Title: Systematical analysis of low voltage-networks for smart grid studies
Language: English
Authors: Kadam, Serdar
Qualification level: Diploma
Advisor: Theil, Gerhard
Assisting Advisor: Zeilinger, Franz
Issue Date: 2012
Number of Pages: 93
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Eine der Voraussetzungen für die Implementierung von Smart Grid Lösungen in Niederspanungsnetzen ist ein besseres Verständnis dieser Netze zu haben. Die Modellierung von Niederspannungsnetzen ist eine herausfordernde Tätigkeit, aufgrund mangelnder Information über Netze.
Die stochastische Wesensart der Lasten und unsymmetrische Verteilungszustände sind schwer zu erfassen. Infolgedessen gibt es einen Datenmangel um Niederspannungsnetze bzw. -stränge zu charakterisieren.
In dieser Arbeit wurden 34 Netze mit insgesamt 247 Strängen in einer Netzberechungsprogramm modelliert und anhand von elektrischen Indikatoren wie zum Beispiel dem Äquivalenten Summenwiderstand mit einem Clusteringalgorithmus in Gruppen eingeteilt. Für jedes Clusterzentrum wurde das Zentrum identifiziert; es kann repräsentativ für die jeweilige Gruppe angesehen werden. In einem eigenen Kapitel wurden die Clusterzentren beschrieben und die Ergebnisse des Clusterings diskutiert.

One of the prerequisite for implementing smart grid solutions into LV networks is to have a better knowledge of these networks.
Modelling LV networks is a challenging task due to the lack of information. The stochastic nature of loads and the unbalance conditions are in particular difficult to consider. Consequently there is a lack of data about networks or feeders in order to characterize them. In this thesis 34 networks with 247 feeders in total were modelled in a network simulation software and clustered by electrical indicators such as the equivalent sum impedance for example. For each cluster, the 'center' has been identified; it can be seen as representative for the cluster. In a dedicated chapter, these cluster centres have been described and the clustering results discussed.
Keywords: Smart Meter; PSSA; ISOLVES; Smart Grid; Power Ratio; Lastangriffsfaktor; Symmetrisierungsgewinn; Clustering; Snap-Shot; Klassifizierung
Smart Meter; PSSA; ISOLVES; Smart Grid; power ratio; equivalent load location; balancing gain; clustering; Snap-Shot; classificaion
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-46336
http://hdl.handle.net/20.500.12708/8745
Library ID: AC07813592
Organisation: E370 - Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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