EP4684458A1 - Verfahren zur ermittlung einer überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer netzknoten eines stromnetzes - Google Patents

Verfahren zur ermittlung einer überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer netzknoten eines stromnetzes

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Publication number
EP4684458A1
EP4684458A1 EP24721877.9A EP24721877A EP4684458A1 EP 4684458 A1 EP4684458 A1 EP 4684458A1 EP 24721877 A EP24721877 A EP 24721877A EP 4684458 A1 EP4684458 A1 EP 4684458A1
Authority
EP
European Patent Office
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network
power grid
nodes
probability
topology
Prior art date
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Pending
Application number
EP24721877.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Michael Metzger
Paul Stursberg
Domenico Tomaselli
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Siemens Corp
Original Assignee
Siemens AG
Siemens Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG, Siemens Corp filed Critical Siemens AG
Publication of EP4684458A1 publication Critical patent/EP4684458A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network
    • H02J13/18—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network characterised by the remotely-controlled equipment, e.g. converters or transformers
    • H02J13/333—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network characterised by the remotely-controlled equipment, e.g. converters or transformers the equipment forming part of substations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2103/00—Details of circuit arrangements for mains or AC distribution networks
    • H02J2103/30—Simulating, planning, modelling, reliability check or computer assisted design [CAD] of electric power networks

Definitions

  • the invention relates to a method according to the preamble of patent claim 1, a control unit for controlling or regulating a power grid according to the preamble of patent claim 12 and a computer program product according to the preamble of patent claim 13.
  • Electricity grids are undergoing significant change due to the increasing spread of decentralized renewable energies, charging stations for electric vehicles (EVs) and heat pumps.
  • Energy suppliers must increasingly take grid expansion measures in order to integrate the aforementioned decarbonization measures without violating the operating limits of the system.
  • grid planners need a grid model of the existing infrastructure that is as adequate as possible.
  • the present invention is based on the object of providing an improved method for determining an overload probability for a power grid when the grid topology is not completely known.
  • the method according to the invention for determining an overload probability of one or more network nodes of a power grid, wherein the power grid has at least one local network station as starting node and several end consumers as end nodes, is characterized by the following steps:
  • a basic network topology for the power grid which comprises at least the start nodes and the end nodes;
  • a control unit provided for controlling or regulating the power grid comprises one or more computing units which are designed and configured to carry out the method and determine the distributions, for example by means of commands.
  • the power grid is an electrical distribution network, in particular a low-voltage network and/or a medium-voltage network.
  • the power grid has several network nodes. Furthermore, the power grid typically has several lines that extend from one of the network nodes to another of the network nodes.
  • the topology of the power grid can comprise strands and/or rings.
  • a basic topology of the power grid is determined.
  • the basic topology includes the known start nodes (local network stations) and end nodes (end users).
  • the basic topology can be determined in particular based on a road course (road layout) in the area under consideration. This is the case because power lines of the power grid typically follow the road course. In this way, the basic topology, which is a starting point of the method, can be determined.
  • a network topology typically defines a radial connectivity. This is particularly advantageous for low-voltage networks or medium-voltage networks, as these Operation is essentially radial. Ring circuits, particularly in medium-voltage networks, are typically only switched on in the event of a fault.
  • the graph P ra di a l is typically a collection of K disjoint trees (K corresponds to the number of available local network stations) and each tree T k comprises one of the local network stations k as a so-called root node (initial node), a subset of the nodes V Tk c V connected to a subset of the edges Ey k c E.
  • a random growth model Starting from the basic topology that describes the network region, a random growth model generates a random, but technically realistic, and in particular coherent, allocation between available local network stations and end users.
  • Phase is then segmented into K subgraphs.
  • a radial topology T k is derived from each subgraph, for example by means of a Steiner tree problem formulation.
  • the growth model (growth algorithm) together with the derivation of a radial network topology is iterated to generate an ensemble of radial network topologies.
  • each generated network topology is assigned a probability, i.e. a weighting.
  • the weighting is therefore based on an estimate, how likely one of the generated network topologies is to match the real network topology. This can be achieved, for example, by evaluating the extent to which a generated network topology satisfies common design and/or operational criteria, such as costs of the respective topology, and/or by analyzing and evaluating measurement data in the context of the generated topology and/or its aggregated line length.
  • an ensemble of radial network topologies is available that meet common design and/or operational criteria and are weighted with probability weights.
  • the topologies generated and provided in this way can be used to determine the overload probability in accordance with the present invention.
  • the overload probability for one or more network nodes is determined based on the generated ensemble of network topologies Gi and the probability pi associated with the respective network topology Gi.
  • heterogeneous data sources such as available data on the electricity distribution system, such as location of local grid stations, available real measurements of end-users and the like, and open source data, such as road routes;
  • the control unit according to the invention for controlling or regulating a power grid with several network nodes and lines, comprising a computing unit, is characterized in that the computing unit is designed and set up to carry out a method according to one of the preceding claims, wherein the control unit is designed to carry out grid-friendly and/or system-friendly control measures depending on the overload probability determined by the computing unit.
  • the computer program product according to the invention is characterized in that it comprises instructions which, when the program is executed by a computing unit, in particular a computer, cause the latter to carry out a method and/or steps of the method according to one of claims 1 to 11.
  • the overload probability of the local network station is determined. This makes it possible to determine which of the local network stations is likely to be overloaded.
  • the basic network topology is determined by means of a road layout (road course) which is associated with the power grid.
  • data provided for the power grid about its network topology and/or real-time measurement data relating to the power grid are used in determining the basic network topology.
  • the network topologies Gi are generated in such a way that they each form an acyclic connected graph which extends from the start node to the end nodes.
  • the probability pi of each network topology Gi is determined by means of a Boltzmann distribution with respect to the aggregated line length L G of the respective network topology Gi.
  • pi determined , where A models the dependence of the probability on the aggregated line length L G . of the respective network topology Gi .
  • the overload probability of the local network station is determined according to
  • Pt ⁇ max t Xp t >p 0 calculated, where P t at the local network station ag- aggregated time-dependent electrical power, the indicator function and P o denotes a specified power threshold value .
  • the overload probability determined in this way takes into account the possible network topologies generated with their respective probabilities. This allows an improved statement to be made about the probability of an overload.
  • the power grid has a plurality of local network stations, wherein the power grid is divided into a plurality of sub-power grids, each of which comprises exactly one of the local network stations, and for each of the sub-power grids a respective overload probability of one or more of its network nodes is determined according to a method according to one of claims 1 to 7.
  • the respective overload probability is determined for each of the local network stations.
  • the power grid comprises a medium-voltage grid and/or a low-voltage grid.
  • Figure 1 is a flow chart of a method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a diagram showing the overload probability of a local network substation.
  • a basic topology is determined. This is done in particular based on a known spatial distribution of local network stations, end users and/or a road route in the region under consideration.
  • the use of the above-mentioned input data to generate the basic topology is identified by the reference symbol 21.
  • a probability is determined for each generated topology.
  • the generated topologies are weighted.
  • further input data 22 for example domain knowledge and/or other parameters and/or cable lengths are used.
  • a fourth step S4 of the method the overload probabilities of the local network stations are then determined based on the generated ensemble of topologies.
  • Figure 2 shows an exemplary power grid 1 with several local network stations 11 and several end consumers 12. For reasons of clarity, not all end consumers 12 are provided with a reference symbol.
  • the region shown includes a road course 13 associated with the power grid 1 (road layout).
  • the road course 13 shown as well as the spatial positions of the local network stations 11 and the end users 13 can be used to determine the basic topology. It is assumed here that the actual topology essentially follows the road course 1. The basic topology therefore essentially corresponds to the road course.
  • Figure 3 shows an exemplary diagram regarding the overload probability of a local network station of a power grid.
  • the electrical load in kilowatt hours is plotted on the abscissa 100 of the diagram.
  • the probability for the respective load is plotted on the ordinate 101 of the diagram.
  • a power threshold is marked with the reference symbol 32.
  • the most probable network topology and its associated electrical load are marked with the reference symbol 31. If only the most probable network topology is considered, as in the state of the art, no overload situation arises. However, it can be seen from the diagram and the graph that for certain network topologies within the generated ensemble, power above the power threshold 32 can occur. This applies when controlling the power grid and in future.
  • the present invention advantageously makes this possible, since not only the most probable network topology, but also an ensemble of possible network topologies is taken into account in the method.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Ermittlung einer Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer Netzknoten (11, 12) eines Stromnetzes (1) vorgeschlagen, wobei das Stromnetz (1) wenigstens eine Ortnetzstation als Anfangsknoten (11) sowie mehrere Endverbraucher als Endknoten (12) aufweist. Das Verfahren ist gekennzeichnet durch folgende Schritte: - (S1) Ermitteln einer Basisnetztopologie für das Strommetz (1), welche wenigstens die Anfangsknoten (11) und die Endkno- ten (12) umfasst; - (S2) Erzeugen mehrere möglicher Netztopologien Gi=1,…,N für das Stromnetz (1) mittels eines zufälligen Wachstumsalgorith- mus, bei welchem eine oder mehrere Leitungen des Stromnetzes (1) zwischen seinen Netzknoten (11, 12) basierend auf der Ba- sisnetztopologie zufällig erzeugt werden; - (S3) Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit pi für jede der ge nerierte Netztopologien Gi; und - (S4) Ermitteln der Überlastwahrscheinlichkeit (42) für einen oder mehrere Netzknoten (11, 12) basierend auf dem erzeugten Ensemble der Netztopologien Gi und der mit der jeweiligen Netztopologie Gi assoziierten Wahrscheinlichkeit pi. Weiterhin betrifft die Erfindung eine Steuereinheit zur Steuerung oder Regelung eines Stromnetzes (1) sowie ein Computerprogrammprodukt.

Description

Beschreibung
Verfahren zur Ermittlung einer Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer Netzknoten eines Stromnetzes
Die Erfindung betri f ft ein Verfahren gemäß dem Oberbegri f f des Patentanspruches 1 , eine Steuereinheit zur Steuerung oder Regelung eines Stromnetzes gemäß dem Oberbegri f f des Patentanspruches 12 sowie ein Computerprogrammprodukt gemäß dem Oberbegri f f des Patentanspruches 13 .
Stromnetze unterliegen aufgrund der zunehmenden Verbreitung von dezentralen erneuerbaren Energien, Ladestationen für Elektrofahrzeuge (EV) sowie Wärmepumpen einem erheblichen Wandel . Energieversorger müssen verstärkt Netzausbaumaßnahmen ergrei fen, um die genannten Dekarbonisierungsmaßnahmen zu integrieren, ohne die Betriebsgrenzen des Systems zu verletzen . Zur Auslegung geeigneter Netzausbaumaßnahmen benötigen Netzplaner j edoch ein möglichst adäquates Netzmodell der bestehenden Infrastruktur .
Allerdings sind vertrauenswürdige und leicht anwendbare Netzmodelle oft nicht verfügbar . Verteilnetze wurden meist vor Jahrzehnten geplant und gebaut und teilweise existieren keine Netzmodelle mehr . Manchmal sind Rastermodelle nur auf Papier und nicht digital verfügbar . Manchmal existieren sogar digitale Netzmodelle , die j edoch nicht zuverlässig sind, da sie nach den zahlreichen Netzmodi fikationen im Laufe der Jahre falsch oder nicht kontinuierlich aktualisiert wurden . Infolgedessen müssen Netzplaner häufig entsprechende Modelle der bestehenden Verteilnetze rekonstruieren und sich dabei auf spärliche Informationen insbesondere zur Anschlusstopologie stützen .
Zu diesem Zweck ist ein Ansatz zur unsicherheitsbewussten Rekonstruktion der Net ztopologie vorteilhaft , um angemessene Netzanalysen im Anschluss zu ermöglichen und robustere Designentscheidungen für Netzausbaumaßnahmen zu tref fen . Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde , ein verbessertes Verfahren zur Ermittlung einer Überlastwahrscheinlichkeit für ein Stromnetz bei nicht vollständig bekannter Net ztopologie bereitzustellen .
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruches 1 , durch eine Steuereinheit mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruches 12 sowie durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruches 13 gelöst . In den abhängigen Patentansprüchen sind vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung angegeben .
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Ermittlung einer Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer Netzknoten eines Stromnetzes , wobei das Stromnetz wenigstens eine Ortnetzstation als Anfangsknoten sowie mehrere Endverbraucher als Endknoten aufweist , ist gekennzeichnet durch folgende Schritte :
- Ermitteln einer Basisnet ztopologie für das Stromnetz , welche wenigstens die Anfangsknoten und die Endknoten umfasst ;
- Erzeugen mehrerer möglicher Net ztopologien für das
Stromnetz mittels eines zufälligen Wachstumsalgorithmus , bei welchem eine oder mehrere Leitungen des Stromnetzes zwischen seinen Netzknoten basierend auf der Basisnet ztopologie zufällig erzeugt werden;
- Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit pt für j ede der generierten Net ztopologien G^; und
- Ermitteln der Überlastwahrscheinlichkeit für einen oder mehrere Netzknoten basierend auf dem erzeugten Ensemble der Net ztopologien Gi und der mit der j eweiligen Net ztopologie Gi assoziierten Wahrscheinlichkeit pi .
Die Reihenfolge der Schritte des Verfahrens impli ziert keine zeitliche Reihenfolge der Schritte . Insbesondere können diese
- soweit möglich - zeitlich parallel durchgeführt werden . Mit anderen Worten werden bevorzugt eine oder mehrere Schritte des Verfahrens zeitlich parallel durchgeführt . Das erfindungsgemäße Verfahren und/oder eine oder mehrere Funktionen, Merkmale und/oder Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens und/oder einer seiner Ausgestaltungen können computergestützt sein . Insbesondere umfasst eine zur Steuerung oder Regelung des Stromnetzes vorgesehene Steuereinheit eine oder mehrere Recheneinheiten, die dazu ausgebildet und eingerichtet sind, beispielsweise mittels Befehlen, das Verfahren durchzuführen und die Verteilungen zu ermitteln .
Das Stromnetz ist ein elektrisches Verteilnetz , insbesondere ein Niederspannungsnetz und/oder ein Mittelspannungsnetz . Das Stromnetz weist mehrere Netzknoten auf . Weiterhin weist das Stromnetz typischerweise mehrere Leitungen auf , die sich von einem der Netzknoten zu einem weiteren der Netzknoten erstrecken . Hierbei kann die Topologie des Stromnetzes Stränge und/oder Ringe umfassen .
In einem ersten Schritt des Verfahrens wird eine Basistopologie des Stromnetzes ermittelt . Hierbei umfasst die Basistopologie die bekannten Anfangsknoten ( Ortsnetzstationen) und Endknoten (Endverbraucher ) . Die Basistopologie kann insbesondere basierend auf einem Straßenverlauf ( Straßenlayout ) im betrachteten Gebiet ermittelt werden . Das ist deshalb der Fall , da Stromleitungen des Stromnetzes typischerweise dem Straßenverlauf folgen . Somit kann dadurch die Basistopologie , die ein Ausgangspunkt des Verfahrens ist , ermittelt werden .
In einem zweiten Schritt des Verfahrens werden mehrere mögliche Net ztopologien für das Stromnetz mittels eines zufälligen Wachstumsalgorithmus erzeugt , bei welchem Wachstumsalgorithmus eine oder mehrere Leitungen des Stromnetzes zwischen seinen Netzknoten basierend auf der Basisnet ztopolo- gie zufällig erzeugt werden .
Eine Net ztopologie definiert hierbei typischerweise eine radiale Konnektivität . Dies ist insbesondere für Niederspannungsnetze oder Mittelspannungsnetze vorteilhaft , da diese im Betrieb im Wesentlichen radial betrieben werden . Lediglich im Fehlerfall werden Ringschaltungen, insbesondere bei Mittelspannungsnetzen, typischerweise zugeschaltet . Somit kann das Stromnetz zwischen Endverbrauchern und Ortsnetzstationen mathematisch als azyklischer Graph radial = (V>E) modelliert werden, wobei hierbei V die Menge der Netzknoten, beispielsweise Ortsnetzstationen, Endverbraucher und Zwischenknoten zur Verbindung der Endverbraucher zu den Ortsnetzstationen, und E die Menge der Kanten, beispielsweise elektrische Leitungen und/oder Anschlüsse zu den Endverbrauchern, kennzeichnet .
Der Graph Pradial ist typischerweise eine Sammlung von K disj unkten Bäumen (K entspricht der Anzahl von verfügbaren Ortsnetzstationen) und j eder Baum Tk umfasst eine der Ortnetzstation k als sogenannter Wurzelknoten (Anfangsknoten) , eine Untermenge der Knoten VTk c V verbunden mit einer Untermenge der Kanten Eyk c E.
Das Verfahren zur Bestimmung von Pradial , das heißt einer Netztopologie , kann nun wie folgt aufgebaut werden :
- Ausgehend von der Basistopologie hase , der die Netzregion beschreibt , erzeugt ein zufälliges Wachstumsmodell eine zufällige , j edoch technisch realistische , insbesondere zusammenhängende , Zuordnung zwischen verfügbaren Ortsnetzstationen und Endverbrauchern .
- Gemäß der Zuordnung wird Phase anschließend in K Subgraphen segmentiert . Schließlich wird aus den Subgraphen j eweils eine radiale Topologie Tk abgeleitet , beispielsweise mittels einer Steiner-Baum-Problemformulierung .
- Das Wachstumsmodell (Wachstumsalgorithmus ) zusammen mit der Ableitung einer radialen Net ztopologie wird iteriert , um ein Ensemble von radialen Net ztopologien zu erzeugen .
Weiterhin werden die Net ztopologien im dritten Schritt des Verfahrens gewichtet . Hierzu wird j eder erzeugten Netztopologie eine Wahrscheinlichkeit , das heißt eine Gewichtung, zugeordnet . Der Gewichtung liegt somit eine Schätzung zugrunde , wie wahrscheinlich eine der generierten Net ztopologien mit der realen Net ztopologie übereinstimmt . Das kann beispielsweise erreicht werden, indem ausgewertet wird, wie sehr bei einer generierten Net ztopologie übliche Entwurfs- und/oder Betriebskriterien, beispielsweise Kosten der j eweiligen Topologie , erfüllt sind, und/oder über eine Analyse und Bewertung von Messdaten im Kontext der generierten Topologie und/oder ihrer aggregierten Leitungslänge .
Zusammenfassend steht nach den genannten Schritten ein Ensemble von radialen Net ztopologien bereit , die übliche Entwurfs- und/oder Betriebskriterien erfüllen, und mit Wahrscheinlich- keitsgewichten gewichtet sind . Die derart erzeugten und be- reitgestellten Topologien können entsprechend der vorliegenden Erfindung zur Ermittlung der Überlastwahrscheinlichkeit verwendet werden .
Im vierten Schritt des Verfahrens wird somit die Überlastwahrscheinlichkeit für einen oder mehrere Netzknoten basierend auf dem erzeugten Ensemble der Net ztopologien Gi und der mit der j eweiligen Net ztopologie Gi assoziierten Wahrscheinlichkeit pi ermittelt .
Die Erfindung weist einen oder mehrere der folgenden Vorteile auf :
- Kohärentes Verfahren, das heterogene Datenquellen kombiniert , beispielsweise verfügbare Daten zum Stromverteilungssystem, beispielsweise Standort der Ortsnetzstationen, verfügbare reale Messungen der Endverbraucher und dergleichen, sowie Open-Source-Daten, beispielsweise Straßenverläufe ;
- Das Erstellen und Berücksichtigen eines Ensembles von mehreren möglichen plausiblen Net ztopologien anstelle nur einer einzigen wahrscheinlichsten Netztopologie , wenn nur unvollkommenes Wissen über die tatsächliche Net ztopologie verfügbar ist ;
- Einfacher und intuitiver Ansatz für die Generierung von möglichen Net ztopologien, die j e nach Region leicht skalier- bar sind und gleichzeitig die zugrunde liegenden geografischen Merkmale widerspiegeln;
- Trennung zwischen dem Modell zur Generierung der Netztopologien und dem Modell zur Zustandsschätzung, um die Exploration verschiedener, plausibler Net ztopologien des Systems , einschließlich seltener Ereignisse , zu maximieren;
- Nutzung der verfügbaren Net ztopologiedaten, beispielsweise aus Messungen, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung über das Ensemble abzuleiten .
Die erfindungsgemäße Steuereinheit zur Steuerung oder Regelung eines Stromnetzes mit mehreren Netzknoten und Leitungen, umfassend eine Recheneinheit , ist dadurch gekennzeichnet , dass die Recheneinheit dazu ausgebildet und eingerichtet ist , ein Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen, wobei die Steuereinheit dazu ausgebildet ist , in Abhängigkeit der durch die Recheneinheit ermittelten Über- lastwahrscheinlichkeit netzdienlichen und/oder systemdienlichen Steuerungsmaßnahmen durchzuführen .
Es ergeben sich zum erfindungsgemäßen Verfahren gleichartige , gleichwertige und gleichwirkende Vorteile und/oder Ausgestaltungen der erfindungsgemäßen Steuereinheit .
Das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt ist dadurch gekennzeichnet , dass diese Befehle umfasst , die bei der Aus führung des Programms durch eine Recheneinheit , insbesondere einen Computer, diesen veranlassen, ein Verfahren und/oder Schritte des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11 aus zuführen .
Es ergeben sich zum erfindungsgemäßen Verfahren gleichartige , gleichwertige und gleichwirkende Vorteile und/oder Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukts .
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird die Überlastwahrscheinlichkeit der Ortsnetzstation ermittelt . Dadurch kann vorteilhafterweise ermittelt werden, welche der Ortsnetzstationen wahrscheinlich überlastet wird .
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung wird die Basisnet ztopologie mittels eines Straßenlayouts ( Straßenverlauf ) , welches mit dem Stromnetz assoziiert ist , ermittelt .
Dadurch kann eine vorteilhafte Basistopologie , die möglichst nahe an der tatsächlichen Net ztopologie ist , bereitgestellt werden .
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung werden für das Stromnetz bereitgestellte Daten über seine Netztopologie und/oder Echtzeitmessdaten bezüglich des Stromnetzes beim Ermitteln der Basisnet ztopologie verwendet .
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung wird für den Wachstumsalgorithmus eine Monte-Carlo-Simulation verwendet .
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung werden die Net ztopologien Gi derart erzeugt , dass diese j eweils einen azyklischen zusammenhängenden Graphen ausbilden, der sich vom Anfangsknoten ausgehend zu den Endknoten erstreckt .
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung wird die Wahrscheinlichkeit pi j eder Net ztopologie Gi mittels einer Boltzmann-Verteilung bezüglich der aggregierten Leitungslänge LG. der j eweiligen Net ztopologie Gi ermittelt .
Beispielsweise werden diese durch pi = ermittelt , wobei A die Abhängigkeit der Wahrscheinlichkeit von der aggregierten Leitungslänge LG. der j eweiligen Netztopologie Gi modelliert .
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird die Überlastwahrscheinlichkeit der Ortsnetzstation gemäß
Pt ■ maxt Xpt>p0 berechnet , wobei Pt an der Ortsnetzstation ag- gregierte zeitabhängige elektrische Leistung, die Indikatorfunktion und Po einen festgelegten Leistungsschwellenwert bezeichnet .
Vorteilhafterweise berücksichtigt die dadurch ermittelte Überlastwahrscheinlichkeit somit die erzeugten möglichen Net ztopologien mit ihrer j eweiligen Wahrscheinlichkeit . Es kann somit eine verbesserte Aussage über die Wahrscheinlichkeit einer Überlast getrof fen werden .
In einer vorteilhaften Weiterbildung weist das Stromnetz mehrere Ortsnetzstationen auf , wobei das Stromnetz in mehrere Teilstromnetze eingeteilt wird, die j eweils genau eine der Ortsnetzstationen umfassen, und für j edes der Teilstromnetze eine j eweilige Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer seiner Netzknoten nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7 ermittelt wird .
Dadurch erfolgt vorteilhafterweise eine Segmentierung in Teilnetze .
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird für j ede der Ortsnetzstationen ihre j eweilige Überlastwahrscheinlichkeit ermittelt .
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung umfasst das Stromnetz ein Mittelspannungsnetz und/oder Niederspannungsnetz .
Das ist deshalb von Vorteil , da typischerweise bei Mittelspannungsnetzen und/oder Niederspannungsnetzen die Netztopologie unbekannt beziehungsweise nicht vollständig bekannt ist .
Weitere Vorteile , Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Aus führungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen . Dabei zeigen schematisiert : Figur 1 ein Ablauf diagramm eines Verfahrens gemäß einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung;
Figur 2 eine Region mit einem Stromnetz mit mehreren Ortnetzstationen; und
Figur 3 ein Diagramm bezüglich einer Überlastwahrscheinlichkeit einer Ortsnetzstation .
Gleichartige , gleichwertige oder gleichwirkende Elemente können in einer der Figuren oder in den Figuren mit denselben Bezugs zeichen versehen sein .
Die Figur 1 zeigt ein Ablauf diagramm eines Verfahrens gemäß einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung . Hierbei ist der Start des Verfahrens mit S gekennzeichnet . Das Ende des Verfahrens ist mit E gekennzeichnet .
In einem ersten Schritt S 1 des Verfahrens wird eine Basistopologie ermittelt . Dies erfolgt insbesondere basierend auf einer bekannten räumlichen Verteilung von Ortsnetzstationen, der Endverbraucher und/oder eines Straßenverlaufs in der betrachteten Region . Das Verwenden der genannten Eingangsdaten zum Erzeugen der Basistopologie ist mit dem Bezugs zeichen 21 gekennzeichnet .
In einem zweiten Schritt S2 des Verfahrens werden mittels eines Wachstumsalgorithmus ( englisch : Random growth model ) aus der Basistopologie mehrere weitere mögliche Net ztopologien ermittelt . Dies erfolgt bevorzugt mittels eines Monte-Carlo- Verfahrens . Dies erfolgt so lange , bis N Topologien erzeugt wurden .
In einem dritten Schritt S3 des Verfahrens wird für j ede erzeugte Topologie eine Wahrscheinlichkeit ermittelt . Mit anderen Worten werden die erzeugten Topologien gewichtet . Hierzu werden weitere Eingangsdaten 22 , beispielsweise Domain-Wissen und/oder weitere Paramater und/oder Leitungslängen, verwendet .
In einem vierten Schritt S4 des Verfahrens werden dann basierend auf den erzeugten Ensemble der Topologien die Überlastwahrscheinlichkeiten der Ortsnetzstationen ermittelt .
In der Figur 2 ist ein exemplarisches Stromnetz 1 mit mehreren Ortsnetzstationen 11 und mehreren Endverbrauchern 12 dargestellt . Aus Übersichtsgründen sind nicht alle Endverbraucher 12 mit einem Bezugs zeichen versehen .
Weiterhin umfasst die dargestellte Region einen mit dem Stromnetz 1 assoziierten Straßenverlauf 13 ( Straßenlayout ) . Der dargestellte Straßenverlauf 13 sowie die räumlichen Positionen der Ortsnetzstationen 11 und der Endverbraucher 13 kann zur Ermittlung der Basistopologie verwendet werden . Hierbei wird angenommen, dass die tatsächliche Topologie im Wesentlichen dem Straßenverlauf 1 folgt . Somit entspricht die Basistopologie im Wesentlichen dem Straßenverlauf .
In der Figur 3 ist ein exemplarisches Diagramm bezüglich der Überlastwahrscheinlichkeit einer Ortsnetzstation eines Stromnetzes dargestellt .
An der Abs zisse 100 des Diagramms ist die elektrische Last in Kilowattstunden aufgetragen . An der Ordinate 101 des Diagramms ist die Wahrscheinlichkeit für die j eweilige Last aufgetragen . Ein Leistungsschwellenwert ist mit dem Bezugs zeichen 32 gekennzeichnet . Die wahrscheinlichste Net ztopologie und ihre zugehörige elektrische Last ist mit dem Bezugs zeichen 31 gekennzeichnet . Wird somit lediglich die wahrscheinlichste Netztopologie , wie im Stand der Technik, betrachtet , so ergibt sich keine Überlastsituation . Allerdings ist aus dem Diagramm und dem Graphen erkennbar, dass es für bestimmte Net ztopologien innerhalb des erzeugten Ensembles , zu Leistungen oberhalb des Leistungsschwellenwertes 32 kommen kann . Dies gilt es bei der Steuerung des Stromnetzes sowie zukünf- tigen Ausbauten des Stromnetzes zu berücksichtigen . Vorteilhafterweise ermöglicht die vorliegende Erfindung dies , da nicht nur die wahrscheinlichste Netztopologie , sondern ein Ensemble von möglichen Net ztopologien beim Verfahren berück- sichtigt wird .
Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Aus führungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde , so ist die Erfindung nicht durch die of fenbarten Beispiele ein- geschränkt oder andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen .
Bezugs zeichenliste
S Start
S1 erster Schritt S2 zweiter Schritt
53 dritter Schritt
54 vierter Schritt
E Ende
1 Stromnetz 11 Ortsnetzstation
12 Endverbraucher
13 Straßenlayout
21 Eingangsdaten
22 Eingangsdaten 31 Wahrscheinlichste Topologie
32 Leistungsschwellenwert
100 Abs zisse
101 Ordinate

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung einer Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer Netzknoten (11, 12) eines Stromnetzes (1) , wobei das Stromnetz (1) wenigstens eine Ortnetzstation als Anfangsknoten (11) sowie mehrere Endverbraucher als Endknoten (12) aufweist, gekennzeichnet durch folgende Schritte:
- (Sl) Ermitteln einer Basisnet ztopologie für das Stromnetz (1) , welche wenigstens die Anfangsknoten (11) und die Endknoten (12) umfasst;
- (S2) Erzeugen mehrerer möglicher Net ztopologien für das Stromnetz (1) mittels eines zufälligen Wachstumsalgorithmus, bei welchem eine oder mehrere Leitungen des Stromnetzes
(1) zwischen seinen Netzknoten (11, 12) basierend auf der Basisnet ztopologie zufällig erzeugt werden;
- (S3) Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit Pt für jede der generierten Net ztopologien G^; und
- (S4) Ermitteln der Überlastwahrscheinlichkeit (42) für einen oder mehrere Netzknoten (11, 12) basierend auf dem erzeugten Ensemble der Net ztopologien Gi und der mit der jeweiligen Net ztopologie Gi assoziierten Wahrscheinlichkeit pi.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Überlastwahrscheinlichkeit der Ortsnetzstation (11) ermittelt wird.
3. Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, gekennzeichnet dadurch, dass die Basisnet ztopologie mittels eines Straßenlayouts (13) , welches mit dem Stromnetz (1) assoziiert ist, ermittelt wird .
4. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass für das Stromnetz (1) bereitgestellte Daten über seine Net ztopologie und/oder Echtzeitmessdaten bezüglich des Stromnetzes (1) beim Ermitteln der Basisnet ztopologie verwendet werden.
5. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass für den Wachstumsalgorithmus eine Monte-Carlo-Simulation verwendet wird.
6. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass die Net ztopologien Gi derart erzeugt werden, dass diese jeweils einen azyklischen zusammenhängenden Graphen ausbilden, der sich vom Anfangsknoten (11) ausgehend zu den Endknoten (12) erstreckt.
7. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass die Wahrscheinlichkeit pi jeder Net ztopologie Gi mittels einer Boltzmann-Verteilung bezüglich der aggregierten Leitungslänge LG. der jeweiligen Netztopologie Gi ermittelt wird.
8. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass die Überlastwahrscheinlichkeit der Ortsnetzstation (11) gemäß Y^=iPi ' maxtXpt>p0 berechnet wird, wobei Pt an der Ortsnetzstation (11) aggregierte zeitabhängige elektrische Leistung, die Indikatorfunktion und Po einen festgelegten Leistungsschwellenwert (32) bezeichnet.
9. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass das Stromnetz (1) mehrere Orts- net zstationen (11) aufweist, wobei das Stromnetz (1) in mehrere Teilstromnetze eingeteilt wird, die jeweils genau eine der Ortsnetzstationen (11) umfassen, und für jedes der Teilstromnetze eine jeweilige Überlastwahrscheinlichkeit eines oder mehrerer seiner Netzknoten (11, 12) nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7 ermittelt wird.
10. Verfahren gemäß Anspruch 9, gekennzeichnet dadurch, dass für die Ortsnetzstationen (11) ihre jeweilige Überlastwahrscheinlichkeit ermittelt wird.
11. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet dadurch, dass das Stromnetz (1) ein Mittelspannungsnetz und/oder Niederspannungsnetz umfasst.
12. Steuereinheit zur Steuerung oder Regelung eines Stromnetzes (1) mit mehreren Netzknoten (11, 12) und Leitungen, umfassend eine Recheneinheit, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit dazu ausgebildet und eingerichtet ist, ein Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen, wobei die Steuereinheit dazu ausgebildet ist, in Abhängigkeit der durch die Recheneinheit ermittelten Überlastwahrscheinlichkeit netzdienliche und/oder systemdienliche Steuerungsmaßnahmen durchzuführen.
13. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch eine Recheneinheit, insbesondere einen Computer, diesen veranlassen, ein Verfahren und/oder Schritte des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.
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