Zustandsbestimmung und -visualisierung im Verteilnetz, Hochschule für Technik und Umwelt FHNW

Durch die Umsetzung der Energiestrategie 2050 wird sich die Anzahl von Photovoltaik-Anlagen und Ladestationen für Elektroautos in Verteilnetzen erhöhen. Ohne technische Anpassungen kann dies zu unerwünschten Effekten im Netz wie beispielsweise zur Überlastung von Kabeln oder zu lokalen Spannungsabweichungen führen. Ein Problem in diesen Zusammenhang ist, dass in Verteilnetzen auf Hausanschlussebene Instrumente zur Überwachung der Netzsituation fehlen.

Die Stadt Arbon ist bereits flächendeckend mit intelligenten Stromzählern, sogenannten «Smart Metern», ausgerüstet. In diesem Projekt werden die Daten der etwa 10'000 installierten «Smart Metern» genutzt, um daraus die Situation im Netz zu rekonstruieren und kritische Situationen frühzeitig zu erkennen.

Die Kombination aus «Smart Meter»- und Netzstammdaten ermöglicht eine Berechnung des aktuellen Netzzustandes nahe an Echtzeit. Somit können auf Basis der bestehenden Infrastruktur wichtige Grössen wie die Spannung an allen Netzknoten und die Auslastung der Kabel ermittelt werden, ohne dass dafür zusätzliche Instrumente und Systeme installiert werden müssen. Der konkrete Beitrag des Instituts für Elektrische Energietechnik besteht in der Entwicklung der Modelle und Algorithmen zur Bestimmung des Netzzustandes.

• Wie können die heterogenen Datenquellen des Verteilnetzbetreibers erschlossen und kombiniert werden?
• Welche Struktur muss eine Datenplattform haben, um die heterogenen Datenquellen und die grossen Datenmengen langfristig nutzbar zu machen?
• Wie können die Rohdaten auf Vollständigkeit und Konsistenz validiert werden?
• Wie können Spannungen und Leitungsbelastungen im Niederspannungsnetz durch Verteilnetzbetreiber kontinuierlich erfasst, überwacht und ausgewertet werden?
• Welche wirtschaftlichen und technischen Analysen werden durch die Erschliessung der Daten für den Verteilnetzbetreiber ermöglicht.
• Gibt es Verletzungen von Spannungsgrenzwerten und/oder Leitungsüberlastungen im Niederspannungsnetz?

• Integration von heterogenen Datenquellen in einer zentralen Datenbank (Geoinformationsdaten, Smart Meter Daten, Messwerte von Transformatorstationen)
• Entwicklung der Modelle und Algorithmen zur Bestimmung des Netzzustandes (Lastflussberechnung, State Estimation)
• Visualisierung des Netzzustandes mit Fokus auf die für einen Verteilnetzbetreiber relevanten Grössen
• Testbetrieb des Tools bei einem Verteilnetzbetreiber (Arbon Energie AG) und Entwicklung zusätzlicher Funktionen wie z.B. semi-automatische Prüfung von Anschlussgesuchen