SyNErgie (Systemoptimierendes Netz- und Energiemanagement für die Verteilnetze der Zukunft)

Projektlaufzeit: März 2015 - Mai 2018

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Die Energiewende stellt Netzbetreiber vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist dabei die zukünftige Blindleistungsbereitstellung. Blindleistungsflüsse in Drehstromnetzen beeinflussen die Spannungshaltung und Netzstabilität. Derzeit gleichen diese Ströme vorrangig konventionelle Kraftwerke aus. Aufgrund des energiepolitischen Rückbaus der großen Kern- und Kohlekraftwerke erfordert der sichere und zuverlässige Netzbetrieb neue Lösungen. Ziel des Vorhabens sind Netzplanungs- und Netzführungsstrategien hinsichtlich Regelungs- und Planungskonzepten mit Fokus auf der Integration eines Blindleistungsmanagements. Dazu wurden zahlreiche Messungen von Haushalten, Betrieben und Netzgebieten durchgeführt und ausgewertet, Blindleistungspotenziale von betrieblichen Kompensationsanlagen bestimmt, Netzmodelle für ein realitätsnahes Wirk- und Blindleistungsverhalten weiterentwickelt, Algorithmen zur Regelung von Blindleistungsquellen entwickelt und in Feldversuchen getestet. Die Untersuchungen lassen auf ein hohes Blindleistungspotenzial betrieblicher Kompensationsanlagen schließen, das mit geeigneten Mitteln zielgerichtet genutzt werden kann.

Das Projekt wurde im Zeitraum vom 1. März 2015 bis 31. Mai 2018 durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit einer Gesamtsumme von 1,5 Mio. Euro gefördert. Der Projektverbund setzte sich aus den Industrieunternehmen FRAKO Kondensatoren- und Anlagenbau GmbH und KBR Kompensationsanlagenbau GmbH, den Netzbetreibern MDN Main-Donau Netzgesellschaft mbH und Mainfranken Netze GmbH sowie der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg zusammen.

Ausgewählte Projektergebnisse

  • Zur Entwicklung und Evaluierung der Regelkonzepte wurde ein Netzmodell der MDN weiterentwickelt und dessen Wirk- und Blindleistungsflüsse realitätsnäher abgebildet. Dazu wurden unter anderem Zeitreihen verwendet, Standardlastprofile individuell skaliert und fehlende Zeitreihen rekonstruiert. Die erarbeiteten Modellierungshinweise und vorgehensweisen gehen über den heute üblichen Stand hinaus und bilden damit die Basis zur Lösung aktueller Problemstellungen.
  • In einem Feldversuch konnte in einem ausgewählten Netzgebiet der MDN die im Projekt entwickelte dezentrale Blindleistungssteuerung erfolgreich erprobt werden. Anhand einer hierfür neu parametrierten Regelkennlinie für eine betriebliche Kompensationsanlage wurde der Blindleistungsfluss im Netzgebiet entsprechend der Vorgaben beeinflusst.
  • Weiterhin konnten anhand von Messungen bei selbigem Betrieb, der eine Photovoltaikanlage installiert hat, eine negative Wechselwirkung zwischen der Photovoltaik- und der Kompensationsanlage festgestellt werden. Ein entsprechender Hinweis zur zukünftigen Vermeidung dieser Wechselwirkung wurde in den Entwurf der VDE-AR-N 4110 eingebracht.

Ausführliche Projektbeschreibung

Im Projekt wurde das Netzmodell eines erzeugergeprägten Mittelspannungsnetzes (MS-Netz) nach der Bottom-Up Methode weiterentwickelt und dessen Wirk- und Blindleistungsflüsse realitätsnäher abgebildet. Das lagerichtige Netzmodell wurde mit zahlreichen plausibilisierten Zeitreihen in 15-Minuten-Auflösung für Betriebe und dezentrale Erzeugungsanlagen ausgestattet. Photovoltaikanlagen (PV-Anlagen) ohne eigene Messzeitreihen wurden mittels entfernungsabhängigen Gewichtungsfaktoren aus den vorhandenen PV-Messungen nachgebildet. Zudem mussten die anfangs verwendeten Standardlastprofile durch eine Skalierung an das tatsächliche Verhalten der nicht leistungsgemessenen Lasten angepasst werden. Mit diesen und weiteren Maßnahmen konnte das P-Q-Verhalten der zeitreihenbasierten Jahressimulation sehr genau an die Messung herangeführt werden, siehe Abbildung 1. Somit können mit diesem Netzmodell detaillierte Aussagen über die Auswirkung unterschiedlicher Regelkonzepte auf das Stromnetz getroffen und mögliche Konflikte oder Wechselwirkungen ermittelt werden.

Zur Bestimmung des Blindleistungspotenzials (Q-Potenzials) von betrieblichen Kompensationsanlagen (BKA) wurden durch eine Umfrage 16 potenzielle Betriebe mit einer installierten Kompensationsleistung von insgesamt 16,3 MVAr identifiziert. Aus diesen wurden sechs Betriebe mit einer Kompensationsleistung von insgesamt 12,9 MVAr ausgewählt und mit Messequipment umfangreich vermessen. Zwei der Betriebe wurden über einen Zeitraum von etwa sieben bis acht Wochen gemessen, ansonsten belief sich der Messzeitraum auf knapp drei Wochen. Abbildung 2 zeigt die induktiven und kapazitiven Q-Potenziale dieser Betriebe. Es ist festzustellen, dass alle Betriebe ein gesichertes kapazitives Q-Potenzial aufweisen. Durch eine großzügige Bemessung der BKA stehen ungenutzte Kompensationsstufen zur Verfügung, wodurch das kapazitive Verhalten des Betriebes am Netzverknüpfungspunkt verstärkt werden kann. Nur zwei Betriebe weisen ebenfalls ein gesichertes induktives Q-Potenzial auf. Allgemein lässt sich feststellen, dass das induktive Potenzial mit dem Wirkleistungsbedarf der Betriebe korreliert.

Abbildung 1
Abb. 1: Wirk-Blindleistungsverhalten des Netzmodells im Vergleich zur Messung
Abbildung 2
Abb. 2: Induktive und kapazitive Q-Potenziale der sechs vermessenen Betriebe

Bei der zentralen Q-Regelung werden Informationen und Messdaten aus dem gesamten Netzgebiet in der Netzleitstelle verarbeitet, siehe Abbildung 3. Ein Zentralrechner regelt auf Basis dieser Messdaten die Q-Quellen. Diese Form der Q-Regelung zielt vor allem auf Netze mit guten Voraussetzungen bei der Informations- und Kommunikationstechnik ab. Die Errechnung der Abrufleistungen der einzelnen Q-Quellen erfolgt mittels eines Optimierungsverfahrens, indem Spannungs- und Auslastungsgrenzwerte mithilfe von Spannungs- bzw. Auslastungssensitivitäten der Netzknoten bzw. Netzbetriebsmitteln des Netzes berücksichtigt werden. Die Evaluierung und Anwendung der zentralen Q-Regelung anhand diverser Simulationsszenarien in verschiedenen MS-Netzen mit unterschiedlicher Art und Anzahl von Q-Quellen bestätigt die Funktionalität des Verfahrens. In Abbildung 4 ist solch ein Simulationsergebnis dargestellt. In diesem Beispiel wurden drei Q-Quellen mit einem maximalen Q-Potenzial von +3,7 bzw. -5,7 MVAr verwendet, um eine vollständige Kompensation des MS-Netzes zu erreichen. Das induktive Verhalten konnte um ca. 2,4 MVAr und das kapazitive Verhalten um ca. 0,2 MVAr verringert werden. Zu beachten ist, dass der mögliche Einfluss von Q-Quellen auf den Q-Bilanzausgleich des gesamten Netzes entscheidend von der Korrelation zwischen dem auftretenden Blindleistungsbedarf des Netzes und dem Q-Potenzial der Q-Quelle abhängt.

Abbildung 3
Abb. 3: Schema der zentralen Q-Regelung (Informationsfluss gestrichelt und Befehlsfluss durchgezogen)
Abbildung 4
Abb. 4: Wirk-Blindleistungsverhalten mit Einsatz der zentralen Q-Regelung

In großflächigen, etwa ländlichen, MS-Netzen wird aufgrund der meist fehlenden Kommunikationstechnik und der räumlichen Verteilung von potenziellen Q-Quellen die Entwicklung eines dezentralen autarken Regelkonzeptes angestrebt. Ziel ist es, die Q-Quellen zu Zwecken des Q-Bilanzausgleichs nur über lokal verfügbare Messgrößen und/oder historische Messdaten zu steuern, siehe Abbildung 5. Hierzu werden mittels der verfügbaren Daten Prognosen für das aktuelle Q-Verhalten des Netzes erstellt und auf deren Basis (unter Berücksichtigung von planerischen Spannungs- und Auslastungsfreiräumen) ein entsprechender Q-Abruf aus der Q-Quelle bestimmt. Dieses Konzept stellt mehr ein Steuer- als ein Regelverfahren dar, da keine Rückkopplung der Information über den tatsächlichen Netzzustand stattfindet. Anhand von Simulationen und einem Feldversuch wurde das Verfahren erprobt und die Ergebnisse in Abbildung 6 visualisiert. Im sechsmonatigen Feldversuch wurde das Q-Verhalten des Betriebes B4 mittels zeitreihenbasierter Prognosen netzdienlich gesteuert und somit das induktive Verhalten der Netzgruppe um 0,25 MVAr reduziert. In einem simulationsbasierten virtuellen Feldversuch mit B6, der ein höheres Q-Potenzial aufweist, konnte das induktive Verhalten um ca. 1 MVAr und das kapazitive Verhalten im Rückspeisefall um ca. 0,7 MVAr reduziert werden. Die Korrelation zwischen dem Q-Bedarf des Netzes und dem Potenzial der Quelle ist, analog zur zentralen Q-Regelung, für die Wirksamkeit der dezentralen Q-Steuerung von entscheidender Bedeutung. Der zentrale Ansatz erschließt ein größeres Potenzial, allerdings gestaltet sich die Umsetzung des dezentralen Ansatzes deutlich einfacher.

Abbildung 5
Abb. 5: Schema der dezentralen Q-Steuerung (Informationsfluss gestrichelt und Befehlsfluss durchgezogen)
Abbildung 6
Abb. 6: Wirk-Blindleistungsverhalten mit dezentraler Q-Steuerung

Fazit und Ausblick

Im Rahmen des Projektes SyNErgie konnten insbesondere Hinweise für die Bewertung von Q-Potenzialen im Rahmen der Netzplanung abgeleitet werden. Darüber hinaus konnten technische Konzepte zur Erschließung von Q-Potenzialen entwickelt und mittels Prototypen erprobt werden (dezentrale/zentrale Q-Regelung). Zu einer Implementierung in der Praxis fehlen jedoch derzeit primär regulatorische Rahmenbedingungen und wirtschaftliche Anreize, um auf deren Basis weitere Entwicklungsarbeiten für kommerzielle Werkzeuge/Dienstleistungen zur

  • einfachen Q-Potenzialbewertung von Q-Quellen,
  • technischen Definition und Bewertung der Verfügbarkeit (z. B. im (n-1)-Fall) von Q-Quellen und
  • technischen und wirtschaftlichen Bewertungen der Q-Quellen über mehrere Spannungsebenen hinweg (z. B. aggregiert für HS- und MS-Ebene)

erarbeiten zu können.

Abbildungen

Abbildung 1

Abbildung 1

Abbildung 2

Abbildung 2

Abbildung 3

Abbildung 3

Abbildung 4

Abbildung 4

Abbildung 5

Abbildung 5

Abbildung 6

Abbildung 6

Veröffentlichungen

Folgende Veröffentlichungen wurden im Rahmen des Forschungsprojektes erarbeitet und zur Verfügung gestellt.

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