Abschlussarbeiten/MAPR

Kurzbeschreibung:
Die Forschungsstelle für Energienetze und Energiespeicher (FENES) befasst sich unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Oliver Brückl auf wissenschaftlicher Grundlage mit energietechnischen, energiewirtschaftlichen und energiepolitischen Fragestellungen im Bereich von Netzplanung, Netzbetrieb und Systemdienstleistungserbringung in Stromversorgungsnetzen aller Spannungsebenen. Im Rahmen des Projekts Q-REAL wird zusammen mit dem Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz und ausgewählter unterlagerter Verteilungsnetzbetreiber ein netzbetreiber- und spannungsebenenübergreifendes Blindleistungsmanagement entwickelt. Ein Fokus liegt dabei auf der Prognose des zukünftigen Blindleistungshaushalts von realen Mittelspannungsnetzen auf Basis verschiedener Entwicklungspfade (EE-Zubau, E-Mobilitätszubau, Verkabelung). Dazu wird ein Prognoseverfahren entwickelt, das auf reale Netzgebiete und -modelle angewendet und evaluiert werden soll. Die Thematik dieses Masterstudiengangs bezieht sich auf die Entwicklung eines Verfahrens, das den PQ-Haushalt von realen Mittelspannungsnetze in Zusammenarbeit mit einem Verteilungsnetzbetreiber anhand geeigneter Entwicklungspfade modelliert und analysiert.

Ausschreibung MAP-Stelle Q-Prognoseverfahren

Ihre Aufgaben:

• Recherche bisheriger Methoden und Ansätze und Prüfung hinsichtlich deren Eignung für die Problemstellung
• Erweiterte Nachbildung von 2 realen Mittelspannungsnetzen auf Basis der von einem Netzbetreiber erhaltenen Netzmodelle im Lastflussberechnungsprogramm SINCAL bzw. PowerFactory
• Entwicklung eines Verfahrens, anhand dessen die Entwicklungspfade EE-Zubau, E-Mobilitätszubau und Verkabelung im Netz zeitreihenbasiert modelliert werden
• Entwicklung eines Verfahrens, anhand dessen der Netzausbau in Abhängigkeit von den Entwicklungspfaden EE-Zubau, E-Mobilitätszubau und Verkabelung im Netz modelliert wird
• Anwendung des Verfahrens in 2 realen Mittelspannungsverteilungsnetzen und Untersuchung des PQ-Haushalts
• Durchführung von Simulationen spezifischer Szenario-Stützpunkte und Evaluierung des entwickelten Verfahrens

Ihr Profil:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem Bachelorstudiengang (HAW oder Univ.) oder einem Diplomstudiengang (Univ.) im Bereich Elektro- und Informationstechnik, Elektromobilität und Energienetze, Energietechnik, Mathematik oder vergleichbarem Studiengang mit guten bis sehr guten Studienleistungen
• Organisationsvermögen, analytisches Denken, Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeit
• Kenntnisse im Bereich der elektrischen Energieversorgung vorteilhaft
• Gute Programmierkenntnisse (insbesondere in Python) sehr vorteilhaft

Wir bieten:

• Eine Anstellung in Teilzeit zu 40 % als „Technische/r Mitarbeiter/Mitarbeiterin“. Die Bezahlung erfolgt nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) in der Entgeltgruppe E10
• Sozialleistungen entsprechend den Regelungen des öffentlichen Dienstes einschließlich zusätzlicher Altersversorgung sowie eine Jahressonderzahlung nach den Vorgaben des TV-L
• Aktive Mitarbeit an Problemstellungen der Energiewende in einem höchst motivierten und vernetzten Team mit angenehmen Arbeitsklima
• Aktive Mitarbeit in einem aktuellen Forschungsprojekt zusammen mit verschiedenen Netzbetreibern
• Die Möglichkeit zu einer anschließenden Promotion
• Verantwortungsvolle und abwechslungsreiche Tätigkeiten

Ansprechpartner:
Johannes Rauch
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9528
E-Mail: johannes.rauch@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Forschungsprojekts STROM werden die Einflüsse der Sektorenkopplung durch neue Verbraucherstrukturen (E-Mobilität, Wärmepumpen) sowie des Anstiegs an dezentralen, erneuerbaren Erzeugungsanalgen auf die Designs der zukünftigen Stromversorgungsnetze untersucht. Um diese Einflüsse auswerten zu können, bedarf es eines Netzplanungsprozesses für die Zielnetzplanung, welches die Daten der (Zukunfts-)Szenarien berücksichtigt und gleichzeitig technisch nachhaltige und kosteneffiziente Lösungen aufzeigt.
Ein Teilprozess des Netzplanungsprozesses ist der automatisierte Einsatz von Netzplanungsmaßnahmen bei Detektion von thermischen oder spannungsbedingten Problemen im Netz. Hierbei sollen für sich entwickelte Algorithmen für die einzelnen Maßnahmen übergeordnet gesteuert und auch Kombinationen untersucht werden. Die optimalen Lösungsmöglichkeiten sollen dann als Ergebnis ausgewertet werden.

Aufgabenstellung:

• Entwicklung eines Python-Algorithmus für den automatisierten Einsatz von Netzplanungsmaßnahmen bzw. deren Kombinationen zur optimalen Netzplanungsentscheidung bei einem kritischen Netznutzungsfall
• Anwendung an einem PowerFactory Netzmodell eines realen Verteilnetzes
• Test und Validierung der optimierten Lösungen anhand von ausgewählten, kritischen Netznutzungsfällen für das Netzmodell

Ansprechpartner:
Hermann Kraus
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9525
E-Mail: hermann.kraus@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Forschungsprojekts STROM werden die Einflüsse der Sektorenkopplung durch neue Verbraucherstrukturen (E-Mobilität, Wärmepumpen) sowie des Anstiegs an dezentralen, erneuerbaren Erzeugungsanalgen auf die Designs der zukünftigen Stromversorgungsnetze untersucht. Um diese Einflüsse auswerten zu können, bedarf es eines Netzplanungsprozesses für die Zielnetzplanung, welches die Daten der (Zukunfts-)Szenarien berücksichtigt und gleichzeitig technisch nachhaltige und kosteneffiziente Lösungen aufzeigt.
Ein wichtiger Bestandteil für die Simulationen und Berechnungen ist die Extrahierung von sinnvollen Netzentwicklungsvarianten aus szenarischen Daten für die zukünftige Netzgebietsentwicklung. Das betrachtete Netzgebiet ist dabei ein reales Stadtwerksgebiet, welches als Netzmodell in PowerFactory zur Verfügung steht. Die definierten Netzentwicklungsvarianten sollen anschließend im PowerFactory Netzmodell hinterlegt werden.

Aufgabenstellung:

• Definition von Netzentwicklungsvarianten auf Basis von szenarischen Daten für die zukünftige Netzgebietsentwicklung eines realen Stadtwerksgebiets
• Umsetzung der Netzentwicklungsvarianten in der Netzberechnungssoftware PowerFactory, ggf. automatisiert über eine Python-Schnittstelle
• Optional: Durchführung von Simulationen in PowerFactory für die Zielnetzermittlung auf Basis der integrierten Netzentwicklungsvarianten

Ansprechpartner:
Hermann Kraus
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9525
E-Mail: hermann.kraus@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Forschungsprojekts STROM werden die Einflüsse der Sektorenkopplung durch neue Verbraucherstrukturen (E-Mobilität, Wärmepumpen) sowie des Anstiegs an dezentralen, erneuerbaren Erzeugungsanalgen auf die Designs der zukünftigen Stromversorgungsnetze untersucht. Um diese Einflüsse auswerten zu können, bedarf es eines Netzplanungsprozesses für die Zielnetzplanung, welches die Daten der (Zukunfts-)Szenarien berücksichtigt und gleichzeitig technisch nachhaltige und kosteneffiziente Lösungen aufzeigt.
Als zentrales Element des Zielnetzplanungsprozesses ist der Einsatz von Netzplanungsmaßnahmen. Die Trennstellenoptimierung soll dabei als eine eigenständige Maßnahme umgesetzt werden, da optimale Schalterstellungen im Netz dazu frühen können, dass sich die Lastflüsse besser verteilen und aufgekommene Netzprobleme gelöst werden. Es sollen auch Neuordnungsmöglichkeiten bei einer Netztrennung durch ein zusätzliches Umspannwerk in einem realen MS-Netz analysiert werden.

Aufgabenstellung:

• Definition und Untersuchung von Netzverschaltungsmöglichkeiten bei Netzproblemen sowie Neuordnungsmöglichkeiten bei einer Netztrennung durch ein zusätzliches UW in einem MS-Netz
• Entwicklung eines Python-Algorithmus für die Trennstellenoptimierung
• Test und Validierung an einem realen MS-Netz in PowerFactory

Ansprechpartner:
Hermann Kraus
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9525
E-Mail: hermann.kraus@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Forschungsprojekts STROM werden die Einflüsse der Sektorenkopplung durch neue Verbraucherstrukturen (E-Mobilität, Wärmepumpen) sowie des Anstiegs an dezentralen, erneuerbaren Erzeugungsanalgen auf die Designs der zukünftigen Stromversorgungsnetze untersucht. Um diese Einflüsse auswerten zu können, bedarf es eines Netzplanungsprozesses für die Zielnetzplanung, welches die Daten der (Zukunfts-)Szenarien berücksichtigt und gleichzeitig technisch nachhaltige und kosteneffiziente Lösungen aufzeigt.
Grundlage für den Netzplanungsprozess sind die Netzplanungsmaßnahmen, die zum Einsatz kommen, falls ein Stromversorgungsnetz aufgrund der szenarischen Entwicklung an seine thermischen oder spannungstechnischen Grenzen stößt und entsprechend ertüchtigt werden muss. Dies kann z.B. der Einsatz eines intelligenten Transformators oder auch die Verlegung von zusätzlichen Leitungen sein. Die bisher entwickelten Algorithmen sollen nach Python überführt und ggf. optimiert werden.

Aufgabenstellung:

• Überführung automatisierter Netzplanungsmaßnahmen von der internen Programmiersprache (dpl) der Netzberechnungssoftware PowerFactory nach Python
• Test der in Python überführten Algorithmen an einem realen Verteilnetz
• Identifikation von Optimierungspotentialen sowie Konzeption und Umsetzung in den Python-Algorithmen

Ansprechpartner:
Hermann Kraus
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9525
E-Mail: hermann.kraus@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Forschungsprojekts STROM werden die Einflüsse der Sektorenkopplung durch neue Verbraucherstrukturen (E-Mobilität, Wärmepumpen) sowie des Anstiegs an dezentralen, erneuerbaren Erzeugungsanalgen auf die Designs der zukünftigen Stromversorgungsnetze untersucht. Um diese Einflüsse auswerten zu können, bedarf es eines Netzplanungsprozesses für die Zielnetzplanung, welches die Daten der (Zukunfts-)Szenarien berücksichtigt und gleichzeitig technisch nachhaltige und kosteneffiziente Lösungen aufzeigt.
Das in den Simulationen und Berechnungen betrachtete Netzgebiet ist ein reales Verteilnetz eines Stadtwerks mit einem MS- und mehreren NS-Netzen. Zu Zwecken der Datenübertragung und einer möglichen Separierung von Netzen für Einzelbetrachtungen, soll eine bestehende Benennungsheuristik für Netztopologien in PowerFactory nach Python überführt und optimiert werden.

Aufgabenstellung:

• Überführung der Benennungsheuristik von der internen Programmiersprache (dpl) der Netzberechnungssoftware PowerFactory nach Python
• Identifikation und Umsetzung von Verbesserungspotentialen in der Heuristik
• Test und Validierung der neuen, in Python umgesetzten Benennungsheuristik an einem realen Verteilnetz

Ansprechpartner:
Hermann Kraus
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9525
E-Mail: hermann.kraus@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird eine Methodik zur Prognose der Sprungantwort von Wirk- und Blindleistung eines MS-Netzes auf Spannungssprünge und damit zur Berücksichtigung der Spannungsabhängigkeit von Lasten entwickelt. Zur Entwicklung der Methodik werden Messung aus verschiedenen MS-Netzgebieten ausgewertet, wobei die Hauptschwierigkeit in der Trennung der Sprungantwort vom stochastischen Lastrauschen liegt. Hierfür soll eine Methodik entwickelt werden mit deren Hilfe ein automatisiertes Aussortieren ungeeigneter Messungen vorgenommen werden kann, wobei auch Methoden der KI auf ihre Eignung untersucht und getestet werden sollen.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in die bestehende Auswerteroutine
• Auswahl einer geeigneten Methodik zur Verbesserung der Auswerteroutine
• Programmiertechnische Umsetzung und Evaluierung der verbesserten Auswerteroutine

Ansprechpartner:
David Gschoßmann
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9524
E-Mail: david1.gschossmann@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird eine Methodik zur Prognose der Sprungantwort von Wirk- und Blindleistung eines MS-Netzes auf Spannungssprünge und damit zur Berücksichtigung der Spannungsabhängigkeit von Lasten weiterentwickelt. Zur Erstellung der bisherigen Methodik wurden Messdaten (U, P, Q) aus verschiedenen realen MS-Netzen herangezogen. Im Rahmen dieser Arbeit soll der Einfluss der zeitlichen Auflösung der Messdaten auf die Ergebnisse bzw. die Genauigkeit der Methodik untersucht werden.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in die bestehende Prognosemethodik
• Erstellung neuer Eingangszeitreihen mit veränderter Zeitauflösung
• Anwendung der Prognosemethodik auf die neuen Eingangszeitreihen und Bewertung des Einflusses

Ansprechpartner:
David Gschoßmann
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9524
E-Mail: david1.gschossmann@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird eine Methodik zur Prognose der Sprungantwort von Wirk- und Blindleistung eines MS-Netzes auf Spannungssprünge und damit zur Berücksichtigung der Spannungsabhängigkeit von Lasten entwickelt. Zur Entwicklung der Methodik werden Messung aus verschiedenen MS-Netzgebieten ausgewertet, wobei die Hauptschwierigkeit in der Trennung der Sprungantwort vom stochastischen Lastrauschen liegt. Hierfür soll eine Methodik entwickelt werden mit deren Hilfe eine Prognose der Wirk- und Blindleistungsantworten auf einen Spannungssprung vorgenommen werden kann, wobei auch Methoden der KI sowie der Clusterbildung zum Einsatz kommen sollen.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in die bestehende Prognosemethodik
• Auswahl einer geeigneten Clustermethodik zur Verbesserung der Methodik
• Programmiertechnische Umsetzung und Evaluierung der verbesserten Methodik

Ansprechpartner:
David Gschoßmann
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9524
E-Mail: david1.gschossmann@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen der Entwicklung eines Modells für das gesamtdeutsche Stromnetz soll eine Methodik zur synthetischen Nachbildung der Mittelspannungseben erarbeitet werden. Ziel ist es dabei auf Basis öffentliche zugänglicher Daten realistische Verläufe der Mittelspannungsleitungen zu erhalten. Hierbei kann auf bekannte Mittelspannungsverläufe sowie auf eine bereits bestehende Methodik. Aufgabe dieser Abschlussarbeit ist die Erweiterung der bestehenden Methodik um Methoden der KI bzw. der Mustererkennung um topographische Unterschiede zwischen den verschiedenen Regionen besser abzubilden.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in die bestehende Methodik zur synthetischen Mittelspannungsgenerierung
• Vergleich und Auswahl eines geeigneten Verfahrens zur Mustererkennung
• Implementierung der Mustererkennung in den bestehenden MS-Netzgenerator in der Programmiersprache Python

Ansprechpartner:
David Gschoßmann
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9524
E-Mail: david1.gschossmann@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Gemäß dem EnWG sind Verteilnetzbetreiber verpflichtet definierte Strukturmerkmale ihres Netztes wie beispielsweise Leitungslängen zu veröffentlichen. Aus diversen Gründen treten bei der Verwendung dieser Daten Schwierigkeiten auf, weshalb eine Plausibilisierung der Daten nötig ist.

Aufgabenstellung:

• Recherche zu den Veröffentlichungspflichten von Verteilnetzbetreibern
• Identifizierung von auftretenden Problemen
• Konzeption und programmiertechnische Umsetzung von Plausibilisierungsmethodiken

Ansprechpartner:
David Gschoßmann
Raum: S-194
Tel.: +49 941 943-9524
E-Mail: david1.gschossmann@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird das Erwärmungsverhalten von Transformatoren nachgebildet. Durch die aktive und präventive Kühlung kann die Temperatur und damit der Lebensdauerverbrauch verringert werden. Gleichzeitig kann damit auch eine höhere Auslastung bei gleicher Lebensdauer realisiert werden und somit zusätzliche Kapazitäten gehoben werden. Diese zusätzlich mögliche Belastung soll im Rahmen dieser Arbeit quantifiziert werden.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in das Erwärmungsmodell und das Alterungsverhalten von Transformatoren
• Entwicklung eines Verfahrens zur Abbildung zusätzlicher Belastungen (Zubau Last, Erzeugung)
• Untersuchung der Auswirkungen auf den Lebensdauerverbrauch
• Ermittlung der zusätzlich möglichen Auslastung

Ansprechpartner:
Markus Henneke
Raum: U 617
Tel.: +49 941 943-9803
E-Mail: markus.henneke@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird das Erwärmungsverhalten von Transformatoren nachgebildet. Hierfür werden verschiedene Belastungsverläufe untersucht. Im Rahmen der Arbeit sollen die Messdaten verschiedener Transformatoren in Cluster eingeteilt werden und so typische Belastungsverläufe gewonnen werden.

Aufgabenstellung:

• Sichtung und Plausibilisierung von Trafo-Messdaten
• Entwicklung eines Verfahrens zur Einteilung in geeignete Belastungstypen bzw. Cluster
• Entwicklung von Beispiellastgängen für die weitere Untersuchung der jeweiligen Netz- bzw. Lasttypen.

Ansprechpartner:
Markus Henneke
Raum: U 617
Tel.: +49 941 943-9803
E-Mail: markus.henneke@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos wird das Erwärmungsverhalten von Transformatoren nachgebildet. Hierfür wurde ein Erwärmungsmodell mit Matlab/Simulink aufgebaut. Die Modellparameter wurden für einen speziellen Trafo ermittelt. Ziel der Arbeit ist die Parametrierung für weitere im HS-Netz verbaute Transformatoren auf Basis von Lastgang- und Temperaturlaufdaten.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in das Trafomodell
• Ermittlung der Modellparameter für verschiedene Trafogrößen, -typen und Herstellerr
• Vergleich der Parameter und Bildung von Clustern mit ähnlichem Verhalten

Ansprechpartner:
Markus Henneke
Raum: U 617
Tel.: +49 941 943-9803
E-Mail: markus.henneke@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos sollen Untersuchungen zu verschiedenen Regelverfahren für den regelbaren Ortsnetztrafos (RONT) durchgeführt werden. Ein vorhandenes Netzmodell, welches verschiedene Last- und Erzeugungsszenarien nachbildet, soll um weitere Szenarien und synthetische Netze ergänzt werden. Hierfür sollen reale Messdaten zum Einsatz kommen.

Aufgabenstellung:

• Einarbeitung in die vorhandene Simulationsumgebung und Anpassung auf eine Zeitreihensimulation
• Ermittlung von zusätzlichen Belastungsszenarien auf Basis von Zeitreihen
• Durchführung von Zeitreihensimulationen mit verschiedenen Regelverfahren
• Untersuchung des Lösungsraumes und Auswertung der Schaltzahlen für verschiedene Regelverfahren

Ansprechpartner:
Markus Henneke
Raum: U 617
Tel.: +49 941 943-9803
E-Mail: markus.henneke@oth-regensburg.de

Kurzbeschreibung:
Im Rahmen des Projektes isi-neos sollen Untersuchungen zu verschiedenen Regelverfahren für den regelbaren Ortsnetztrafos (RONT) durchgeführt werden. Viele dieser Messverfahren beruhen auf einer Spannungsmessung an kritischen Punkten im Netz. Derzeit werden verstärkt digitale Ortsnetzstationen verbaut, die bereits eine Messung von Netzgrößen vorsehen. Es soll geprüft werden, ob eine Nutzung diese Messwerte anstelle einer abgesetzten Messung möglich ist und dabei der Einfluss auf die Menge der lösbaren Netz- und Lastsituationen und die Schaltzahlen des RONT betrachtet werden.

Aufgabenstellung:

• Entwicklung verschiedener Messstrategien und Schätzverfahren für kritische Punkte
• Implementierung der Verfahren in einem simulativen Beispielnetz
• Untersuchung des Lösungsraumes und Auswertung der Schaltzahlen für verschiedene Regelverfahren

Ansprechpartner:
Markus Henneke
Raum: U 617
Tel.: +49 941 943-9803
E-Mail: markus.henneke@oth-regensburg.de

Weitere Bachelor-/Master- und Projektarbeiten sowie MAPR-Themen aus den Bereichen Netztechnik, Systemstabilität, Transformatorentechnik, Versorgungszuverlässigkeit oder Spannungsqualität können nach Vereinbarung gerne betreut werden.

Bitte bei Prof. Brückl oder im Büro S-194 anfragen!