guest ::
Uncertainty modeling for analysis and design of monitoring systems for dynamic electrical distribution grids
2019
Dissertation, RWTH Aachen University, 2019
Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak06
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-07-12
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2019-08732
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/767313/files/767313.pdf
Einrichtungen
- Lehr- und Forschungsgebiet Monitoring und verteilte Kontrolle für Energiesysteme (616520)
- E.ON Energy Research Center (080052)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
distribution (frei) ; dynamics (frei) ; modeling (frei) ; monitoring (frei) ; uncertainty (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3
Kurzfassung
Die elektrischen Verteilnetze befinden sich im Wandel. Die zunehmende Durchdringung verteilter Energieressourcen in Form von steuerbaren Lasten, Speichern und Erzeugern führt zu erheblichen Veränderungen des dynamischen Verhaltens des Verteilnetzes. Damit solche Veränderungen zuverlässig und wirksam sind, müssen sie durch eine verbesserte Automatisierung des Netzes und insbesondere des Überwachungssystems unterstützt werden. Der aktuelle Trend in der Verteilnetzautomatisierung besteht darin, eine Zustandsabschätzung des Verteilnetzes zu nutzen, um Die Formulierung zur Ausbreitung von Unsicherheitsquellen wird auf eine umfangreiche Parameterstudie angewendet, die darauf abzielt, den quantitativen Einfluss von Netzparametern wie Topologie- und Leitungsparametern, Anzahl und Parameter von Wechselrichtern auf die Unsicherheit der Gesamtzustandsschätzung aufzuzeigen. Der gleiche Ansatz wird auf die Überwachungsparameter angewendet, wie Messunsicherheit, Reporting Rate der Zustandsschätzung, Kommunikationsverzögerung und Zeitsynchronisationsfehler. Die Wirkungsanalyse dient als Startpunkt für den Analyse- und Designprozess, der den letzten Beitrag dieser Arbeit darstellt. Tatsächlich ist es möglich, die erwartete Gesamtunsicherheit eines Überwachungssystems zu berechnen, das in einem bestimmten Verteilnetz angewendet wird. Alternativ können Hinweise auf Überwachungsparameter für ein bestimmtes Verteilungsnetz abgeleitet werden, sobald das Unsicherheitsziel festgelegt ist. Um die Benutzerfreundlichkeit und Wiederholbarkeit der Leistung dieser Dissertation zu gewährleisten, wird das zustandsschätzerbasierte Überwachungssystem auf die Standard Use Case und Smart Grid Automation Model (SGAM)-Architektur abgebildet. Um die Anwendbarkeit in realen Szenarien zu demonstrieren, werden der Anwendungsfall und die Architektur für zwei reale Verteilnetze im Nieder- und Mittelspannungsbereich spezifiziert, um die Analyse und den Entwurf von Überwachungssystemen zu testen. Heterogene Messgrößen zusammenzuführen und einen genauen Zustand des Netzes zu erhalten. Im Kurz- bis mittelfristig Szenario wird die Zustandsschätzung auf statischen Modellen des Systems basieren, da es den Verteilnetzbetreibern an Erfahrung in den sich schnell entwickelnden dynamischen Merkmalen des Netzes mangelt und der hohe Aufwand für den Aufbau und es einen hohen Aufwand darstellt ein genaues dynamisches Modell aufzubauen und kontinuierlich zu aktualisieren. Diese Arbeit befasst sich mit diesem Szenario, indem die Modellierung der Ausbreitung von Unsicherheitsquellen in Anwesenheit von statischen Zustandsschätzungen für dynamische Systeme angewendet wird. Das in der Zustandsraumdarstellung definierte dynamische Modell des Verteilnetzes beinhaltet Wechselrichter, konventionelle Lasten und Leitungen, die zu einem einzigen System zusammengefasst sind. Somit ist es möglich, neben den Unsicherheitsquellen, die mit stationären Bedingungen verbunden sind, wie Unsicherheiten von Messgeräten oder Pseudomessungen, Unsicherheitsquellen im Zusammenhang mit dynamischen Verteilnetzen einzubeziehen, beispielsweise Schwankungen der Zeiten von Lasten, Spannung und Sonneneinstrahlung.Electrical distribution grids are undergoing radical changes. The increased penetration of distributed energy resources in the form of controllable loads, storage and generation brings significant alterations to dynamic behavior of the distribution systems. For such transformations to be reliable and effective, they must be supported by upgrading the automation of the grid and, particularly, its monitoring system. The current trend in distribution automation is to use distribution system state estimation to merge heterogeneous measurement quantities and obtain accurate state of the network. In the short to medium term scenario, state estimation will be based on static models of the systems, given the lack of experience of the Distribution System Operator (DSO) on the fast evolving dynamics features of the grid and the high effort required to build and maintain an accurate dynamic model. This thesis addresses this scenario, by modelling the propagation of uncertainty sources in presence of static state estimation applied to dynamic systems. The dynamic model of the distribution grid, defined in state-space representation, includes inverters, conventional loads and lines, aggregated in a unique system. Consequently, in addition to the uncertainty sources associated to steady-state conditions, such as measurement devices and pseudo-measurements uncertainties, it is possible to include uncertainty sources related to dynamic distribution grids, namely variations in times of loads, voltage and solar irradiance. The formulation for propagation of uncertainty sources is applied on an extensive impact analysis, aimed at showing the quantitative effect of grid parameters such as topology and line parameters, number and parameters of power inverters on total state estimation uncertainty. The same approach is applied on the monitoring parameters, such as measurement uncertainty, reporting rate of state estimation, communication delay and time synchronization error. The impact study serves as input for the analysis and design process that constitutes the last contribution of this thesis. Indeed, it is possible to calculate the expected total uncertainty of a monitoring system applied to a specified distribution network, or vice-versa, it is possible to discern indications on monitoring parameters for a determined distribution grid once the uncertainty objective are specified. In order to guarantee usability and repeatability of the thesis contribution, the state estimation based monitoring system is mapped on standard use case and Smart Grid Automation Model (SGAM) architecture. To demonstrate applicability in real scenarios, the use case and the architecture are particularized on two real distribution grids, respectively in low and medium voltage level, to test analysis and design of monitoring systems.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online, print
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT020235513
Interne Identnummern
RWTH-2019-08732
Datensatz-ID: 767313
Beteiligte Länder
Germany
