Chemnitz, Techn. Universiẗat, Diss., 2001.

Universiẗat, Diss., 2002--Stuttgart.

Die Berechnung der Netzverluste in Niederspannungsnetzen kann nur über Umwege erfolgen, da viele Netzbetreiber keine digitalisierten Daten ihrer Netze besitzen. Hier wird ein Ansatz zur Ermittlung der technischen Verluste anhand vorhandener Netzdaten beschrieben. / The major part of network operator of low voltage nets do not have digitised data of their nets. That’s why net losses must be calculated indirectly. This article describes an approach for getting results in a direct way.

Die Berechnung der Netzverluste in Niederspannungsnetzen kann nur über Umwege erfolgen, da viele Netzbetreiber keine digitalisierten Daten ihrer Netze besitzen. Hier wird ein Ansatz zur Ermittlung der technischen Verluste anhand vorhandener Netzdaten beschrieben. / The major part of network operator of low voltage nets do not have digitised data of their nets. That’s why net losses must be calculated indirectly. This article describes an approach for getting results in a direct way.

Aktuell finden umfangreiche Neuerungen und Veränderungen im Elektroenergiesystem statt. Dabei stellen die Netzintegration von Energiespeichern, EE-Anlagen und Elektrofahrzeugen sowie die Realisierung von Energiemanagementsystemen wichtige Neuerungen in der Niederspannungsebene dar. Analysen der Ladevorgänge von Elektrofahrzeugen zeigen einen nennenswerten Einfluss auf den Lastbedarf. Als ein Ergebnis wird die maximal zulässige Anzahl an Elektrofahrzeugen ermittelt, bei der kein Netzumbau notwendig wird. Neben der Untersuchung verschiedener Ladevarianten wird die zufällige Ladung als innovative Ladevariante vorgestellt und deren Nutzen simuliert. / Currently, fundamental innovations and changes are occurring in the power system. The grid integration of energy storage systems, renewable energy systems and electric vehicles as well as the implementation of energy management systems are important innovations in the low-voltage grid. Analyses of charging processes for electric vehicles show significant impacts on the load demand. As one result, the maximum number of electric vehicles is determined assuming that no grid expansion is needed. Besides studying various charging options, a random charging method is proposed as an innovative charging option and its benefits are shown by simulations.

Eine angemessene Qualität der Elektroenergie ist Grundvoraussetzung für den störungsfreien Betrieb aller angeschlossenen Geräte und Anlagen und spielt in den Verteilungsnetzen moderner Industriegesellschaften wie Deutschland eine zentrale Rolle. Die Elektroenergiequalität (EEQ) wird in Strom- und Spannungsqualität unterteilt. Während die Stromqualität maßgeblich im Verantwortungsbereich der Hersteller von Geräten und Anlagen liegt, sind für die Sicherung einer angemessenen Spannungsqualität im Wesentlichen die Netzbetreiber verantwortlich. Durch die technische Weiterentwicklung bspw. neuer Gerätetechnologien und die zunehmende Integration dezentraler Erzeugungsanlagen wie Photovoltaikanlagen ist zu erwarten, dass die EEQ auch künftig weiter an Bedeutung gewinnt. Die EEQ im Niederspannungsverteilungsnetz ist abhängig von Ort und Zeit und wird durch verschiedene Qualitätskenngrößen beschrieben. Die örtliche und zeitliche Abhängigkeit resultieren aus einer Vielzahl verschiedener Einflussfaktoren, welche sich entweder der elektrischen oder der nicht-elektrischen Umgebung des betrachteten Verteilungsnetzes zuordnen lassen. 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 oder Globalstrahlung. Ziel dieser Arbeit ist die systematische Identifikation korrelativer Zusammenhänge zwischen den genannten Umgebungseinflüssen und der EEQ sowie deren Quantifizierung auf Basis geeigneter Indizes und Kenngrößen. Die Ergebnisse der Arbeit helfen grundlegende Prinzipien der Ausprägung der Elektroenergiequalität im öffentlichen Verteilungsnetz besser zu verstehen sowie die Verteilungsnetze im Hinblick auf die Elektroenergiequalität zu charakterisieren und zu klassifizieren. Analog zu den Standard-Lastprofilen erfolgt die Definition von Standard-Qualitätsprofilen. / Power quality levels in public low voltage grids are influenced by many factors which can either be assigned to the electrical environment (connected consumers, connected genera-tion, network characteristics) or to the non-electrical environment (e.g. climatic conditions) at the measurement site. Type and amount of connected consumers (consumer topology) are expected to have a very high impact on power quality (PQ) levels. The generation topology is characterized by number and kind of equipment and generating installations like photovoltaic systems which are connected to the LV grid. The electrical parameters of the grid define the network topology. The parameters which are most suitable to describe each of the three topologies and the climatic environment will be identified. Voltage and current quality in public low voltage (LV) grids vary depending on location and time. They are quantified by a set of different parameters which either belong to events (e.g. dips) or to variations (e.g. harmonics). This thesis exclusively addresses continuous parameters describing variations. Continuous phenomena like harmonics are closely linked to an one-day-cycle which implies a more or less periodic behavior of the continuous power quality parameters. Consumer topologies such as office buildings or residential areas differ in their use of equipment. Time series analysis is used to distinguish between different consumer topologies and to identify characteristic weeks. The clustering of one-day time series is applied to identify characteristic days within the weeks of certain topologies. Based on the results, emission profiles for certain current quality parameters of different consumer topologies will be defined. Due to the characteristic harmonic current emission of certain consumer topologies which represents the typical user behaviour a classification system is developed. It is used to automatically classify the emission profiles of harmonic currents for unknown measurements and to estimate a likely consumer topology. A classification measure is introduced in order to identify unusual or false classified emission profiles. The usage behaviour of equipment by customers usually varies over the year. Subsequently, the levels of PQ parameters like harmonics may show seasonal variations which are identified by using newly defined parameters. The introduction of new device technologies on a large scale like the transition from incandescent to LED lamps might result in long-term changes to the levels of PQ parameters (e.g. harmonics). The analysis of the long-term behavior (trend) will be applied in order to quantify global trends (looking on the measurement duration as a whole) and local trends (looking on individual segments of the whole time series).

In der Niederspannungstechnik werden die Anlagen zum Übertragen und Verteilen von Elektroenergie als Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen bezeichnet. Die Anlagen sollen ihre Aufgaben möglichst wartungsfrei über einen Zeitraum von mehreren Jahrzehnten erfüllen. Damit ein langzeitstabiler Betrieb der Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen möglich ist, müssen die Anlagen mindestens normgerecht thermisch dimensioniert sein. Um die Erwärmung von Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen zuverlässig und effizient zu berechnen, wird in dieser Arbeit die Wärmenetzmethode genutzt. In der Wärmenetzmethode werden die Vorgänge der Erwärmung mit Hilfe von Wärmestromquellen, Temperaturquellen, Wärmewiderständen und Wärmekapazitäten nachgebildet. Einen wesentlichen Einfluss auf die Erwärmung einer Schaltgerätekombination haben die in den Wärmequellen der Anlage erzeugten Verlustleistungen. Die dominanten Wärmequellen (Hauptwärmequellen) innerhalb von Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen werden in dieser Arbeit untersucht und die Ergebnisse in die Wärmenetzmethode integriert. Mit den Ergebnissen werdenmit Hilfe der Wärmenetzmethode die Erwärmungen verschiedener Betriebsmittel einer Niederspannungs-Schaltgerätekombination berechnet und anhand von Experimenten verifiziert. Die Wärmenetze der einzelnen Betriebsmittel werden zum Gesamt-Wärmenetz einer Niederspannungs-Schaltgerätekombination zusammengeschaltet. Die mit diesem Wärmenetz berechneten Temperaturen werden dann durch Experimente an der Versuchsanlage einer Niederspannungs-Schaltgerätekombination verifiziert. Eine der Hauptwärmequellen in Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen sind die ohmschen Leitungsverluste in den Strombahnen der Hauptsammel- und Feldverteilerschienen. Bei Drehstrombelastung werden die hier in den einzelnen Teilleitern erzeugten Verlustleistungen durch die Stromverdrängung aufgrund des Skin- und den überlagerten Proximity-Effekts maßgeblich beeinflusst. Gegenüber einer Gleichstrombelastung unterscheiden sich die Verlustleistungen jedes einzelnen Teilleiters um den Leistungsfaktor k3~. Für Drehstromschienensysteme mit mehreren Teilleitern existieren bisher nur unzureichende Angaben zum Leistungsfaktor k3~ durch den Skin- und den Proximity-Effekt. In dieser Arbeit wurden FEM-Modelle aufgebaut, die Leistungsfaktoren k3~ für unterschiedliche Schienenanordnungen berechnet und anhand experimenteller Untersuchungen verifiziert. Weitere Hauptwärmequellen in Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen sind die in den Anlagen eingebauten Betriebsmittel zum Schalten, Trennen und Schützen (z. B. Leistungsschalter, Trennschalter, Trenneinrichtungen, Sicherungen). Neben den Schaltkontakten selbst gehören die thermischen Schutzauslöser und Sicherungen zu den Hauptwärmequellen in den Strombahnen der Schaltgeräte. Um die Erwärmung der Geräte genau zu berechnen, müssen der Aufbau der Strombahnen und die Verteilung der Widerstände bekannt sein. Diese Widerstände können im Allgemeinen nur gemessen werden. Dabei hat sich zum einen gezeigt, dass die gemessenen Widerstände der Schaltkontakte von Kompaktleistungsschaltern auch im selben Gerät stark variieren können. Zum anderen sind die Widerstände der Schaltkontakte so dominant, dass in ihnen bis zu 47 % der gesamten Verlustleistungen eines Kompaktleistungsschalters entstehen können. Bedingt durch die zunehmende kompakte Bauweise der Anlagen erzeugen die Drehstromfelder der Sammelschienen hohe magnetische Feldstärken in umgebenden Metallteilen. In den Gehäusen, Einbauplatten, Wänden, Umhüllungen und Verkleidungen in Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen können daher hohe Verlustleistungen entstehen, die maßgeblich die Erwärmung der Anlagen beeinflussen. Rechnerische und experimentelle Untersuchungen haben gezeigt, dass bei typischen Anordnungen von Schienen und Umhüllungen Verlustleistungen entstehen, die bis zu 32,7% der gesamten in der Versuchsanordnung gemessenen Verlustleistungen betragen. Sind die Ergebnisse der untersuchten Wärmequellen in die Wärmenetze der verschiedenen Betriebsmittel von Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen integriert, ermöglichen die aufgebauten Wärmenetze die Berechnung von Temperaturen mit geringen Abweichungen (+4,4 K, -3,5 K) verglichen mit gemessenen Temperaturen. Mit den verifizierten und modularisierten Wärmenetzen der Betriebsmittel ist eine Möglichkeit geschaffen, Wärmenetze von Niederspannungs-Schaltgerätekombinationen effizient und wirtschaftlich aufzubauen.:1 Einleitung 1 2 Problemstellung 2 2.1 Stand der Technik / Ausgangssituation 2 2.2 Normen zur Erwärmung 3 2.3 Aufgabenstellung 5 2.4 Aufbau der Versuchsanlage 7 3 Grundlagen der Erwärmungsberechnung 11 3.1 Erzeugte Wärmeleistungen 11 3.2 Wärmeübertragung 17 3.3 Erwärmungsberechnung mit Wärmenetzen 39 4 Grundlagen zur Stromverdrängung 43 4.1 Stromdichteverteilung im Vollzylinder 43 4.2 Stromverdrängung und der Leistungsfaktor k 48 5 Untersuchungen zu den Wärmequellen 54 5.1 Stromwärmeverluste in den elektrischen Leiter von Sammel- und Feldverteilerschienen 57 5.2 Stromwärmeverluste in Schaltgeräten und zugehörigen Betriebsmitteln 90 5.3 Wirbelstrom- und Hystereseverluste in Metallteilen 105 6 Wärmenetze für die Betriebsmittel einer Niederspannungs- Schaltgerätekombination 126 7 Wärmenetz einer Niederspannungs-Schaltgerätekombination 148 8 Zusammenfassung und Ausblick 155 9 Literaturverzeichnis 158 10 Anhang 163 / In low-voltage engineering the systems for transmission and distribution of electric energy are named as low-voltage switchgear and controlgear assemblies. The systems have to perform their functions maintenance free as much as possible for a period of some decades. To achieve a long-time stable operation, the systems have to be designed thermally at least according to standards. In this thesis the thermal network method is used to calculate the heating of low-voltage switchgear and controlgear assemblies reliably and efficiently. The thermal network method simulates the processes of heating by heat sources, temperature sources thermal resistors and thermal capacities. The thermal power losses which are produced in the heat sources of the systems have significant influence on the heating of switchgear and controlgear assemblies. The dominant heat sources (main heat sources) within low-voltage switchgear and controlgear assemblies are researched at this thesis and the results are integrated to the thermal network method. The results are used to calculate the heating of various electrical components of a low-voltage switchgear and controlgear assembly using the thermal network method and verified by means of experiments. The thermal networks of the individual components are interconnected to form the overall thermal network of a low-voltage switchgear and controlgear assembly. The temperatures computed with this thermal network are then verified by experiments at the test setup of a low-voltage switchgear and controlgear assembly. In low-voltage switchgear and controlgear assemblies one of the main heat sources are the ohmic losses in the current paths of the main busbars and the distribution busbars. If the busbars are loaded with a three-phase current, the generated power losses of every individual subconductors are significantly influenced by the current displacement due to the skin effect and the superposed proximity effect. The power losses of each individual subconductor differ by the power factor k3~ compared to a DC load. For three-phase busbar systems with several subconductors there is only insufficient information on the power factor k3~ which takes into account the current displacement by the skin effect and the proximity effect. In this thesis, FEM models were developed to calculate the power factor k3~ for different busbar systems. The results were verified by experimental investigations. The installed electrical devices for switching, isolating and protection (e. g. circuit breakers, disconnectors, devices for disconnecting and fuses) are further main heat sources in low-voltage switchgear and controlgear assemblies. In addition to the main switching contacts themselves, thermal protection trips and the fuses are the main heat sources in the current paths of the switching devices. In order to calculate the heating of the electrical devices properly, the structure of the current paths and the distribution of the electrical resistances have to be known. In general these resistances can only determine by measuring. On one hand, it was found that the measured resistances vary widely even inside the same device. On the other hand, the resistances of the switching contacts are dominating, that up to 47 % of the entire power losses of a molded case circuit breaker can be generated there. Conditioned by the more and more compact design of the switchgears, the three-phase fields of the main busbars causes high magnetic fields at the surrounding metallic components. High power losses can therefore occur in housings, panels, walls, casings and enclosures in low-voltage switchgear and controlgear assemblies, which have a significant influence on the heating of the systems. Computational and experimental investigations have shown that typical arrangements of busbars and enclosures result in power losses of up to 32.7% of the total power losses measured in the test setup. If the results of the investigated heat sources are integrated into the networks of the various equipment of low-voltage switchgear and controlgear assemblies, the thermal networks set up enable the calculation of temperatures with small deviations (+4.4 K, -3.5 K) compared with measured temperatures. The verified and modularised thermal networks of the equipment provide an efficient and economical way of setting up heating networks of low-voltage switchgear and controlgear assemblies.:1 Einleitung 1 2 Problemstellung 2 2.1 Stand der Technik / Ausgangssituation 2 2.2 Normen zur Erwärmung 3 2.3 Aufgabenstellung 5 2.4 Aufbau der Versuchsanlage 7 3 Grundlagen der Erwärmungsberechnung 11 3.1 Erzeugte Wärmeleistungen 11 3.2 Wärmeübertragung 17 3.3 Erwärmungsberechnung mit Wärmenetzen 39 4 Grundlagen zur Stromverdrängung 43 4.1 Stromdichteverteilung im Vollzylinder 43 4.2 Stromverdrängung und der Leistungsfaktor k 48 5 Untersuchungen zu den Wärmequellen 54 5.1 Stromwärmeverluste in den elektrischen Leiter von Sammel- und Feldverteilerschienen 57 5.2 Stromwärmeverluste in Schaltgeräten und zugehörigen Betriebsmitteln 90 5.3 Wirbelstrom- und Hystereseverluste in Metallteilen 105 6 Wärmenetze für die Betriebsmittel einer Niederspannungs- Schaltgerätekombination 126 7 Wärmenetz einer Niederspannungs-Schaltgerätekombination 148 8 Zusammenfassung und Ausblick 155 9 Literaturverzeichnis 158 10 Anhang 163

Eine angemessene Qualität der Elektroenergie ist Grundvoraussetzung für den störungsfreien Betrieb aller angeschlossenen Geräte und Anlagen und spielt in den Verteilungsnetzen moderner Industriegesellschaften wie Deutschland eine zentrale Rolle. Die Elektroenergiequalität (EEQ) wird in Strom- und Spannungsqualität unterteilt. Während die Stromqualität maßgeblich im Verantwortungsbereich der Hersteller von Geräten und Anlagen liegt, sind für die Sicherung einer angemessenen Spannungsqualität im Wesentlichen die Netzbetreiber verantwortlich. Durch die technische Weiterentwicklung bspw. neuer Gerätetechnologien und die zunehmende Integration dezentraler Erzeugungsanlagen wie Photovoltaikanlagen ist zu erwarten, dass die EEQ auch künftig weiter an Bedeutung gewinnt. Die EEQ im Niederspannungsverteilungsnetz ist abhängig von Ort und Zeit und wird durch verschiedene Qualitätskenngrößen beschrieben. Die örtliche und zeitliche Abhängigkeit resultieren aus einer Vielzahl verschiedener Einflussfaktoren, welche sich entweder der elektrischen oder der nicht-elektrischen Umgebung des betrachteten Verteilungsnetzes zuordnen lassen. 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 oder Globalstrahlung. Ziel dieser Arbeit ist die systematische Identifikation korrelativer Zusammenhänge zwischen den genannten Umgebungseinflüssen und der EEQ sowie deren Quantifizierung auf Basis geeigneter Indizes und Kenngrößen. Die Ergebnisse der Arbeit helfen grundlegende Prinzipien der Ausprägung der Elektroenergiequalität im öffentlichen Verteilungsnetz besser zu verstehen sowie die Verteilungsnetze im Hinblick auf die Elektroenergiequalität zu charakterisieren und zu klassifizieren. Analog zu den Standard-Lastprofilen erfolgt die Definition von Standard-Qualitätsprofilen. / Power quality levels in public low voltage grids are influenced by many factors which can either be assigned to the electrical environment (connected consumers, connected genera-tion, network characteristics) or to the non-electrical environment (e.g. climatic conditions) at the measurement site. Type and amount of connected consumers (consumer topology) are expected to have a very high impact on power quality (PQ) levels. The generation topology is characterized by number and kind of equipment and generating installations like photovoltaic systems which are connected to the LV grid. The electrical parameters of the grid define the network topology. The parameters which are most suitable to describe each of the three topologies and the climatic environment will be identified. Voltage and current quality in public low voltage (LV) grids vary depending on location and time. They are quantified by a set of different parameters which either belong to events (e.g. dips) or to variations (e.g. harmonics). This thesis exclusively addresses continuous parameters describing variations. Continuous phenomena like harmonics are closely linked to an one-day-cycle which implies a more or less periodic behavior of the continuous power quality parameters. Consumer topologies such as office buildings or residential areas differ in their use of equipment. Time series analysis is used to distinguish between different consumer topologies and to identify characteristic weeks. The clustering of one-day time series is applied to identify characteristic days within the weeks of certain topologies. Based on the results, emission profiles for certain current quality parameters of different consumer topologies will be defined. Due to the characteristic harmonic current emission of certain consumer topologies which represents the typical user behaviour a classification system is developed. It is used to automatically classify the emission profiles of harmonic currents for unknown measurements and to estimate a likely consumer topology. A classification measure is introduced in order to identify unusual or false classified emission profiles. The usage behaviour of equipment by customers usually varies over the year. Subsequently, the levels of PQ parameters like harmonics may show seasonal variations which are identified by using newly defined parameters. The introduction of new device technologies on a large scale like the transition from incandescent to LED lamps might result in long-term changes to the levels of PQ parameters (e.g. harmonics). The analysis of the long-term behavior (trend) will be applied in order to quantify global trends (looking on the measurement duration as a whole) and local trends (looking on individual segments of the whole time series).

Aktuell finden umfangreiche Neuerungen und Veränderungen im Elektroenergiesystem statt. Dabei stellen die Netzintegration von Energiespeichern, EE-Anlagen und Elektrofahrzeugen sowie die Realisierung von Energiemanagementsystemen wichtige Neuerungen in der Niederspannungsebene dar. Analysen der Ladevorgänge von Elektrofahrzeugen zeigen einen nennenswerten Einfluss auf den Lastbedarf. Als ein Ergebnis wird die maximal zulässige Anzahl an Elektrofahrzeugen ermittelt, bei der kein Netzumbau notwendig wird. Neben der Untersuchung verschiedener Ladevarianten wird die zufällige Ladung als innovative Ladevariante vorgestellt und deren Nutzen simuliert. / Currently, fundamental innovations and changes are occurring in the power system. The grid integration of energy storage systems, renewable energy systems and electric vehicles as well as the implementation of energy management systems are important innovations in the low-voltage grid. Analyses of charging processes for electric vehicles show significant impacts on the load demand. As one result, the maximum number of electric vehicles is determined assuming that no grid expansion is needed. Besides studying various charging options, a random charging method is proposed as an innovative charging option and its benefits are shown by simulations.