Publikationen - Netze für Erneuerbare Energien
Patrick Mack, Markus de Koster, Patrick Lehnen, Eberhard
Waffenschmidt, Ingo Stadler,
"Power Quality State Estimation in
Verteilnetzen auf Basis Neuronaler Netze",
Poster-Präsentation bei ETG CIRED Workshop 2023 (D-A-CH), München, 29.11.2023
Die
Überwachung der Spannungsqualität (Power-Quality, PQ) in Stromnetzen
wird durch dezentrale Einspeiser und Leistunselektronik immer
relevanter. Jedoch ist die Überwachung aller
relevanten Knoten in Verteilnetzen unmöglich und kostspielig.
Zustandsschätzungsmethoden liefern Wissen über nicht gemessene Stellen
durch das Erlernen nichtlinearer Beziehungen eines physikalischen
Systems.
Dieser Beitrag analysiert ein neues flexibles, echtzeitnahes
Konzept der Spannungsqualitätszustandsschätzung im Frequenzbereich. Es
basiert auf GPS-synchronisierter Messungen inklusive Oberschwingungen,
welche in
einem neuronalen Netz verarbeitet werden. Dieses Netz-Modell wird durch
einen
Physics-Aware Ansatz erweitert, der die Admittanzen und die Struktur
des elektrischen Netzes berücksichtigt. Die Daten für das Training und
die Validierung des Modells werden durch eine OpenDSS-Simulation
erzeugt.
Die Ergebnisse des vorgestellten Konzepts zeigen sehr präzise
Schätzungen. Bei der Validierung des Oberschwingungsflusses für die
Oberschwingungs-Ordnungen 1 bis 20 wird insgesamt ein mittlerer
quadratischer Fehler von 4×10-6 erreicht. Als Referenz dazu liefert ein
Dense Neural Network einen höheren Validation-Loss von 1×10-5.
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Projekt> QUIRINUS Control
Thema
> Swarm Grid
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Physics-Aware Neural Network:
Berücksichtigt die elektrische Netzstruktur in seiner Architektur indem
es einen Admittanzmatrix-Layer enthält.
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E.Waffenschmidt,
21.Dez.2023