Durch die Liberalisierung der Energieversorgung rückt die neu entstandene Problematik des Netzengpass-Managements mehr und mehr in den Vordergrund. Aus historischen Gründen sind die Kuppelleitungen zwischen den Regelzonen des Verbundnetzes oftmals nicht für die vom Markt gewünschte Übertragungskapazität dimensioniert. Eine Möglichkeit zur Erhöhung der Übertragungskapazität bietet sich durch den Einsatz leistungsflussregelnder Betriebsmittel. Neben den klassischen Schrägregeltransformatoren, die zur statischen Leistungsflussregelung eingesetzt werden, sind im Zuge des technologischen Fortschritts auch FACTS Geräte erhältlich, die aufgrund von kurzen Zeitkonstanten für eine schnelle Leistungsflussregelung geeignet sind.
Ein möglicher Ansatz zur Steuerung leistungsflussregelnder Betriebsmittel besteht in der Verwendung von selbstorganisierenden verteilten autonomen Systemen nach dem natürlichen Vorbild von Bienenschwärmen. Die entwickelten Metaheuristiken zeichnen sich in vielen heutzutage wichtigen Anwendungsbereichen (Routing, Verkehrsplanung, etc.) durch ihre hohe Flexibilität, Adaptivität und Fehlertoleranz gegenüber herkömmlichen statischen Verfahren aus.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Framework zu erstellen, in dem die für das Netzengpassmanagement benötigten Regelvorgänge auf Basis naturinspirierter Bienenschwarmalgorithmen adapativ und hochdynamisch bestimmt werden. Die Verwendung von naturinspirierten Schwarmalgorithmen soll insbesondere der Eigenschaft von Übertragungsnetzen Rechnung tragen, dass nie der gesamte Systemzustand beobachtet werden kann, sondern meistens nur der Bereich eines einzelnen Übertragungsnetzbetreibers und daran angrenzende Bereiche. Dabei soll das reale Netzmodell auf ein verteiltes agentenbasiertes Modell abgebildet werden. Die einzelnen Agenten repräsentieren die Elemente des Energieübertragungsnetzes (Leitungen, Regeltransformatoren, FACTS, etc.). Bei der Umsetzung ist auf die echte Nebenläufigkeit aller Agenten zu achten.
Da die Durchführung der Netzberechnung selbst (Knotenspannungen, Ströme, Leistungen, etc.) durch externe Programme durchzuführen ist, müssen Schnittstellen zur Kommunikation dieser Informationen implementiert werden. Zur Berechnung des Energienetzzustandes, sowie zur Validierung der Ergebnisse ist eine spezielle Schnittstelle zur Netzberechnungssoftware DigSilent PowerFactory umzusetzen.
[1] Wedde, H.; Lehnhoff, S.; van Bonn B.; Bay, Z.; Becker, S.; Boettcher, S.; Brunner, C.; Buescher, A.; Fuerst, T.; Lazarescu, A.M.; Rotaru, E.; Senge, S.; Steinbach, B.; Yilmaz, F.; Zimmermann, T.: A Novel Class of Multi-Agent Algorithms for Highly Dynamic Transport Planning Inspired by Honey Bee Behavior; in IEEE-ETFA ’07, Patras, IEEE CS Press, September, 2007.
[2] Wedde, H.; Lehnhoff, S. ; van Bonn B.; Bay, Z.; Becker, S.; Boettcher, S.; Brunner, C.; Buescher, A.; Fuerst, T.; Lazarescu, A.M.; Rotaru, E.; Senge, S.; Steinbach, B.; Yilmaz, F.; Zimmermann, T.: Highly Dynamic and Scalable VANET Routing for Avoiding Traffic Congestions; in ACM-VANET ’07, Montreal, ACM Press, September, 2007.
[3] Wedde, H.; Lehnhoff, S. ; van Bonn B.; Bay, Z.; Becker, S.; Boettcher, S.; Brunner, C.; Buescher, A.; Fuerst, T.; Lazarescu, A.M.; Rotaru, E.; Senge, S.; Steinbach, B.; Yilmaz, F.; Zimmermann, T.: Highly Dynamic and Adaptive Traffic Congestion Avoidance in Real-Time Inspired by Honey Bee Behavior; in Informatik Aktuell, Boppard, Springer, December, 2007.
[4] Wedde, H.; Lehnhoff, S. ; van Bonn B.; Bay, Z.; Becker, S.; Boettcher, S.; Brunner, C.; Buescher, A.; Fuerst, T.; Lazarescu, A.M.; Rotaru, E.; Senge, S.; Steinbach, B.; Yilmaz, F.; Zimmermann, T.: STOP – Stauvermeidung durch on-line Verkehrsplanung. Project group, University of Dortmund, Dept. of Computer Science, 2006-2007
[5] D. Waniek, U. Häger, C. Rehtanz, Senior Member, IEEE, and E. Handschin, Fellow, IEEE: Influences of Wind Energy on the Operation of Transmission Systems, PES General Meeting, IEEE Power & Energy Society, July, 2008
[6] C. Rehtanz, Senior Member, IEEE and U. Häger, Member, IEEE: Coordinated Wide Area Control of FACTS for Congestion Management, International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, April, 2008
[7] C. Rehtanz, Autonomous Systems and Intelligent Agents in Power System Control and Operation, Springer-Publisher, 2003