Bestimmung der Netzimpedanz und des Netzzustandes
Netzbetreiber kennen oft nicht den genauen Netzzustand überall in ihrem Netz. Sie messen nur an wenigen Stellen und kennen daher nur dort ihren Netzzustand. Aus Sicht der dezentral verteilten Stromrichter ist die Netzimpedanz an dieser Stelle unbekannt. Aktuelle Methoden können diese bestimmen, indem Sie andere Frequenzen aufprägen, was zu einer schlechteren Netzqualität und Stabilität führt.
Das Projekt ist interessant für: Netzbetreiber, Stadtwerke, Hersteller von Stromrichtern
Christian Bendfeld
Fraunhofer IEE
+49 561 7294 1603
Ziele
- Erstellung eines neuronalen Netzes, das anhand der Messwerte eines Stromrichters die Netzimpedanz bestimmen kann
- Bestimmung des allgemeinen Netzzustands (Inselnetz)
Methoden
- LSTM’s
- Transformer neural network
Detaillierte Beschreibung des Projektes
Die Netzimpedanz ist für den stabilen Betrieb eines Stromrichters von großer Bedeutung. Für die Bestimmung wird diese allerdings bislang durch aktiven Verfahren ermittelt, was die Netzqualität und Stabilität verschlechtert. Mit Hilfe von KI Methoden soll in diesem Projekt ein passives Verfahren entwickelt werden, das ohne Einfluss auf die Ströme und Spannung, die Netzimpedanz bestimmt. Es werden dabei lediglich die Ausgangsmessgrößen verwendet, die bereits vorhanden sind. Mit einer bekannten Netzimpedanz kann die Stabilität eines Stromrichters verbessert werden.
Beschreibung des Projektablaufs
- Erstellung einer Simulationsumgebung bestehend aus netzbildenden Stromrichter und Netznachbildung zur Generierung von Messdaten
- Erstellung eines neuronalen Netzes
- Vergleich zwischen LSTMs und transformer neural networks
- Evaluierung und Optimierung des Verfahrens
- Publikation der Ergebnisse
Laufzeit des Projektes
1.6.2022 – 30.11.2022
