Redispatch 20 automatisieren

REDISPATCH 2.0 AUTOMATISIEREN

Mit dem Leitsystem PSIcontrol ist PSI im deutschen Strommarkt weit verbreitet. Das Thema Redispatch gehört sozusagen zur DNA des Unternehmens. Vor diesem Hintergrund entwickelt PSI derzeit eine Komplettlösung für Redispatch 2.0. Lediglich die fehlenden Spezifikationen müssen noch berücksichtigt werden.

Im Zentrum der Entwicklungsstrategie der PSI zum Thema steht die Lösung PSIsaso/DSO. Das System für „Security Assessment and System Optimization“ ist eine vom Leitsystem unabhängige, modulare

Anwendung für Verteilnetzbetreiber (VNB), die damit u.a. alle Erzeugungs- und Speicheranlagen >100 kW managen kann – also alle Anlagen, die vom Redispatch 2.0 auch auf Mittel- und Niederspannungsebene betroffen sind. Innerhalb von PSIsaso/DSO sind bereits viele Funktionen für den Redispatch 2.0 enthalten. Sobald die noch fehlenden Spezifikationen verabschiedet sind, soll die Gesamtlösung fertiggestellt werden, einschließlich der auf Ebene der ÜNB-Leitsysteme geforderten Funktionalitäten.

PSIsaso/DSO ist in verschiedene Hauptmodule unterteilt. Da Verteilnetzbetreiber von den Themen des Redispatch unterschiedlich betroffen sind, ist die PSI-Lösung so modular aufgebaut, dass Kunden Umfang und Funktionalität flexibel anpassen können. „Module wie etwa Maßnahmendimensionierung, Abrufsteuerung oder Bilanzthemen benötigt ein nur minimal betroffener VNB meist nicht“, sagt Dr. Guido Remmers von der PSI Software AG.

Das Modulkonzept ist die eine Seite der PSI-Lösungsstrategie, andererseits entsteht im Softwarehaus auch eine vollständige, aufeinander abgestimmte Lösung, die sowohl PSIsaso/DSO als auch das klassische Leitsystem PSIcontrol/PSIprins betrifft. „Wir haben unsere Entwicklungs-Roadmap auf die Festlegung der dazu gehörigen Standards abgestimmt, was bedeutet, dass einige Funktionalitäten erst dann fertig werden können, wenn die entsprechenden Vorarbeiten auf Normungsseite getätigt wurden“, so Remmers.

DATENAUSTAUSCH Die Anforderungen an ein Leitsystem im Zuge von Redispatch 2.0 betreffen vor allem funktionale Erweiterungen im Bereich der Maßnahmenumsetzung. Bezogen auf PSIcontrol/PSIprins können diese Erweiterungen auch in älteren Release-Versionen (PSIcontrol > 4.5) nachgerüstet werden. Für PSIprins wird die Schnittstelle ab der Version 8.07 implementiert sein und kann ebenso in älteren Versionen (ab 8.05) nachgerüstet werden. Ein wesentlicher neuer Baustein im Leitsystem ist dabei die Umsetzung der präventiven Maßnahmen im Zusammenspiel mit den analog zum derzeitigen Einspeisemanagement durchgeführten kurativen Maßnahmen.

Auch für Energieversorger ohne PSI-Leitsystem gibt es eine Variante des PSIsaso, in der je nach angebundenem Leitsystem Realzeitfunktionen im Rahmen des Abrufmoduls übernommen werden können.

Umfassender sind die Innovationen auf dem Gebiet von PSIsaso/DSO, wobei die Entwicklungen von vielen Grundlagen profitieren, die das 2015 am Markt eingeführte und von PSI damals von Grund auf neu entwickelte System, u.a. im Bereich der Netzzustandsprognose, bereits enthält. Für die gesetzlich vorgeschriebene Bereitstellung von vorausschauenden Daten von Verteilnetzbetreibern an den Übertragungsnetzbetreiber für den Hochspannungsbereich sorgt bereits die GLDPM-Plattform als integrierter Teil des PSIsaso. Diese Plattform hat PSI bei ihren Leitsystemkunden in den letz

PSIsaso DSO 2.0 GLDPM Netzzustandsprognose Redispatch Auch wenn hier noch nicht alle Rahmenbedingungen Redispatch 2.0 PCOM+ feststehen, wird hier ein VNBDazu greift es auf die Daten des eigenständigen Kommunikationsmoimportierten Eingangsdaten gehören die Einspeise-, Lastprognosen und die Abschaltplanung des VNB sowie die Kraftwerksfahrpläne. In Entwicklung ist bei PSI das Modul Redispatch. Im Vollausbau arbeitet das Modul in drei Schritten. Zunächst werden die Alarmgrenzen für Spannungen und Ströme in der Grundsituation sowie in statischen als auch in dynamisch erzeugten Ausfallvarianten geprüft und Engpassbefunde sowie Sensitivitäten der auf die Engpasselemente wirkenden Flexibilitäten ermittelt. Dabei werden bereits topologische Maßnahmen bedacht. Daraufhin werden weitere mögliche Maßnahmen zur Behebung der Befunde dimensioniert.

Mithilfe eines EinsMan-Moduls werden die zur Gewährleistung der Netzsicherheit erforderlichen Abregelungen ermittelt. Optional kann auch eine OPF-Rechnung die Blindleistungsquellen und die Stufensteller optimieren. Im dritten Schritt wird die Wirksamkeit der Maßnahmen mithilfe einer weiteren Ausfallvariantenrechnung überprüft. Diese kann auch die zulässige Kurzschlussleistung (wahlweise nach Takahashi oder IEC gerechnet) berücksichtigen.

Als Ergebnis kommen die entsprechenden Daten dann in den Koordinierungsprozess. ÜNB-übergreifender Blick auf PSIsaso - Grundmodul das Netz verfolgt. Daten der Übersicht der bisher entwickelten zugehörigen Hauptmodule GLDPM, Netzzustandsprognose und dem in vor- bzw. nachgelagerten NetzArbeit befindlichen Redispatch-Modul. Die Module bauen auf dem PCOM+- und einem PSIsaso-Grundmodul betreiber werden mit den eigeauf. (Grafik: PSI Software AG) nen prognostizierten Daten abgeglichen. ten Jahren bereits etabliert. Netzzustandes, die Ermittlung der Befunde, die Maßnahmen-/Abruf

Als zusätzlichen Effekt ermöglicht bereits das Modul GLDPM auch dimensionierung und eine Cluster-Bildung, die steuerbare Ressoureine Rückkopplung der errechneten Daten an das Leitsystem für Sicen hinsichtlich der gegebenen Kosten und Wirksamkeit gegenüber mulationen im Bereich des vorausschauenden Einspeisemanagedem vorgelagerten Netzbetreiber gruppiert. Daraufhin werden die ments. Die ermittelten Blindleistungspotentiale und NetzverlustDaten und Reporte an die benachbarten Netzbetreiber, das Netzleitprognosen bieten weitere Optimierungsmöglichkeiten. system und an Handels-/Abrechnungssysteme exportiert.

Für den Bereich Redispatch wurde das bereits fertige Modul NetzDie PSI Software AG ist mit diesen Aktivitäten nach eigenen Anzustandsprognose erweitert, um auch große Netze für mehrere Tage gaben gut im Zeitplan, um den gesetzlichen Starttermin für das neue in der Zukunft in einem Raster von 15 Minuten berechnen zu können. Redispatch am 1. Oktober 2021 einhalten zu können. (sg) duls PCOM+ zurück, das den Austausch und die Archivierung von ZeitPSI Software AG, Dr. Guido Remmers, reihen ermöglicht. Zu den wesentlichen über PCOM+ validierten und 63741 Aschaffenburg AKTUELLE ENTWICKLUNGEN Anzeige

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Fraunhofer IEE: Prognose-Lösung für vertikale Leistungsflüsse

Das Fraunhofer IEE hat eine neue Prognose-Lösung für den Stromnetzbetrieb entwickelt. Mithilfe Künstlicher Intelligenz ermittelt das System namens GridFox die Einspeisung und den Verbrauch der kommenden Stunden und Tage in den jeweiligen Netzabschnitten – heruntergebrochen auf einzelne Erzeugungskomponenten und Verbrauchergruppen. Betreiber von Übertragungs- und Verteilnetzen können damit eine vorausschauende Netzberechnung nach den ab Oktober 2021 geltenden Regeln des

Redispatch 2.0 vornehmen. Bei Entwicklung und

Erprobung von GridFox hat das Fraunhofer IEE in

Kassel mit dem deutschen Übertragungsnetzbetreiber TenneT zusammengearbeitet.

INTEGRIERTE PROGNOSEN MIT KONSISTENTEN DATEN Für die Prognose der vertikalen Leistungsflüsse an den Transformatoren analysiert die Lösung gemessene Werte der Vergangenheit und deren Zusammenhang mit erklärenden Einflüssen, die für eine Prognose genutzt werden können. Damit können sich Netzbetreiber viertelstundenscharf vorhersagen lassen, wie viel Strom in über- und unterlagerte Netzebenen abfließen wird. In einem Pilotprojekt mit TenneT wird das Instrument derzeit für sämtliche Transformatoren des Netzgebietes getestet.

Um die Erzeugung pro Energieträger zu prognostizieren, nutzt das System numerische Wetterprognosen und Stammdaten der Netzbetreiber. Da diese Anlagen meist abhängig vom Geschehen an der Strombörse gefahren werden, integriert das System auch zugelieferte Preisprognosen. Ebenso berücksichtigt es kalendarische Informationen. Bei all dem gleicht das System regelmäßig die Prognose der einzelnen Erzeugungs- und Verbrauchskomponenten mit der prognostizierten Summe der vertikalen Leistungsflüsse ab. So ist gewährleistet, dass die berechneten Daten jederzeit konsistent sind – die Voraussetzung für eine sinnvoll im Netzbetrieb nutzbare Prognose. Zudem ist GridFox in der Lage, flexibel auf Veränderungen in der Netztopographie zu reagieren. Kommen etwa neue Anlagen hinzu, so kann die Lösung sie ohne größeren Aufwand in die Prognosen integrieren.

MACHINE-LEARNINGVERFAHREN Für die Modellierung des Verbrauchs analysieren die Wissenschaftler, wo welche Verbrauchsstellen vorhanden sind, um das jeweilige Verhältnis von Haushalten, Gewerbe, Industrie, Landwirtschaft und öffentlichem Personennahverkehr lokal zu bestimmen.

Bei der Prognose von Erzeugung und Verbrauch kommen Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz. Die Berechnungen können bei den Netzbetreibern selbst durchgeführt werden. (ds) www.iee.fraunhofer.de E.DIS eröffnet Smart GridTrainingscenter

In Brandenburg/Havel hat E.DIS sein neues Smart Grid-Trainingscenter eröffnet, um das Personal unter Laborbedingungen in der Digitalisierung der Stromnetze zu schulen. In dem Trainingscenter werden in den kommenden zwei

Jahren insgesamt 400 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Umgang mit Smart Grids und den neuen

Anforderungen der Stromnetze durch die Energiewende geschult.

Die Fachkräfte des Netzbetreibers können ihre Fähigkeiten direkt an Einzelkomponenten testen, zum Beispiel an den Modulen

Hilfsenergieversorgung, dem Kurzschlussanzeiger, dem Messwertgeber sowie den Fernwirkanlagen.

Fehlerdiagnosen am Stromnetz sowie Fehlerbehebung übt die Belegschaft des Netzbetreibers an realitätsgetreuen Anlagen, die in einer Halle des Trainingscenters sowie auf einem Outdoor-Übungsgelände stehen. Der Netzbetreiber investiert für die Maßnahme 1,2

Millionen Euro. (ds) www.e-dis.de

Leistungsflüsse an einem Netztransformator zerlegt in die einzelnen Komponenten: oben erzeugte Leistung; unten geschätzte Leistung der Verbrauchskomponenten. Als Summe aller mit GridFox prognostizierten Komponentenzeitreihen ergibt sich die blau gepunktete Linie. (Grafik: Fraunhofer IEE)

VIVAVIS bündelt Aktivitäten für Energieversorger in der neuen VIVAVIS AG

Die Unternehmensgruppe VIVAVIS fusioniert die Unternehmen VIVAVIS GmbH, IDS GmbH, GÖRLITZ AG und Erwin Peters Systemtechnik GmbH zur VIVAVIS AG. Unter dem gemeinsamen Dach sollen die IT-Lösungen für

Netze, Metering, Quartiere und Wasserwirtschaft künftig aus einer Hand angeboten werden. Mit der Eintragung in das Handelsregister und entsprechender

Änderung der Unternehmenssatzung wird die Fusion in Kürze rechtskräftig. Die

AMW GmbH, die BERG GmbH, die CAIGOS GmbH und die VIVASECUR GmbH werden wie bisher als eigenständige Tochterunternehmen der VIVAVIS AG agieren.

Die Expertensysteme und Komponenten der Unternehmensgruppe VIVA

VIS bewähren sich seit Jahrzehnten in der Energie-, Ver- und Entsorgungswirtschaft. In den vergangenen Jahren wurde das Angebotsportfolio um die Bereiche Anlagenbau, Quartierslösungen und Sicherheitsanwendungen erweitert.

Künftig will das Unternehmen die plattformbasierten IoT-Lösungen für Smart

Grids und Smart Cities aus einer Hand anbieten. Nach Angaben von VIVAVIS sind die Lösungen vollständig interoperabel, modular konfigurierbar und als Cloudund Mobile-Anwendungen verfügbar. Dank intelligenter Datenanalyse durch

Advanced Analytics Methoden seien sie zudem ein Wachstumstreiber für neue

Geschäftsfelder. (pq) www.vivavis.com Neues Kompetenzzentrum für Kognitive Energiesysteme

Ein neues Kompetenzzentrum für Kognitive Energiesysteme (K-ES) entsteht derzeit in Kassel. Das Konzept für den Aufbau des K-ES wurde vom Fraunhofer IEE entwickelt.

Künstliche Intelligenz (KI) kommt in der Energiewirtschaft bisher vor allem bei Monitoring- oder

Prognoseaufgaben zum Einsatz. Mit steigendem Anteil von Strom aus erneuerbaren Energien wird aber deutlich, dass KI künftig auch in großem Maßstab die

Prozesse des Energiesystems steuern wird. Diese Einsatzfelder von KI sollen im neuen Zentrum erforscht werden. Konkret sollen sich in den nächsten zehn

Jahren rund 100 Experten mit den Disziplinen Data

Science, Advances in Machine Learning, Recommender Systems und Digital Innovation Management beschäftigen. (ds) www.iee.fraunhofer.de

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