Resilienz und Effizienz intelligenter und nachhaltiger Stromnetze: mesoskopische Modellierung und stochastische Simulation
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Ralf Günter Mock
- Stellv. Projektleiter/in : Dr. Christian Zipper
- Projektteam : Dr. Tomas Hruz, Dr. Daniel Hupp
- Projektvolumen : CHF 390'000
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Innosuisse (Innovationsprojekt / Projekt Nr. 32926.1 IP-EE)
- Projektpartner : Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ETH / Departement Informatik
- Kontaktperson : Ralf Günter Mock
Beschreibung
Moderne Stromnetze sind derzeit von grossen Veränderungen in
Bezug auf Technologie, Belastbarkeit und Effizienz betroffen, unter
anderem durch den Einsatz von erneuerbaren Energiequellen und
intelligenter Technologie. Die Modellierung und Optimierung grosser
Energienetze wird durch die oben genannten Veränderungen erschwert.
Um die zukünftigen Ziele des Netzbetriebs zu erreichen, entwickelt
das Projekt die Analyse von Stromnetzen durch einen zweistufigen
Modellierungs- und Simulationsprozess weiter.
Der Schwerpunkt liegt dabei auf mesoskopischen Stromnetzen und
deren stochastischer Modellierung. Diese stehen einerseits noch in
engem Zusammenhang mit der Stromerzeugung und dem Stromverbrauch,
andererseits sind sie nicht weit von der Modellierung globaler
Netze entfernt. Der Modellierungsansatz umfasst zwei spezifische
und innovative Modellierungs- und Bewertungsebenen. Der erste
Ansatz ist eine quantitative Bewertung der Belastbarkeit und führt
zu Resilience Priority Values (RePV). Zur Berechnung der
Netzwerk-RePVs planen wir die Arbeit an zwei Hauptproblembereichen:
(1) Bereitstellung einer massgeschneiderten Belastbarkeitsmetrik
und (2) vereinfachter Ansatz für Netzresilienz-Audits.
Auf der zweiten Ebene erweitern wir die Basiseinheiten (buses) um
eine stochastische Leistungsflussmodellierung, die auf der
Bottom-up-Architektur und der Leistung realer Stromnetze basiert
und eine Beschreibung der einzelnen Stromverbraucher und -erzeuger
verwendet. Im nächsten Schritt verwenden wir die spezifische
(nahezu massstabsfreie) Netzarchitektur, die DC-Approximation und
den schnellen linearen Solver, um ein schnelles optimales
Leistungsfluss-Prototyping zu erstellen, das zur Verfeinerung der
Netzstabilität (Resilienz) und zur Analyse der Auswirkungen von
Systemoptimierungsmassnahmen in der Netzarchitektur verwendet
werden kann.
Daher führen diese Modellierungsschritte von einem einfachen
Übersichtsmodell zu einem fortgeschrittenen stochastischen
Leistungsflussmodell auf der mesoskopischen Ebene. Die Ergebnisse
können von Netzbetreibern, Energieversorgern und
Regulierungsbehörden industriell genutzt werden, um die
Belastbarkeitsniveaus zu bestimmen und das Design, die Bewertung
und die Optimierung moderner Netze zu optimieren.
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
Publikationen
-
Hupp, Daniel; Hruz, Tomas; Mock, Ralf Günter,
2020.
Quantifiable resilience analytics of power grids by simulating power flows [Paper].
In:
Baraldi, Piero; Di Maio, Francesco; Zio, Enrico, Hrsg.,
Proceedings of the 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference.
30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (ESREL2020 PSAM15), Venice, Italy, 1-5 November 2020.
Singapore:
Research Publishing.
Verfügbar unter: https://www.rpsonline.com.sg/proceedings/esrel2020/pdf/3663.pdf