Tabelle 3-2: EMS kontrollierte MG-Komponenten [42]
Komponente Funktionalität Beispiel
verteilte Erzeugung (DG) erzeugen Strom und Nutzwärme für lokale Benutzer und nutzen eine Vielzahl von Energieressourcen
CHP, Brennstoffzellen, Mikroturbinen, kleine WEA und PV-Anlagen dezentrale Energiespeicher
(DES)
Speichern überschüssige Energie bei Off-Peak-Zeit und arbeiten als zusätzliche Generatoren zu Spitzenzeiten
Batteriebänke, Schwungräder, Superkondensatoren, Druck-Luftspeicher steuerbare Lasten Regelung der Last zur Minimierung
der Störungen im Netz und
Maximierung der Kundenpräferenz.
HVAC-Systeme, PHEV, PEV, Geschäfts- und Wohnbauten kritische Lasten dienen als Grundlast mit hoher
Priorität
benötigen
Netzqualitäts-unterstützung für die kritischen Lasten
Schulen, Krankenhäuser
Netzverknüpfungspunkt Umschaltung zwischen Inselnetz- und Netzparallelbetrieb
Schütz,
Leistungsschalter
Tabelle 3-3: Einteilung der Funktionen mit allgemeinen Beispielen
Überwachungsfunktionen Steuerungsfunktionen
Messung von Netzzuständen und Netzqualität
dynamische Anpassung der Netztopologie
Messung Erzeugung und Last direkte Spannungssteuerung
Prognose Erzeugung und Last Blindleistungssteuerung
Bereitstellung von Netzdaten Blindleistungsbereitstellung
Monitoring der Betriebsmittel dynamische Parametrierung von Schutzeinrichtungen
Netzzustandsschätzung (State Estimation)
Wirkleistungssteuerung (Verschiebung von Last und Erzeugung, Notreduktion der Erzeuger) Ausgehend von den Ansätzen aus [39] werden folgend beispielhafte, wichtige Funktionen für die Funktions-Ebene herausgearbeitet. Einen Gesamtüberblick zu den Use-Cases der IEC enthält [43]. Folgende Aufzählung erfolgt in Anlehnung an [39]
Ausgleich zwischen Angebot und Nachfrage auf unterschiedlichen Zeitskalen
Zuverlässige und effiziente Leistung eines MG basiert auf den zentralen Aufgaben Lastverteilung und Leistungsstabilisierung.
Dabei behandelt das Szenario neben dem stetigen Gleichgewicht zwischen Erzeugung und Last die elektrische Stabilität durch Spannungs- und Frequenzregelung.
Dazu nutzt der Microgrid-Operator (MG-O) neben prognostizierten Informationen und Statusberichten der Erzeugungs-, Last- und Speichersysteme Echtzeit-Messungen, um Prognose und Ist-Zustand im Rahmen von definierten Differenzbändern zu genügen.
Prognose auf verschiedenen Zeitskalen
Um das mögliche Ungleichgewicht zwischen Erzeugung und Verbrauch vorauszusagen, sind kurz-, mittel- und langfristige Vorhersagen der Erzeuger- und Verbraucherseite nötig.
Dazu zählen ebenfalls Wettervorhersagen und typische vergangene Lastprofile.
Mit Hilfe zusätzlicher Applikationen ermittelt der MG-O/MG-CC die Erzeugungsprognose und Lastprognose.
Überwachung und Datenerfassung
Ein komplexes Monitoring-Tool ist für einen effizienten MG-Einsatz wichtig. Dabei sind folgende Aspekte zu beachten:
Datenerhebung (Messdaten verschiedener Zeitskalen, Prognose und Regeldaten),
Bereitstellung einer grafischen Datenpräsentation,
Datenerfassung (als Kollation zwischen historischen und aktuellen Daten),
Datenpunkte sowie Zeithorizonte der Erfassung, Einteilung nach zeitkritischen Werten und Abtastraten, Schwellenwerte für die Erfassung,
Optimierte Datenerfassung (Kompromiss zwischen Präzision und Datenmenge),
Erstellung eines Datenmanagementtools zur Transformation, Analyse und Speicherung (Datenbank) von einer Vielzahl an Echtzeit-, historischen, statistischen und dynamischen Betriebsdaten. Es klassifiziert, korreliert und filtert prozessüberwachende Daten und liefert Zustandsinformationen des MG. Dies bedeutet die Koordination, Manipulation und Interpretation einer Vielzahl an Datenpunkten zur Nutzung aller Ressourcen.
Lastflussoptimierung
Der Anwendungsfall dient der Lastflussoptimierung bzw. intelligenten Verlustminimierung unter Beachtung folgender Aspekte:
Spannungssteuerung des Netzes innerhalb der angegebenen Grenzen,
Verlustreduktion durch Schieflasten mit Hilfe des Austauschs von belasteten mit unbelasteten Leitungen,
Kontrolle der Wirk- und Blindleistung durch Flexibilität des Wirk- und Blindleistungsangebotes der DER und steuerbaren Lasten.
Umschalten Insel- und Netzparallelbetrieb
Dieser Anwendungsfall besteht aus zwei Alternativen:
Das MG schaltet aus dem Netzparallel- in den Inselbetrieb.
Das MG schaltet aus dem Insel- in den Netzparallelbetrieb.
Dabei befasst sich dieses Szenario nicht mit der Ursache des Umschaltens, sondern lediglich mit dem Prozess des Schaltvorgangs.
Weitere wichtige Anwendungsfälle sind:
Schwarz-Start im Inselbetrieb,
Demand Side Management (DSM) – Nachfragesteuerung,
DSM – intelligenter Lastabwurf mit den Unterfunktionen Lastabwurf-Plan-Auswahl und Lastabwurf-Ausführung,
Supply Side Management (SSM) – Angebotssteuerung,
SSM mit Verbesserung der Leistungsqualität,
SSM mit Blindleistungskompensation, Wirkleistungs-Spannungs-Regelung und Blindleistungs-Spannungs-Regelung,
SSM mit Primär-, Sekundär- und Tertiärregelleistung,
Autokonfiguration.
Abhängig dieser Use-Cases bildet [39] Funktionsblöcke mit Zuordnung zu einzelnen Domänen und Zonen (siehe Abbildung 3-9).
Ausgehend einer grundlegenden funktionalen domänenabhängigen Einordnung der Aufgaben und Funktionen von Komponenten in MGs, kann eine Spezifizierung der Teilaufgaben im Einklang mit dem MGAM herausgearbeitet werden (siehe Abbildung 3-11).
vorgelagerte Verteilung MG Verteilung Prosumer
Prozess Feld Station Betrieb Unternehmen Markt
Verteilungsnetz-steuerung
Schutztechnik
Selbständige Regelung der Einzelanlagen in
Abhängigkeit von Frequenz und Spannung
Selbstoptimierung der Prosumer Energiemarkt
Microgrid-Steuerung
Abhängigkeiten - Informationsfluss, Steuerung
Abbildung 3-9: Grundlegende Verteilung der Funktionen in Anlehnung an [5]
Die Interaktionen zwischen den Domänen- und Funktionsgruppen bedeuten einen Austausch von Informationen und angelehnten Funktionen, die durch den Datentransfer in den nächsten beiden folgenden Ebenen des MGAM beschrieben werden. Dazu sind die Steuerungshierarchien für ein Beispiel-Use-Case in Abbildung 3-10 zusammengestellt.
Die Abbildung 3-10 beschreibt die Eingriffe und Funktionen mit Einfluss auf die Komponenten oder Komponentengruppen des MGAM in Bezug auf die Funktion Prognose auf verschiedenen Zeitskalen. In Anlehnung an diese Zuordnung lassen sich die Funktionen entsprechenden Komponenten zuweisen.
In Anlehnung an die Abbildung 3-5, als Grundlage der folgenden Visualisierung (siehe Abbildung 3-11), können die Use-Cases und Funktionsgruppen den entsprechenden Komponenten, Zonen und Domänen zugeordnet werden. Diese Darstellung ist für alle Funktionen und Anwendungsfälle kongruent.
Verteilungsnetz Prosumer Energiemarkt
Microgrid-Steuerung Fahrpläne,
Erzeugungsprognosen, Angebot/Reservierung für/
von Regelreserven
Vorausschauende Einwirkung zur Vermeidung von Überlastungen
Fahrpläne, Potentiale
für Lastverschiebung Vorausschauende Einwirkung zur Vermeidung von Überlastungen
Prognose von Last und Erzeugung, Zustand Speicher, Wetter Angebot/
Reservierung für/von Regelreserven
Angebote für Energie, Potentiale für Lastverschie-bung
Vorausschauende Einwirkung zur Vermeidung von Überlastungen, Fahrpläne
Energiepreis-kurven, Fahrpläne
Fahrpläne, Potentiale für Lastverschiebung, Angebote Regelreserven
Abbildung 3-10: Beispiel: Prognose auf verschiedenen Zeitskalen
vorgelagerte Verteilung MG Verteilung Prosumer
Prozess Feld Station Betrieb Unternehmen Markt
NS/MS MS/MS
G S L
NS/MS Schalter- Controller
Mess-geräte Steuerungs einheit
Unterspannungs-knoten
Aggregations-knoten MG-CC BEMS
ERP System
OG-CC
Mess-geräte Steuerung
DER Steuerung
Speicher Steuerung Last Kommunikation
Netzwerk
Kommunikation Netzwerk
Kommunikation Netzwerk
Kommunikation Netzwerk
Kommunikation Netzwerk Wetterdienst
Wetter-prognose
6, 8
6, 8 1, 2, 4, 5, 6,
7, 8 3
Abbildung 3-11: Anwendungsfall − Prognose auf verschiedenen Zeitskalen – Funktionsebene
Dabei zeigt Tabelle 3-4 die Funktion der einzelnen Blöcke
Tabelle 3-4: Index der Abbildung 3-11 Nr. Funktion
1 Wettervorhersage, Erzeugungs- und Lastkurven 2 Planung
3 Vertragsmanagement 4 Reservemanagement
5 MG offline Simulation
6 Einsatzplanung Erzeugung/Last 7 MG Betriebsoptimierung
8 Planung Datenerhebung DER