Univ., Diss.--Karlsruhe.

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2008

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2009

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008

Universiẗat, Diss., 1997--Paderborn.

Zugl.: Kassel, Univ., Diss., 2008

Zugl.: Kassel, Univ., Diss., 2005

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.

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.

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