Kadam, S. (2018). Definition and validation of reference feeders for low-voltage networks [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2018.26631
Die ursprüngliche Aufgabe von elektrischen Verteilnetzen war die Versorgung von Kunden mit kleinem und mittleren Bedarf an elektrischer Energie. In den letzten Jahrzehnten wurde eine hohe Anzahl an Anlagen zur Stromerzeugung aus regenerativen Quellen an elektrische Netze angeschlossen. Dabei wurde ein erheblicher Anteil in Verteilnetzen, die ursprünglich für die Verteilung von elektrischer Energie geplant wurden, angeschlossen. Daher ist es eine herausfordernde Aufgabe das Aufnahmevermögen von Verteilnetzen, insbesondere von Niederspannungsnetzen zu bestimmen, sowie Niederspannungsnetze zu klassifizieren. Dies ist jedoch nötig, um einen möglichst hohen Anteil von erneuerbaren Energieerzeugungsanlagen zu integrieren bei gleichzeitiger Vermeidung von erheblichen Netzausbaukosten. Durch die hohe Anzahl von Niederspannungsnetzen im Vergleich zu Mittel- und Hochspannungsnetzen, ist die Analyse der untersten Spannungsebenen mit einem erheblichen Aufwand verbunden. In dieser Arbeit werden Niederspannungs-Referenzstränge de finiert und validiert, sowie eine Methode zur Bestimmung von Referenzsträngen für reale Stränge eingeführt. Als Datenbasis dienten alle Niederspannungsnetzdaten von zwei österreichischen Netzbetreibern mit etwa 14000 Niederspannungsnetzen. Dazu wurde die Hosting Capability (HC - die Aufnahmefähigkeit von Niederspannungssträngen bezüglich dezentraler Erzeugungsanlagen) definiert, die für alle realen Niederspannungsstränge berechnet wurde. Hierbei wurde eine hohe Anzahl von Szenarien berücksichtigt, die sich aus verschiedenen Spannungsgrenzen, Durchdringungsszenarien und Regelungsstrategien (ungeregelt, Q(U) und cos'(P)) ergeben. Außerdem wurden für alle untersuchten realen Stränge statistische Parameter bestimmt. Basierend auf diesen Ergebnissen wurden eine Methode zur Bestimmung von Referenzsträngen entwickelt und mit den Ergebnissen der realen Netzdaten validiert. Dies ermöglicht, die HC für die bestimmten Referenzstränge für alle defi nierten Szenarien zu untersuchen und mit den Ergebnissen der realen Stränge zu vergleichen. Dabei werden nur wenige Eingangsparameter benötigt, die Netzbetreiber mit modernen Geoinformationssystemen bestimmen können. Außerdem wurde die Verteilung der Topologien von Referenzsträngen in den realen Netzen untersucht.
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Distribution grids were initially planned to supply small and medium sized customers with electricity. However, in the recent decades a signi cant amount of distributed energy resources (DER) have been integrated into the electricity grid. Thereby, a high amount of DER, e.g. photovoltaics (PV), are now also connected to distribution grids. Furthermore, there is little knowledge of the real hosting capacity of distribution grids, and in particular, how low-voltage grids (LV-grids) can be classi ed. Therefore, a better knowledge of LV-grids, to integrate as much DER as possible, without grid reinforcements, is needed. Furthermore, the study of all LV-grids of a distributed system operator (DSO) is a complex and computationally intensive task. This work presents a validated set of reference feeder topologies and a methodology to parametrize these topologies in LV-networks based on real feeder data. For that, in-depth analysis of the LV-grid data of two Austrian DSOs with a total of 14.000 networks was carried out. Thereby the hosting capability (HC) of feeders is de ned. A set of measures were identi ed, hosting capability studies were performed for a high number of scenarios with varying voltage limits, DER locations and reactive power control strategies (cos'(P), VoltVAr). The developed reference feeder methodology was validated using the computed hosting capability results of the real feeders. Consequently, it was demonstrated to what extent the hosting capability (with and without reactive power control strategies) of real feeders can be estimated, using only a set of speci c parameters available in the geographical information system (GIS) systems of DSOs. Furthermore the distribution of classi ed feeder topologies in real LV-grids is analyzed.