Ein Beitrag zur Bewältigung künftiger Herausforderungen in Niederspannungsverteilnetzen am Beispiel automatisierter Netzrekonfiguration

Durch anhaltende Entwicklungen einerseits bei leistungsstarken Verbrauchern (z.B. Ladestationen für Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen oder Klimaanlagen) und andererseits bei Erzeugern erneuerbarer Energie (z.B. Photovoltaik-Anlagen, KWK) kombiniert mit Prosumern (bspw. Batteriespeicher, Energie- und Laststeuerung) werden bestehende Niederspannungsverteilnetze vor noch nie dagewesene Herausforderungen hinsichtlich der Bewältigung eines effizienten und effektiven Lastflusses aber auch bezugnehmend auf das Verhalten im Falle eines Kurzschlusses gestellt. Durch den verstärkten Einsatz von Erzeugern im Niederspannungsverteilnetz sind, nicht mehr den Planungsgrundsätzen radialer Netztopologien genügende, lokale Überlastungen von Leitungssegmenten zu erwarten.
Eine Lösung dafür stellt beispielsweise die in diesem Beitrag diskutierte Methode zur automatisierten Rekonfiguration von Niederspannungsverteilnetzen dar, welche im Zuge des österreichischen Forschungsprojekts „Power System Cognification“ (PoSyCo) entwickelt wurde. Der dabei zur Anwendung kommende sogenannte „Switching-Management-Module- Algorithmus“ evaluiert dabei mögliche Konfigurationen (basierend auf der gesamten Topologie) eines Niederspannungs(teil)netzes anhand der nachfolgenden sechs Indikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) und schlägt einen entsprechend gewichteten und somit bevorzugten Schalt- bzw. Rekonfigurationszustand vor.

KPI1: Verletzung des Spannungsbandes
KPI2: Verletzung der maximal zulässigen Auslastung einer Leitung
KPI3: Gesamtverluste des (Teil-) Netzabschnittes
KPI4: Reduktion der Auslastung von zuvor ausgelasteten Leitungen
KPI5: Distanz ausgelastete Leitung zu Rekonfigurationselement (zB Schalter)
KPI6: Vermaschung des (Teil-) Netzabschnittes