, das sich der Freiheitsgrade der Umrichter bedient und die Interaktion der gekoppelten Netze berücksichtigen kann. Dabei wird auf die Fähigkeit der Umrichter zurückgegriffen, im Fehlerfall eine schnelle Korrekturmaßnahme durchführen zu können, die einen sicheren Netzbetrieb wiederherstellt. Der Mehrwert des Betriebsführungskonzepts wird anschließend über eine statische Analyse der möglichen einstellbaren Arbeitspunkte aufgezeigt. Anschließend wird mittels einer Betrachtung der Auswirkungen der Korrekturmaßnahmen auf die Systemdynamik aufgezeigt, dass die schnellen Korrekturmaßnahmen ausgeführt werden können, ohne Stabilitätskriterien zu verletzen.

Aufgrund der steigenden Energienachfrage und immer knapper werdender fossiler Ressourcen gewinnt der Ausbau an Erneuerbaren Energie (EE) zur Gewährleistung einer sicheren und nachhaltigen Energieversorgung zunehmend an Bedeutung [1],[4]. Dabei wird in der Mittel- und Niederspannungsebene besonders durch Windkraftanlagen und Photovoltaik EE eingespeist (siehe Abb.1.2) [8]. Infolgedessen wird das Energiesystem in Deutschland signifikant umgewandelt und gleichermaßen bringt dieser Wandel eine große Herausforderung mit sich [9]. Der wachsende Anteil des durch Leistungsschalter ans Netz angeschlossenen dezentralen, volatilen elektrischen Energieerzeuger und deren zunehmende Bedeutung an das zukünftige Energiesystem erfordern einen sich anpassenden Lösungsansatz zum richtigen Einsatz von EE. Zur Untersuchung der durch die dezentral angeschlossenen EE-Anlagen verursachten Auswirkung soll vor dem Einsatz durch eine Simulationsmaßnahme herausgefunden werden, was einzig mittels eines präzisen Netzmodells ausgeführt werden kann. Bezüglich dessen wird im Rahmen dieser Arbeit zuerst ein durch stromrichterbasierte Erzeugung eingespeistes Verteilnetz modelliert. Zur Präzisionssteigerung und konkreteren Annäherung an ein Referenzmodell, wird das aufgebaute Modell parametriert. Die Bearbeitung dieser Themenstellung erfolgt in zwei Forschungsfragen F1 und F2, die nachfolgend zusammenfassend beantwortet werden. - F1 Wie kann das Modell für die Untersuchung der Wechselwirkung zwischen dem Stromrichter und dem Verteilnetz und zwischen dem Stromrichter und dem Inselnetz aufgebaut werden? Zur Untersuchung der Wechselwirkung zwischen dem Stromrichter und dem sowie dem entsprechenden Parallelbetrieb wird sich vor allem mit der Modellierung und der Simulation des Stromrichters basierend auf einem CIGRE Standard Mittelspannungsnetz in der vorliegende Masterarbeit befasst. Dafür werden im ersten Schritt die bestehenden Konzepte zur Modellierung des Stromrichters und des Aufbaus des Mittelspannungsnetzes inklusive der Einrichtung des äquivalenten Freileitungsmodells und Transformatormodells erläutert. Der Fokus liegt dabei auf der Arbeitsweise, der mathematischen Beschreibung und dem Regelungskonzept des Stromrichters sowie dem Ersatzbild des Mittelspannungsnetzes. Basierend auf den Recherchekenntnissen wird im Rahmen dieser Arbeit die Modellierung des Stromrichters durch das Mittelwertmodell auf funktionaler Ebene ausgewählt. Bezüglich dessen wird hier der Schaltvorgang der Transistoren im Stromrichter nicht berücksichtigt, so dass sich sinusförmige Größen der Grundschwingung ergeben. Deren mathematische Bedeutung beschreibt, dass die Momentwerte in Form von den durch das detaillierte Modell umgeformten gepulsten Größen durch Mittelwerte ersetzt werden. Für den Entwurf des Regelungsverfahrens ist es notwendig die einhaltende Regelungsstruktur des Stromrichters zu definieren. Dazu wird die kaskadenförmige Regelungsstruktur zur Ausführung sowie Begrenzung der Überlastung des Stromrichters eingesetzt. Die Nutzbarmachung dessen erfordert eine Umwandlung von dreiphasig, sinusförmigen Zustandsgrößen in dq Koordinaten. Die Regelung des Stromrichters besteht aus drei Bestandteilen. Im ersten Teil werden die Zwischenkreisspannung, die Netzspannung und der Netzstrom erfasst. Währenddessen wird der Netzwinkel mithilfe der PLL in Bezug auf der dreiphasigen Netzspannung ermittelt, damit der Netzstrom in dq Größen zum weiteren Einsatz bei der Stromregelung transformiert werden kann. Im nachfolgenden Bestandteil wird eine übergelagerte Regelungsschleife inklusive einer äußeren Spannungsregelung und einer inneren Stromregelung entworfen. Der letzte Bestandteil besteht aus einer PLL Regelung und die Rücktransformation von dieser durch die im Regelungsverfahren ermittelten dq Größen in dreiphasigen Größen. Des Weiteren wird der Inselbetriebsmodus zur Untersuchung der Wechselwirkung zwischen dem Stromrichter und dem Inselnetz entwickelt. Im Vergleich zum Normalbetrieb (PQ Regelung) wird im Inselbetrieb „Droop Control“ (Pf und QU Regelung) zum Regeln der Netzfrequenz und der Zwischenkreisspannung verwendet. Ist kein Verbundnetzanschluss vorhanden, werden die Spannung und die Frequenz des Inselnetzes durch den im Inselbetriebsmodus laufenden Stromrichter bestimmt (siehe Abschnitt 3.3 und Abschnitt 3.4). Die Untersuchung der Wechselwirkung durch das aufgebaute Modell geschieht anhand der entworfene Szenarien a) -e). Aus den Simulationsergebnissen ist in dieser Arbeit zu erkennen, dass unter der Bedingung der Vernachlässigung der Oberschwingungen der Stromrichter durch einkleines Signal wie der AP-Änderung das Netz nicht stark beeinflussen kann, während die Spannungsänderung des Netzes eine stake Schwingung im Ausgleichvorgang des Stromrichters verursacht. Des Weiteren kann eine große Änderung des Netzes wie ein Kurzschluss (KS) eine schwere Beschädigung des Stromrichters verursachen. Am KS-Ort kann der Strom zum Zeitpunkt auf über 1000A steigen, wodurch der Transistor zerstört werden kann. Aufgrund dessen soll der Stromrichter vor dem KS geschützt werden (siehe Abschnitt 4.1 und Abschnitt 4.2). Tritt der Inselbetrieb auf, wird das Mikronetz mit circa. 49,95Hz anstatt 50Hz betrieben. Außerdem wird das Netz leichter durch den Stromrichter beeinflusst. Die AP-Änderung und die Belastungsänderung können die Frequenz und die Netzspannung beeinflussen (siehe Abschnitt 4.3.2).- F2 Wie kann das Modell durch die gemessene Werte parametriert werden, um ein an das Referenzmodell angenähertes Modell aufzubauen? Die in Kapitel 4 ausgeführten Simulationen basieren auf einem durch das betragsoptimale Verfahren parametrierten Modell. Bezüglich dessen könnten sich die Simulationsergebnisse von der Referenz unterscheiden. Zur Validierung des Modells wird ein Referenzmodell, das besser an die Realität angenähert ist, mit dem Simulationsmodell verglichen (siehe Abschnitt 5.1). Aufgrund der Differenz bedarf das Modell einem Verfahren, damit die Parameter reguliert werden können, um das Modell besser an das Referenzmodell anzunähern. Die im Rahmen dieser Arbeit ausgeführten Verfahren bestehen aus vier Maßnahmen. Bei der ersten Maßnahme wird ein auf einem BP Algorithmus basierender PI Tuner mittels eines neuronalen Netzes aufgebaut. Das Vorgehen besteht aus der Ermittlung der Differenz zwischen der Referenzzustandsgröße und der Modellzustandsgröße in der Regelungsschleife zur Berechnung der entsprechenden Regelungsparameter K_p und K_i, indem das dynamische Verhalten des Modells an das Referenzmodell angenähert werden kann. Mithilfe des PI Tuners kann das Modell durch die variierten PI Parameter jederzeit das Referenzmodell verfolgen. Wenngleich das Verfahren in gewissem Maße die Präzision des Modells verbessert und das parametrierte Modell im Ausgleichvorgang circa.80% dem Referenzmodell ähnelt, sind RMSE von allen Zustandsgrößen im Vergleich zu den anderen Verfahren allerdings geringer (siehe Abschnitt 5.2.1). Allerdings ist die Anwendung für die Parametrierung beim PI Tuner nicht geeignet, weil die Präzision geringer als beim neuronalen Netz ist. Die Nutzbarmachung dieses Verfahrens ist durch ein in der verborgenen Schicht mit 15 Neuronen strukturiertes neuronales Netz zur Nachbildung des Verhältnisses von Spannungs- und Stromschleife im Referenzmodell (siehe Abschnitt 5.2.2) realisiert. Die Modellierung des neuronalen Netzes bedarf einer großen Datenmenge für den Trainingsprozess. Je mehr die Daten für das Training verwendet werden, desto genauer kann das neuronale Netz das Referenzmodell imitieren. Durch die Nutzbarmachung dessen können die durch das neuronale Netz nachgebildeten Spannungs- und Stromschleife mit über 95% an das Referenzmodell angenähert werden. Die andere Parametrierungsmaßnahme mit hoher Präzision ist die Parameterschätzung. RMSE ist dabei um circa. 5% geringer als beim neuronalen Netz (siehe Abschnitt 5.3). Dieses Verfahren kann jedoch im Vergleich zum PI Tuner und der Systemidentifikation als ein zuverlässiger Parametertuner in der Schätzung des Grey-Box Modells verwendet werden. Dies erfolgt durch die vorgegebenen Daten des Referenzmodells und die Differenz zwischen dem Referenz- und Modellzustand mittels LSQ, WLS und ML, um die Parameter zu berechnen. Im Vergleich dazu kann die Systemidentifikation für die Identifizierung der Übertragungsfunktion des Black-Box Modells eingesetzt. Mithilfe deren können alle Schleife des Referenzmodells in Bezug auf die Ein- und Ausgangsdaten durch die Charakterfunktion nachgebildet werden (siehe Abschnitt 5.4). Ein weiteres potenzielles Forschungsfeld liegt in dem Entwurf und der Implementierung eines intelligenten Tuners für die Onlineparametrierung. Der in dieser Arbeit modellierte PI Tuner kann jedoch die Onlineparametrierung ausführen, jedoch ist die Präzision nicht so genau wie bei der Parameterschätzung. Allerdings lässt sich die Parameterschätzung nicht für die Onlineparametrierung einsetzen. Damit das Simulationsmodell besser die Anforderungen der extremen Untersuchungsbedingungen erfüllen kann, soll die Umsetzung des onlineparametrierten Digital Tuners zur Modellierung des an die Realität angenäherten Modells weiterentwickelt werden.

Die hybridische AC/DC Freileitung ist ein innovatives Projekt, das die Übertragungsleistung der mehrfachen Höchstspannungsfreileitungen zunehmen helfen kann. Doch gibt es verschiedene Probleme während des Betriebs der mehrfachen Höchstspannungsfreileitungen. Ein der Probleme ist sogenannte Induktionsspannung, die in dem ausgeschalteten und geerdeten Stromkreis entsteht. wenn es der andere Stromkreis in der Nähe im Betrieb gibt. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden die Werte der Induktionsspannung in dem Matlab Simulink Modell der 380 kV AC und AC/DC Höchstspannungsdoppelfreileitung analysiert und wird der Einfluss der verschiedenen Typen der Freileitungskonfiguration auf die Werte dieser Induktionsspannung betrachtet. Des Weiteren wird einen Einfluss der Verwendung der zusätzlichen Schutzerdung auf die Werte der Induktionsspannung entlang der Freileitung analysiert.