Zugl.: Kassel, Univ., Diss., 2007

Diese Dissertation widmet sich der Erarbeitung verschiedener Managementstrategien für ein leistungsflussoptimierendes Energiemanagement von dezentralen Energieversorgungssystemen in zukünftigen Niederspannungsnetzstrukturen. Als dezentrales Energieversorgungssystem ist dabei eine beliebige Kombination von Erzeuger-, Verbraucher- und Speichereinheiten zu sehen. Die Optimierung des Leistungsflusses auf Niederspannungsebene wird durch zwei Managementansätze untersucht. In einem verlustoptimierten Managementansatz stehen die bekannten Leitverluste, verursacht durch die wirksamen Leitungsresistanzen, im Fokus der Betrachtung. Durch einen zweiten Ansatz, dem clusterbasierten Managementansatz, wird nochmals eine Fokussierung auf die wirksamen Leitungsresistanzen durch eine Cluster-Bildung von Hausanschlüsen erreicht, welche nur durch geringe wirksame Leitungsresistanzen voneinander getrennt sind. Anhand realitätsnaher Netzabbildungen sowie unterschiedlicher Erzeuger- und Verbrauchersituationen wird der Einfluss eines solchen Energiemanagements auf die Integration dezentraler Erzeuger und der Leitverluste gezeigt sowie die Möglichkeit einer netzoptimierten Betriebsweise untersucht. / This thesis includes two different options to manage the situation of consumption and supply in a low-voltage grid. On the one hand the energy management is based on the optimization of the losses in the low-voltage grid caused by the resistance of the branchs. On the other hand the resistance between consumption and supply is the optimized parameter. This is implemented with a clustering of the whole low-voltage grid in groups of households. Based on realistic models of low-voltage grids and different situations of consumption and supply the two management strategies are tested. These tests shows the influence on the losses, the integration of distributed suppliers and the controlled power flow to the medium-voltage grid.

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 Zunahme unsymmetrisch betriebener Kundenanlagen mit hoher Betriebsdauer und -strömen in Niederspannungsnetzen führt neben der stärkeren Belastung der Betriebsmittel und des Spannungsbandes zu einer Erhöhung der Spannungsunsymmetrie. Diese Arbeit untersucht diese Beeinflussungen anhand von Wiederspannungsnetzsimulationen bei verschiedener Durchdringung von Elektrofahrzeugen und Photovoltaikanalgen. Dazu werden anhand von Labor- und Netzmessungen probabilistische Lastmodelle für Haushalte, Photovoltaikanalgen und Elektrofahrzeuge entwickelt, welche die unsymmetrische Betriebsweise über einen Tag berücksichtigen. Die Auswirkungen auf die Spannungsunsymmetrie werden anhand des Verhältnisses zwischen Gegen- zu Mitsystemspannung und die Stromunsymmetrie anhand von unsymmetrischen Leistungsanteilen beschrieben. Neben der Analyse der Auswirkungen der unsymmetrisch betriebenen Kundenanlagen auf die erwähnten Kenngrößen werden mögliche Maßnahmen zur Reduzierung des Einflusses vorgestellt und durch Simulationen geprüft. Anhand der durchgeführten Betrachtungen und Simulationen wird ein Niederspannungsäquivalent abgeleitet. Mit diesem können Profile für die unsymmetrischen Leistungsanteile bestimmt werden, mit denen die Sternpunktbelastung und der Einfluss auf die Unsymmetrie im übergeordneten Netz abgeschätzt werden kann.:1 Einführung 1 1.1 Stand der Technik 1 1.2 Ziel der Arbeit 2 1.3 Struktur der Arbeit 3 2 Grundlagen 4 2.1 Elektroenergiequalität und EMV Koordinierung 4 2.2 Allgemeine Bewertungsgrößen 8 2.2.1 Gleichphasigkeitsindizes 8 2.2.2 Qualitätsreserve 9 2.2.3 Quantil 9 2.3 Betriebsmittelbelastung 10 2.4 Verlustleistung und -energie 10 2.5 Langsame Spannungsänderung 10 2.6 Unsymmetrie-Kenngrößen 13 2.6.1 Spannungsunsymmetrie 16 2.6.2 Stromunsymmetrie 18 2.6.3 Unsymmetrische Leistung 20 3 Einflussfaktoren auf die Unsymmetrie 24 3.1 Übergeordnetes Netz 24 3.2 Transformator 25 3.3 Leitung 27 3.4 Erdung 28 3.5 Kundenanlagen 33 3.5.1 Anschluss der Kundenanlagen 33 3.5.2 Statisches Verhalten hinsichtlich Spannungs- und Frequenzabhängigkeit 34 3.5.3 Analytisches Modell zur vereinfachten Abschätzung der Spannungsunsymmetrie 35 3.6 Zusammenfassende Bewertung der Einflussfaktoren 40 3.7 Maßnahmen zur Reduzierung der Unsymmetrie 41 3.7.1 Verringerung der Gegensystemspannung des übergeordneten Netzes 43 3.7.2 Verringerung der wirksamen Gegen- bzw. Nullsystemimpedanz am Verknüpfungspunkt 43 3.7.3 Verringerung des Gegen- bzw. Nullsystemstroms der anzuschließenden Kundenanlage 43 3.7.4 Erhöhung der unsymmetrischen Lastimpedanz parallel betriebener Anlagen 44 3.7.5 Beeinflussung des Phasenwinkels des Gegen- bzw. Nullsystemstroms 44 3.8 Auswahl des Messorts zur Bestimmung der höchsten Spannungsunsymmetrie 47 4 Simulationskonzept und -modelle 49 4.1 Auswahl an Kundenanlagen 49 4.1.1 Erzeugungsanlagen im Niederspannungsnetz 49 4.1.2 Elektrofahrzeuge 51 4.2 Simulationsablauf 52 4.2.1 Wahl eines Simulationsszenarios und eines Simulationsnetzes 53 4.2.2 Installation von Photovoltaikanlagen und Ladepunkten für Elektrofahrzeuge 54 4.2.3 Festlegung von zu simulierender Zeitdauer und Mittelungsintervall 54 4.2.4 Lastflussberechnung je Zeitschritt 55 4.3 Stochastische Beschreibung der gleichzeitig ladenden Elektrofahrzeuge je Außenleiter – zentrales Laden 55 4.4 Simulationsmodelle - dezentrales Laden 57 4.4.1 Übergeordnetes Netz 57 4.4.2 Betriebsmittel des Niederspannungsnetzes 60 4.4.3 Kundenanlagen 62 5 Simulationsergebnisse 72 5.1 Zentrales Laden 72 5.1.1 Methodik 72 5.1.2 Auslastung der Betriebsmittel 73 5.1.3 Leitungsverluste 73 5.1.4 Unsymmetrischer Leistungsanteil 74 5.1.5 Spannungsunsymmetrie und Spannungsdifferenz 75 5.2 Dezentrales Laden 77 5.2.1 Methodik 77 5.2.2 Auslastung der Betriebsmittel 78 5.2.3 Leitungsverluste 79 5.2.4 Spannungsdifferenz 80 5.2.5 Unsymmetrischer Leistungsanteil 82 5.2.6 Spannungsunsymmetrie 83 5.2.7 Bewertung möglicher Maßnahmen zur Reduzierung der Spannungsunsymmetrie 89 5.2.8 Einfluss unsymmetrischer Koppelimpedanzen auf die Spannungsunsymmetrie 92 5.3 Resümee und Handlungsempfehlungen 94 6 Niederspannungsäquivalent für unsymmetrische Leistungsanteile 97 6.1 Lastgang der unsymmetrischen Leistungsanteile 97 6.2 Geräteklassenabhängiger unsymmetrischer Leistungsanteil 99 6.2.1 Unsymmetrischer Leistungsanteil Haushaltslasten 99 6.2.2 Unsymmetrischer Leistungsanteil Elektrofahrzeuge 99 6.2.3 Unsymmetrische Leistungsanteile PV-Anlagen 103 6.3 Überlagerung der Zeitverläufe 104 6.4 Beispiel 105 7 Zusammenfassung, Schlussfolgerungen und Ausblick 107 Literaturverzeichnis 110 Anhang 118

The future operation of public low voltage networks has to consider increased decentralised generation using photovoltaic systems for residential application. For utilities it is necessary to determine the maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems in sections of the low-voltage network. For this purpose a method based on modelling low-voltage network structures, occurring loads and insolation situations is presented and demonstrated. The maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems is fundamentally determined by the structure of the settlement of the affected low-voltage network section. By modifying the generator model the method can be applied too for other types of decentralized generators in the low-voltage network such as fuel cell systems. / Für den Betrieb des öffentlichen Niederspannungsnetzes in Wohnsiedlungsgebieten ist zukünftig mit einem verstärkten Einsatz dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen zu rechnen. Für Netzbetreiber ist es erforderlich, die maximal zulässige Netzanschlussleistung derartiger Anlagen für Niederspannungs-Netzbezirke zu bestimmen. Dazu wird ein Verfahren auf der Grundlage der Modellierung der Struktur von Netzbezirken, der dort auftretenden Belastungen und Einstrahlungssituationen vorgestellt und demonstriert. Die maximal zulässige Netzanschlussleistung dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen wird wesentlich durch die Siedlungsstruktur des betreffenden Niederspannungs-Netzbezirkes bestimmt. Durch Modifikation des Erzeugermodelles kann das Verfahren auch für andere dezentrale Kleinerzeuger im Niederspannungsnetz angewandt werden.

The future operation of public low voltage networks has to consider increased decentralised generation using photovoltaic systems for residential application. For utilities it is necessary to determine the maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems in sections of the low-voltage network. For this purpose a method based on modelling low-voltage network structures, occurring loads and insolation situations is presented and demonstrated. The maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems is fundamentally determined by the structure of the settlement of the affected low-voltage network section. By modifying the generator model the method can be applied too for other types of decentralized generators in the low-voltage network such as fuel cell systems. / Für den Betrieb des öffentlichen Niederspannungsnetzes in Wohnsiedlungsgebieten ist zukünftig mit einem verstärkten Einsatz dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen zu rechnen. Für Netzbetreiber ist es erforderlich, die maximal zulässige Netzanschlussleistung derartiger Anlagen für Niederspannungs-Netzbezirke zu bestimmen. Dazu wird ein Verfahren auf der Grundlage der Modellierung der Struktur von Netzbezirken, der dort auftretenden Belastungen und Einstrahlungssituationen vorgestellt und demonstriert. Die maximal zulässige Netzanschlussleistung dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen wird wesentlich durch die Siedlungsstruktur des betreffenden Niederspannungs-Netzbezirkes bestimmt. Durch Modifikation des Erzeugermodelles kann das Verfahren auch für andere dezentrale Kleinerzeuger im Niederspannungsnetz angewandt werden.