Identifikation und Quantifizierung korrelativer Zusammenhänge zwischen elektrischer sowie klimatischer Umgebung und Elektroenergiequalität
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Elektronenergiequalität (EEQ) gliedert sich in Strom- und Spannungsqualität. Beide Komponenten sind sowohl zeit- als auch ortsabhängig und werden durch verschiedene Qualitätskenngrößen (z.B. Harmonische) beschrieben. Die EEQ an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit ist von einer Vielzahl unterschiedlicher Einflussgrößen abhängig, welche entweder der elektrischen oder der nicht-elektrischen Umgebung zuzuordnen sind. Die elektrische Umgebung wird durch die Art und Anzahl angeschlossener Verbraucher bzw. Erzeuger (Abnehmer- bzw. Erzeugerstruktur) sowie Struktur und technische Parameter des Verteilungsnetzes (Netzstruktur) bestimmt. Die nicht-elektrische Umgebung umfasst u.a. Einflüsse der klimatischen Umgebung wie bspw. Temperatur, Windgeschwindigkeit oder Globalstrahlung. Im Forschungsprojekt wurden Verfahren entwickelt und angewendet, um Zusammenhänge zwischen den genannten Umgebungseinflüssen und der Elektroenergiequalität zu identifizieren sowie auf Basis geeigneter Parameter zu quantifizieren. Für die verschiedenen Abnehmerkategorien lassen sich strukturabhängige Qualitätsprofile erstellen, welche das typische Emissionsverhalten widerspiegeln. Das Verfahren zur Profilerstellung wurde weiterentwickelt und ist automatisiert anwendbar, was die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Eine indirekte Beeinflussung der EEQ durch die klimatische Umgebung ist bereits für die kurze Messdauer mittels Korrelationskoeffizienten identifizierbar und mittels einer linearen Regression quantifizierbar. Temperatur und Globalstrahlungsstärke zählen hierbei zu den Wetterkenngrößen mit dem größten Beeinflussungspotential. Für die Identifikation einer saisonalen Variation in Zeitreihen von wochenweise über mehr als ein Jahr erfassten EEQ-Kenngrößen wurde der Variationsindex neu definiert. Mittels Transformation in den Frequenzbereich wird Höhe der Variation und Zeitraum der höchsten Emission quantifiziert. Durch die Anwendung des STL-Verfahrens ist es zuverlässig möglich, eine geglättete Trendkomponente trotz möglicher saisonaler Effekte aus EEQ-Messdaten zu extrahieren. Mithilfe einfach anzuwendender Kennzahlen und Kenngrößen werden die Trendentwicklungen über die gesamte Länge der Zeitreihe identifiziert und quantifiziert. Durch eine Segmentierung (z. B. halbjährlich) der Trendkomponente lassen sich die Verläufe der Trendentwicklungen auch hinsichtlich ihrer Kontinuität bewerten. Basierend auf den Erkenntnissen aus der Profilerstellung, lassen sich die gemessenen Niederspannungsnetze anhand der Stromqualitätsprofile klassifizieren. Es wurde ein Klassifizierungssystem zur Prognose der Abnehmerstruktur am Beispiel der Emission von Stromharmonischen konzipiert und realisiert. Die identifizierbaren Abnehmerstrukturen entsprechen den für Deutschland typischen Abnehmerkategorien (Wohngebiete, Geschäfte, Büros und Mischgebiete). Im Ergebnis wurde für eine mittlere Klassifikationsrate von mehr als 90% erreicht. Die entwickelten Verfahren und erzielten Ergebnisse sind insbesondere für Netzbetrieb und Netzplanung von Bedeutung. Dies wird auch durch die kontinuierliche und aktive Diskussion mit den am Projekt beteiligten Netzbetreibern bestätigt Außerdem ist eine Integration in künftige EEQ-Messgeräte möglich. Die über mehr als 5 Jahre erstellte Datenbasis stellt eine wichtige Grundlage für weitere Forschungsaktivitäten dar und so die hohe Expertise und führende Stellung des IEEH auf dem Forschungsgebiet zu erhalten und zu verbessern.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- “Identifikation und Quantifizierung korrelativer Zusammenhänge zwischen elektrischer sowie klimatischer Umgebung und Elektroenergiequalität,” Dissertation, Technische Universität Dresden, 2015
M. Domagk
- “Seasonal Variations in Long-Term Measurements of Power Quality Parameters,” in 2015 IEEE Eindhoven Conference PowerTech (Powertech), Eindhoven, Niederlande, 2015
M. Domagk, J. Meyer, P. Schegner
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PTC.2015.7232396) - “Trend Identification in Power Quality Measurements,” in 2015 Australasian Universities Power Engineering Conference (AUPEC), Wollongong, Australien, 2015
M. Domagk, O. Zyabkina, J. Meyer, P. Schegner
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/AUPEC.2015.7324851) - “Assessment of Power Quality Performance in Distribution Networks - Part 1 - Measurement Campaign and Initial Analysis,” in 17th International Conference on Harmonics and Quality of Power (ICHQP), Belo Horizonte, Brasilien, 2016
E. Gasch, M. Domagk, J. Meyer, S. Abdelrahman, H. Liao, J. V. Milanovic
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICHQP.2016.7783326) - “Assessment of Power Quality Performance in Distribution Networks - Part 2 - Performance Indices and Ranking of Network Busses,” in 17th International Conference on Harmonics and Quality of Power (ICHQP), Belo Horizonte, Brasilien, 2016
S. Abdelrahman, H. Liao, J. V. Milanovic, E. Gasch, M. Domagk, J. Meyer
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICHQP.2016.7783326)
