Dezentrale Koordinierung von Leistungsflussreglern zur Erhöhung der Übertragungskapazität und -sicherheit
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Bedingt durch die zunehmende Integration von Erneuerbaren Energiequellen (EE) steigt die Volatilität bei der Einspeisung bzw. Nachfrage von Wirk- und Blindleistung. Dementsprechend werden Vorhersagen über Leistungsflüsse immer schwieriger. Weiterhin bedingt der gleichzeitige Rückgang von konventionellen Synchrongeneratoren im Netz, die vorwiegend für die Erbringung der Systemdienstleistungen verantwortlich waren, weitere strukturelle Veränderungen. Insbesondere in (N-k)-Situationen steigt so das Risiko von Leitungsüberlastungen, Spannungsinstabilität, kaskadierenden Fehlern und weiträumigen Netzzusammenbrüchen. Um diesen Ausfällen ganzer Netzbereiche vorzubeugen, wurden im Rahmen dieses Teilprojektes adaptive, echtzeitfähige Regelungsverfahren entwickelt und evaluiert, die auf Basis dezentraler Informationen Gefahren identifizieren und Gegenmaßnahmen einleiten. Dabei wurde auf Arbeiten aus der ersten Phase der Forschergruppe aufgesetzt und diese insbesondere hinsichtlich Spannungsstabilität und Kommunikation maßgeblich erweitert. Hierbei wurde das Multi-Agent System (MAS) zur Leistungsflussregelung um Algorithmen zur Identifizierung einer drohenden Spannungsinstabilität erweitert, welche allein auf lokalen Messwerten basieren. Darauf aufbauend werden die verfügbaren Gegenmaßnahmen koordiniert, um das System in kritischen Situationen zu stabilisieren. Der Fokus liegt hier auf netzbezogenen Maßnahmen, wie dem Blockieren automatischer Transformatorstufung, dem Schalten von Kompensationsanlagen sowie dem spannungsbedingten Lastabwurf. Außerdem können auch die Regelflexibilitäten unterlagerter Aktiver Verteilnetze (AVN), z.B. durch Speicher, Elektrofahrzeuge, dezentrale Erzeugungsanlagen, einbezogen werden, um so die sinkenden Regelflexibilitäten des Übertragungsnetzes zu kompensieren. Das MAS zur koordinierten Spannungs- und Leistungsregelung ist in der Lage drohende Instabilität zu erkennen und zu beheben sowie Leitungen vor Überlastungen zu schützen. Die Agenten arbeiten dabei lokal auf Schaltanlagenebene und kommunizieren innerhalb eines definierten Sichtbarkeitsbereichs. Eine vollständige Systemsicht ist daher nicht erforderlich. Das für die Spannungsregelung eingesetzte MAS bedarf des kontinuierlichen Austausches der Agenten innerhalb des definierten Radius benachbarter Stationen, um Informationen über den jeweiligen Netzabschnitt sammeln und Maßnahmen sinnvoll koordinieren zu können. Hierbei wurde insbesondere der Einsatz von Software-Defined Networking (SDN) für eine ressourceneffiziente, fehlertolerante und flexible Kommunikation evaluiert. Mittels einer Schnittstelle zwischen Agentensystem und SDN-Controller wird die dynamische Anpassung des Netzes an sich verändernde Anforderungen der Agenten ermöglicht. Diese werden mit Hilfe feingranularer Priorisierungs-Mechanismen auf Basis von flexibler Routen- und Warteschlangenzuweisung umgesetzt. Weiterhin reduzieren SDN-basierte Multicast-Übertragungen die ganzheitliche Netzwerkbelastung bei nur geringem Konfigurationsaufwand. Abschließend wurde der Ansatz in Vergleich gesetzt zu traditionellen Netzwerk-Konzepten.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Agent-Based Redispatch for Real-Time Overload Relief in Electrical Transmission Systems, IEEE Power and Energy Society General Meeting, Denver, USA, Juli 2015
L. Robitzky, S. C. Müller, S. Dalhues, U. Häger, C. Rehtanz
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PESGM.2015.7285886) - Evaluating the Performance of Decentralized Analyses of Voltage Stability and Power Flows, 2015 IEEE PowerTech Eindhoven, Eindhoven, Niederlande, Juli 2015
L. Robitzky, S. C. Müller, U. Häger, and C. Rehtanz
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PTC.2015.7232667) - Agent-Based Prevention of Voltage Collapse in Electrical Transmission Systems, 19th Power Systems Computation Conference (PSCC), Genua, Italien, Juni 2016
L. Robitzky, S. Dalhues, M. Albrecht, S. C. Müller, U. Häger, C. Rehtanz
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PSCC.2016.7540915) - Intertwined: Software- Defined Communication Networks for Multi-Agent System-based Smart Grid Control, IEEE SmartGridComm 2016, Sydney, Australien, November 2016
N. Dorsch, F. Kurtz, S. Dalhues, L. Robitzky, U. Häger, C. Wietfeld
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/SmartGridComm.2016.7778770) - Communications in Distributed Smart Grid Control: Software-Defined vs. Legacy Networks, IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (IEEE EI2), Peking, China, November 2017
N. Dorsch, F. Kurtz, C. Wietfeld
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/EI2.2017.8245292) - Impact of Active Distribution Networks on Voltage Stability of Electric Power Systems, IREP 2017 Symposium, Espinho, Portugal, September 2017
L. Robitzky, D. Mayorga Gonzalez, C. Kittl, C. Strunck, J. Zwartscholten, S.C. Müller, U. Häger, J. Myrzik, C. Rehtanz
- Selective and Decentralized Underfrequency Load Shedding Schemes in the Distribution Grid” 2017 IEEE PowerTech Manchester, Manchester, UK, Juni 2017
M. Albrecht, L. Robitzky, and C. Rehtanz
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PTC.2017.7981111) - Agent-based Identification and Control of Voltage Emergency Situations, IET Generation, Transmission and Distribution, Volume 12, Issue 6, pp. 1446 – 1454, März 2018
L. Robitzky, T. Weckesser, U. Häger, C. Rehtanz, T. Van Cutsem
(Siehe online unter https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2017.1167) - Analysis of real-time coordination of distributed power flow controllers using software-defined networking communication, IEEE Conference on Innovative Smart Grid Technology (ISGT 2018), Washington, USA, Februar 2018
S. Dalhues, L. Robitzky, U. Häger, N. Dorsch, F. Kurtz, C. Wietfeld
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ISGT.2018.8403388) - Modelling of Active Distribution Networks and its Impact on the Performance of Emergency Controls, 20th Power Systems Computation Conference (PSCC), Dublin, Irland, Juni 2018
L. Robitzky, U. Häger, C. Rehtanz
(Siehe online unter https://doi.org/10.23919/PSCC.2018.8443004)
