Untersuchung der signaltheoretischen Grundlagen zur Analyse von Fehler- und Störfallaufzeichnungen

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Peter Schegner
• Subject Area: Electrical Energy Systems, Power Management, Power Electronics, Electrical Machines and Drives
• Term: from 2007 to 2012
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 35940379

In diesem Forschungsprojekt werden Verfahren und Algorithmen zur automatisierten Auswertung von Stördatenaufzeichnungen eines Elektroenergienetzes entwickelt sowie bestehende Algorithmen erweitert und deren praktische Anwendbarkeit untersucht. Die Verfahren basieren hauptsächlich auf Methoden der Signaltheorie. Die Untersuchungen haben das Ziel, den Ort einer Störung zu bestimmen, die Betriebsmittelparameter zu berechnen, das Schutzsystem zu bewerten und Informationen über die Stabilitätsreserve, Frequenz- und Spannungsstabilität während eines kritischen Betriebszustandes zu erhalten. Basierend auf den Ergebnissen des ersten Teiles des Forschungsvorhabens werden einerseits die erhaltenen Algorithmen zur Identifikation der Parameter unsymmetrischer Freileitungen in einem Feldversuch verifiziert. Andererseits sollen die entwickelten mathematischen Modelle zur Berechnung des genauen Fehlerortes bei einem Fehler auf einer Freileitung genutzt werden. Infolge der positiven Ergebnisse zur Parameteridentifikation werden aus den mathematischen Modellen weiterer Betriebsmittel (Transformator, Kabel) Schätzgleichungen zur Bestimmung ihrer Parameter entwickelt. Zur Unterstützung eines zuverlässigen Netzbetriebes werden Konzepte zur Zustandsbewertung des Schutzsystems und von Betriebsmitteln erarbeitet. Mit der zunehmenden Auslastung der Elektroenergienetze können Schalthandlungen oder Fehler zu Instabilitäten führen. Durch neuartige Bewertungsverfahren wird, basierend auf den Stördatenaufzeichnungen, die Stabilitätsreserve des elektrischen Energieversorgungssystems bei den jeweiligen Netzfehlern ermittelt. Es soll analysiert werden, ob diese Verfahren als Basis für eine Online-Erkennung von gefährlichen Betriebszuständen genutzt werden können.

• DFG Programme: Research Grants