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Jahresbericht 2007 - FGE - RWTH Aachen University

Jahresbericht 2007 - FGE - RWTH Aachen University

Arbeit ein mehrstufiger,

Arbeit ein mehrstufiger, iterativer Ansatz zur Optimierung von Gasverteilungsnetzen gewählt (siehe Bild 2) Vorabanalyse der Versorgungsaufgabe Geeignete Codierung der Freiheitsgrade Initialisierung zufälliger Druckstufen- und Netzstrukturwahl Netzaufbau Druckstufe Netzaufbau x Strukturoptimierung, Technische Überprüfung Druckstufenübergreifende Optimierung Variation der Druckstufen und Netzstrukturen, bis Lösungsgüte erreicht Kostenoptimales Gasverteilungsnetz Bild 2: Ablauf des Optimierungsverfahrens Vor der Optimierungsphase wird die Versorgungsaufgabe anhand von Netzkenngrößen analysiert, um die Freiheitsgrade und somit den Lösungsraum geeignet einschränken zu können. In der Initialisierungsphase des Verfahrens werden zunächst mehrere Lösungen stochastisch generiert, die als Ausgangspunkt der iterativen Optimierung dienen. Hierzu werden die einzelnen Planungsvariablen – beispielsweise die Entscheidung über die Realisierung einer Druckebene oder die Wahl der Netzstruktur – mit zufälligen Werten belegt. Eine hohe Variabilität der generierten Lösungen stellt sicher, dass während der Optimierung ein großer Teil des Lösungsraums analysiert wird. Die in dieser Arbeit zugrunde gelegten Algorithmen für die anschließende Strukturoptimierung jeder einzelnen Druckebene basieren auf Genetischen Algorithmen, der Gesteuerten Lokalen Suche und der Large Neighbourhood Search, die in den vergangenen Jahren vielfach erfolgreich zur Planung von Versorgungsnetzen eingesetzt wurden [3,4]. Eine einzelne Iteration der Strukturoptimierung der ausgewählten Druckebene und Netzstruktur gliedert sich in mehrere Schritte. Zunächst werden die einzuhaltenden technischen Randbedingungen für alle Netzentwürfe überprüft. Netzentwürfe, die eine oder mehrere dieser Randbedingungen verletzen, werden mittels sog. Reparaturalgorithmen in den zulässigen Lösungsraum überführt. So kann ein unzulässig hohes Druckgefälle im Netz beispielsweise durch zusätzliche Realisierung von Rohrleitungen reduziert werden. Bei der Auswahl der optimalen Reparaturmaßnahmen werden sowohl die technischen Auswirkungen als auch FORSCHUNGSPROJEKTE die zusätzlich entstehenden Kosten der einzelnen Maßnahmen berücksichtigt. Wird über mehrere Iterationen keine Lösungsverbesserung mehr erzielt, werden die kostengünstigsten Druckebenen und zugeordneten Netzstrukturen, die alle technischen Randbedingungen erfüllen, ausgegeben. Aufgrund der üblicherweise großen Strukturunterschiede zwischen den ermittelten Netzen lassen sich anhand des Ergebnisses die Auswirkungen von lokalen Änderungen der Netzstruktur auf die Kosten des Netzes unmittelbar bewerten. 3 Zusammenfassung Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur druckstufenübergreifenden Planung von Gasverteilungsnetzen. Erste Untersuchungen haben die Anwendbarkeit von heuristischen Verfahren aus dem Bereich der Planung von Stromnetzen unterschiedlicher Spannungsebenen gezeigt. Zusätzlich zur Strukturoptimierung jeder einzelnen Druckebene ist aufgrund der starken Wechselwirkungen zwischen den Druckebenen eine ganzheitliche Betrachtung des gesamten Netzgebietes notwendig. Dazu werden zum einen druckstufenübergreifende Strukturoptimierungen und zum anderen ein auf Genetischen Algorithmen basierendes Verfahren zur Druckebenen- und Netzstrukturwahl angewendet. 4 Literatur [1] Bundesverband der deutschen Gas- und Wasserwirtschaft e.V. Gasstatistik der Bundesrepublik Deutschland, 123. Statistik 2001 [2] Duarte, H.; Goldbarg, E.; Goldbarg, M. A Tabu Search Algorithm for Optimization of Gas Distribution Networks EvoCOP 2006, LNCS 3906, pp. 37-48; Springer-Verlag Berlin Heidelberg [3] Maurer, Ch. Integrierte Grundsatz- und Ausbauplanung für Hochspannungsnetze Dissertation RWTH Aachen, ABEV Bd. 101, Klingenberg Verlag, Aachen 2004 [4] Tao, X. Automatisierte Grundsatzplanung für Mittelspannungsnetze Jahresbericht 2006, ABEV Bd. 109, Klingenberg Verlag, Aachen 2006 IAEW – FGE – JAHRESBERICHT 2007 75

FORSCHUNGSPROJEKTE Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Zuverlässigkeitskenngrößen elektrischer Verteilungsnetze Probability Distributions of Reliability Characteristics for Electrical Distribution Networks Dipl.-Ing. Simon Krahl simon.krahl@iaew.rwth-aachen.de Mit dem neuen Energiewirtschaftsgesetz ist in Deutschland die Einführung einer Qualitätsregulierung vorgesehen. Sinnvollerweise wird diese durch Bewertung von Qualitätskenngrößen und darauf aufbauend durch eine monetäre Belohnung oder Bestrafung von Netzbetreibern realisiert. Um das damit verbundene finanzielle Risiko der Netzbetreiber bewerten zu können, ist die Betrachtung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Zuverlässigkeitskenngrößen erforderlich. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung von Verfahren zur Bestimmung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Zuverlässigkeitskenngrößen von Mittelspannungsnetzen. Zuverlässigkeitsberechnungen basieren auf Eingangsdaten, die üblicherweise nicht exakt bekannt sind. Um eine angemessene Aussagefähigkeit der errechneten Zuverlässigkeitskenngrößen zu gewährleisten, müssen die sich daraus ergebenden Unsicherheiten bewertet werden. Insgesamt ergibt sich mit diesem Forschungsvorhaben die Möglichkeit, verschiedene Mechanismen zur Qualitätsregulierung einander gegenüber zu stellen und deren Auswirkungen auf die Netzbetreiber zu bewerten. It is intended that the German regulatory authority establishes a quality regulation for electricity distribution networks. Therefore, reliability characteristics are evaluated and, based on this, a monetary punishment of network operators is realised. In order to estimate the financial risk induced by this, the probability distributions of the reliability characteristics are necessary. Within this research project a method shall be developed with the objective to estimate the probability distribution of reliability characteristics of medium voltage networks. Reliability calculations are based on data which is usually not exactly known. The outcome of this are uncertainties in the reliability characteristics. In order to guarantee an adequate significance of the calculated results this uncertainties should be assessable in the developed method. In consequence of this research project, it is possible to compare different alternatives of quality regulation approaches and to estimate their effects on the network operators. 1 Einleitung Im neuen Energiewirtschaftsgesetz der Bundesrepublik Deutschland [1] ist mit der Einführung einer Anreizregulierung für elektrische Energieversorgungssysteme auch eine Qualitätsregulierung vorgesehen. Sinnvollerweise wird diese durch Bewertung von Qualitätskenngrößen und darauf aufbauend durch eine monetäre Belohnung oder Bestrafung von Netzbetreibern realisiert. In [2] werden verschiedene Instrumente zur Realisierung einer Qualitätsregulierung vorgeschlagen. Unter anderem werden garantierte Standards genannt, bei denen für bestimmte Qualitätskenngrößen Grenzwerte vorgegeben werden. Eine Grenzwertüberschreitung hat Strafzahlungen für den Netzbetreiber zur Folge. In Bild 1 ist beispielhaft ein garantierter Standard für die Unterbrechungsdauer T U eines Kunden und die entsprechende Verteilungsdichte dieser Zuverlässigkeitskenngröße dargestellt. Die schraffierte Fläche stellt die Wahrscheinlichkeit einer Grenzwertüberschreitung dar. Es ist ersichtlich, dass zur Bewertung der Risiken von Strafzahlungen die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der entsprechenden Zuverlässigkeitskenngrößen uner- lässlich sind. Diese Schlussfolgerung gilt genauso für andere mögliche Formen der Qualitätsregulierung. Verteilungsdichte Garantierter Standard Wahrscheinlichkeit einer Grenzwertüberschreitung Unterbrechungsdauer T U Bild 1: Beispiel für einen garantierten Standard zur Unterbrechungsdauer T U 2 Ziel der Arbeit In der Vergangenheit beschränken sich Betrachtungen zur Versorgungszuverlässigkeit elektrischer Energieversorgungssysteme üblicherweise auf die Erwartungswerte der Zuverlässigkeitskenngrößen. Wie das Beispiel in Abschnitt 1 zeigt, beschreiben diese das Systemverhalten allerdings nur unvollständig. Für eine detaillierte Beantwortung von Fragestellungen, die sich im Kontext einer Qualitätsregulierung ergeben, sind die Wahrscheinlichkeitsverteilungen erforderlich. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist daher die Entwicklung 76 IAEW – FGE – JAHRESBERICHT 2007

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Sonderdruck - Institut für Textiltechnik - RWTH Aachen
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Ratgeber Pflege (pdf: 1302 kb) - RWTH Aachen University
RWTH-Themen 2009/2 - Aachener Verfahrenstechnik
Wahlzeitung 2012 - Studierendenschaft der RWTH Aachen - RWTH ...