Elektromechanische Modellierung aktiver Verteilungsnetze zur Analyse der transienten Systemstabilität

Erlinghagen, Philipp; Schnettler, Armin; Bernd, Engel

doi:HT020032161

Elektromechanische Modellierung aktiver Verteilungsnetze zur Analyse der transienten Systemstabilität

Erlinghagen, Philipp^RWTH*

2019

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von M.Sc. RWTH, M.Sc. RWTH Philipp Erlinghagen

ImpressumAachen 2019

Umfang1 Online-Ressource (iii, 167 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2019

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Schnettler, Armin (Thesis advisor)^RWTH* ; Bernd, Engel (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-02-18

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2019-03059
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/758682/files/758682.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Hochspannungstechnik (614210)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
RMS modelling (frei) ; Verteilungsnetze (frei) ; distribution grids (frei) ; elektromechanische Modellierung (frei) ; transient stability (frei) ; transiente Stabilität (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3

Kurzfassung
Aufgrund energiepolitischer Ziele und dem hieraus bedingten Technologieumbau des elektrischen Energiesystems werden konventionelle Großkraftwerke vermehrt durch dezentrale Energiewandlungsanlagen substituiert. Diese werden zumeist aus erneuerbaren Energien gespeist und sind mehrheitlich in der Verteilungsnetzebene installiert. Zur Wahrung der Gesamtsystemstabilität und zur Prävention von Schwarzfällen des europäischen Verbundnetzes müssen u. a. Analysen der transienten Stabilität durchgeführt werden. Der notwendige Informationsbedarf sowie Modellierungs- und Berechnungsaufwand für die Verteilungsnetze ist hierbei durch Ersatz- bzw. Äquivalenzmodelle möglichst gering zu halten. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Abbildung stochastisch parametrierbarer Referenzsysteme entwickelt, mit deren Hilfe systemische Kenndaten identifiziert und hierdurch die Äquivalenzsysteme parametriert werden können. Hierfür werden zunächst stochastische Parameterräume zur realistischen Abgrenzung der Betriebsmittelgrenzen in Laborexperimenten aufgezeigt. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, stochastische Komponentenmodellierung ist erfolgreich an reinen Maschinen-, Maschinen-Regler-, Leistungselektronik- sowie Hybridsystemen getestet. Der Ansatz ermöglicht weitaus realistischere Referenzsysteme als bisher verfügbar, in denen zumeist lediglich einzelne Netzausschnitte mit festen Komponentenparametern modelliert werden. Für das Gesamtäquivalenzmodell wird eine Ergänzung des Detailgrades der Vorarbeiten erarbeitet. Hierdurch lassen sich beispielsweise unterschiedliche Vorgaben der Blindstromstatik innerhalb eines Netzgebiets oder räumliche sowie herstellerspezifische Häufungen abbilden. Mithilfe einer Varianz-basierten Sensitivitätsanalyse werden systemische Kenndaten zur Parametrierung des Gesamtmodells identifiziert: Hierbei wird als Primärindikator die Maximalleistung der Einspeiser und Lasten empfohlen. Als Sekundärindikator kann zur Erhöhung der Lösungsgüte bzw. zur Verringerung von Abschätzungsmargen die kumulierte Häufigkeit der Anlagengröße verwendet werden. Die Validierungsergebnisse der dynamischen Parametrierung als neuartiger Ansatz zeigen anhand synthetischer Netzgebiete sowie eines Realnetzes auf, dass die Modelle im Einzelnen sowie das Verfahren im Ganzen gültig sind. Mithilfe einfacher funktionaler Zusammenhänge können allgemein gültige Äquivalenzmodelle anhand weniger systemischer Kenndaten parametriert werden. Die Ausnahme bilden hierbei Kopplungsimpedanzen. Für diese wird eine spannungsabhängige Parametrierung mit exponentiell mit der Spannungshöhe steigendem Real- und Imaginärteil empfohlen. Sofern weitere Informationen über das Netzgebiet vorliegen, können die in dieser Arbeit weiterentwickelten Ansätze zur Initialparametrierung verwendet werden, um die Lösungsgüte weiter zu erhöhen.

Current energy policy goals lead to a redesign of the electrical energy system, which results in an increasing substitution of conventional power plants by distributed energy resources. The distributed systems are usually fed by renewable energies and they are usually installed in the distribution grids. To sustain the overall system stability and to prevent blackouts in the European transmission grid, analyses of transient stability, among other stability aspects, are necessary. The amount of information as well as the modelling and computational efforts for distribution grids must be kept as small as possible, using equivalent models. In this work a method for the dynamic modelling of reference systems that can be parameterized in a stochastic way. Using these reference systems, systemic key data can be identified which is used to parameterize the equivalent systems. For this purpose, laboratory tests are performed to identify realistic stochastic parameter spaces. The stochastic component modelling that is developed within this thesis is successfully tested on pure machine systems, machine systems with controllers, power electronic systems and hybrid systems. The approach allows a much more realistic modelling of reference systems than before, where only single grid sections with fixed component parameters are used. With the help of a more detailed overall equivalent model than in previous works, new features can be included in the equivalent systems. For example, different specifications of the reactive current droop control within one grid, or geographical as well as manufacturer-specific clusters can be modelled. Using a variance-based sensitivity analysis, systemic key data is identified that can be used to parameterize the equivalent model: the primary indicator is the peak power of the infeed and loads. The secondary indicator is the cumulated frequency of the plant sizes, which can be used to increase the quality of the solution and to decrease the safety margins. The dynamic parameterization as a novel approach is validated against synthetic grids and a real grid. The results show that the models themselves and the whole method is valid. Using simple functional dependencies, generic equivalent models can be parameterized using a small amount of systemic information on the grid. The only exceptions are the coupling impedances. They need to be modelled as impedances with an exponentially increasing dependency on the voltage. If enough information on the grid is available, approaches for initial parameterization, which are further developed in this thesis, can be used to increase the quality of the solution.

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