Wer ist eigentlich dieser Ingo?

Der PSIngo oder auch PSI Intelligent Grid Operator – wer ist das eigentlich? Wie der Name schon erahnen lässt, handelt es sich hierbei um eine intelligente Steuereinheit für das elektrische Netz. Im Projekt flexQgrid sitzt PSIngo in einer kleinen roten Box, welche in der Ortsnetzstation installiert ist. PSIngo überwacht kontinuierlich den aktuellen Netzzustand und ruft im Falle eines auftretenden Engpasses die rote Ampelphase (s. Netzampelkonzept) aus. Es wird zwar versucht, dies in der gelben Ampelphase präventiv zu verhindern – ungenaue Prognosen oder Störfälle werden sich aber nie ganz verhindern lassen.

Wie wird der Netzzustand überwacht?

Wichtigste Basis für eine Netzzustandsschätzung sind immer reale Messwerte. In den höheren Netzebenen verfügen wir klassischerweise für alle Knoten im Netz über Messwerte, die jedoch mit einem gewissen Messfehler behaftet sind und nicht zwangsläufig zueinander passen. Deshalb wird mit einem Algorithmus nach einem „gemeinsamen“ Netzzustand gesucht, für den die einzelnen Zustände möglichst wenig von ihrem Messwert abweichen müssen.

Nun befinden wir uns jedoch im Verteilnetz. Für unseren Feldtest werden in der Ortsnetzstation Messgeräte eingesetzt, die für alle Abgänge und Phasen in regelmäßigen Abständen aktuelle Werte für Strom und Spannung liefern. Des Weiteren sind in einigen Haushalten Smart Meter verbaut, und wir können auch hier auf aktuelle Messungen zurückgreifen. Das ist gut, aber wir sind weit entfernt davon, für ALLE Knoten auch Messwerte zu erhalten.

Wie finde ich aber nun heraus, ob am Strangende bei viel Einspeisung vielleicht die Spannung zu hoch ist?

Hierzu müssen wir uns sogenannte „Pseudo-Messwerte“ generieren. Wir nehmen alle uns bekannten Informationen, das heißt aktuelle Messwerte, Einstrahlungs-Sensoren, historische Daten, Stammdaten etc. und schätzen die Leistung für jeden nicht gemessene Knoten ab. Im einfachsten Fall würde man beispielsweise den gemessenen Strom am Leitungsanfang auf alle dahinter liegenden ungemessenen Knoten gleichverteilen. So erzeugen wir ein überbestimmtes Netz und können mit dem oben beschriebenen Algorithmus den Zustand des gesamten Netzes ermitteln. Diese Generierung der Pseudo-Messwerte ist offensichtlich ein kritischer Punkt für die Qualität der Schätzung, weshalb wir hier auch den prüfen. In Abbildung 1 sieht man beispielhaft, dass nur ein Teil der Knoten mittels Sensoren gemessen wird und für den Rest Pseudo-Messwerte erzeugt werden müssen.

Abbildung 1: Beispiel-Topologie für eine Zustandsschätzung mit Generierung von Pseudo-Messwerten.

Was passiert nun bei einem erkannten Engpass?

Ergibt die Zustandsschätzung beispielsweise, dass an einem Strangende die Spannung die erlaubten Toleranzen überschreitet, kann PSIngo steuernd eingreifen. Im Feldtest hat er hierfür Zugriff auf eine Vielzahl an flexiblen Anlagen – teilweise „direkt“ über Aggregatoren, teilweise aggregiert über ein intelligentes Gebäudeenergiemanagement (GEMS). PSIngo ermittelt die Aktoren, die den größten Effekt auf den erkannten Engpass haben, ihm also elektrisch nahe sitzen. Dann werden Sollwerte verschickt, um die Anlagen gerade so weit abzuregeln, dass der Engpass behoben wird. Entspannt sich die Situation wieder, zeigt sich das auch in der Netzzustandsschätzung und die Anlagen können Schritt für Schritt wieder freigegeben werden.

Das Netz wird also bei Grenzwertverletzungen wieder schnell unter seine erlaubten Betriebsgrenzen gebracht und die abgeregelte Energie (sei es von der Ladesäule oder der PV-Anlage) wird auf ein Minimum reduziert. Wir sind gespannt, wieviel PSIngo im Feldtest zu tun bekommt!

 

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