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Netzberechnung pp 487-536 | Cite as

Optimierung und Korrektur des Netzzustandes

  • Karl Friedrich SchäferEmail author
Chapter

Zusammenfassung

Nach der Anwendung der zuvor beschriebenen Verfahren und damit dem Erkennen und Beurteilen des momentanen Netzzustandes (Verfahren: State Estimation, Grenzwertvergleich) sowie der Beurteilung der momentanen Netzsicherheit (Verfahren: Netzsicherheitsanalyse durch Ausfallsimulationsrechnungen und Kurzschlusssimulationsrechnungen) kann das Netz im Falle des sicheren Normalzustandes mit geeigneten Methoden hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und/oder Zuverlässigkeit weiter optimiert werden. Dieser Prozess wird mit Netzzustandsoptimierung (NZO) bezeichnet [1–7].

Literatur

  1. 1.
    E. Handschin, E. Grebe und G. Howe, Optimale Netzführung unter Berücksichtigung von Sicherheitsbedingungen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 1980.CrossRefGoogle Scholar
  2. 2.
    J. Verstege, „Leittechnik für Energieübertragungsnetze“, Skript Bergische Universität Wuppertal, 2009.Google Scholar
  3. 3.
    H.-J. Haubrich, „Optimierung und Betrieb von Energieversorgungssystemen“, Skript RWTH Aachen, 2007.Google Scholar
  4. 4.
    G. Herold, Elektrische Energieversorgung II, Weil der Stadt: J. Schlembach Fachverlag, 2001.Google Scholar
  5. 5.
    J. Schlabbach, Elektroenergieversorgung, Berlin: VDE Verlag, 2003.Google Scholar
  6. 6.
    M. Zdrallek, „Planung und Betrieb elektrischer Netze“, Skript Bergische Universität Wuppertal, 2016.Google Scholar
  7. 7.
    B. Stott, „Security Analysis and Optimization“, Proc. of the IEEE, Vol. 75, No. 12, S. 1623–1644, 1987.CrossRefGoogle Scholar
  8. 8.
    H. Müller, „Korrektives Schalten“, Dissertation TH Darmstadt, 1981.Google Scholar
  9. 9.
    R. Eichler, „Rechnergestützte Bestimmung von Schaltmaßnahmen gegen unzulässige Betriebszustände in Hochspannungsnetzen“, Dissertation RWTH Aachen, 1983.Google Scholar
  10. 10.
    G. Schnyder und H. Glavitsch, „Security Enhancement Using an Optimal Switching Power Flow“, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 5, No. 2, S. 674–681, 1990.CrossRefGoogle Scholar
  11. 11.
    W. Fritz, „Topologieoptimierung zur Verlustreduktion in Hoch- und Höchstspannungsnetzen“, Dissertation RWTH Aachen, 1997.Google Scholar
  12. 12.
    G. Hosemann, Elektrische Energietechnik, Band 3: Netze, Berlin: Springer, 2001.Google Scholar
  13. 13.
    M. Medeiros, „Schnelle Überlastreduktion durch korrektives Schalten“, Dissertation TH Darmstadt, 1987.Google Scholar
  14. 14.
    K. F. Schäfer, „Adaptives Güteindex-Verfahren zur automatischen Erstellung von Ausfalllisten für die Netzsicherheitsanalyse“, Dissertation Bergische Universität Wuppertal, 1988.Google Scholar
  15. 15.
    H. Benker, Mathematische Optimierung mit Computeralgebrasystemen, Berlin: Springer, 2003.CrossRefGoogle Scholar
  16. 16.
    P. Schavemaker und L. Van der Sluis, Electrical Power Systems Essentials, Chichester, England: John Wiley & Sons, 2008.Google Scholar
  17. 17.
    H. Glavitsch, „Computergestützte Netzbetriebsführung“, E und M, Bd. 101, Nr. 5, S. 222–225, 1984.Google Scholar
  18. 18.
    G. Schellstede und G. Beißler, „Leistungsfähige Netzanalysefunktionen zur Unterstützung der Betriebsführung von Energieversorgungssystemen“, Elektrizitätswirtschaft, Nr. 5, S. 220–227, 1992.Google Scholar
  19. 19.
    A. Schwab, Elektroenergiesysteme, Berlin: Springer, 2012.Google Scholar
  20. 20.
    V. Crastan, Elektrische Energieversorgung, Band 1, Berlin: Springer, 2012.Google Scholar
  21. 21.
    J. Voss und H. Graf, Zentrale Blindleistungs-Spannungsoptimierung in elektrischen Energie-versorgungssystemen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 1984.CrossRefGoogle Scholar
  22. 22.
    U. v. Dyk, „Spannungs-Blindleistungsoptimierung in Verbundnetzen“, Dissertation Bergische Universität Wuppertal, 1989.Google Scholar
  23. 23.
    S. Lemmer, „Rechnergestütze Spannungs-Blindleistungssteuerung in Hochspannungsnetzen“, Dissertation RWTH Aachen, 1982.Google Scholar
  24. 24.
    M. Doll, „Operatives Netzengpassmanagement für Energieübertragungssysteme“, Dissertation Bergische Universität Wuppertal, 2002.Google Scholar
  25. 25.
    A. Kaptue Kamga, „Regelzonenübergreifendes Netzengpassmanagement mit optimalen Topologiemaßnahmen“, Dissertation Bergische Universität Wuppertal, 2009.Google Scholar
  26. 26.
    W. Kinnebrock, Optimierung mit genetischen und selektiven Algorithmen, Oldenbourg, 1994.Google Scholar
  27. 27.
    T. Blickle, „Optimieren nach dem Vorbild der Natur“, Bulletin SEV/VSE, Bd. 25, S. 21–26, 1995.Google Scholar
  28. 28.
    D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company, 1989.Google Scholar
  29. 29.
    K. Weicker, Evolutionäre Algorithmen, Stuttgart: Teubner, 2002.Google Scholar
  30. 30.
    L. Sachs, Angewandte Statistik, Berlin: Springer, 2016.Google Scholar
  31. 31.
    R. Allan, et. al., „Probabilistic Analysis of Power Flows“, Proc. IEE, S. 1551–1556, 1974.CrossRefGoogle Scholar
  32. 32.
    P. Sauer, „A Generalized Stochastic Power Flow Algorithm“, West LaFayette, USA, 1977.Google Scholar
  33. 33.
    D. König, „Lastflussberechnung in Hochspannungsnetzen auf der Basis wahrscheinlichkeitsverteilter Eingangsdaten“, Dissertation RWTH Aachen, 1980.Google Scholar
  34. 34.
    E. Handschin, E. Grebe und G. Howe, Optimale Netzführung unter Berücksichtigung von Sicherheitsbedingungen, Wiesbaden: Springer Fachmedien, 1980.CrossRefGoogle Scholar
  35. 35.
    H. Edelmann und K. Theilsiefje, Optimaler Verbundbetrieb, Berlin: Springer, 1974.Google Scholar
  36. 36.
    P. Gritzmann, Grundlagen der Mathematischen Optimierung, Berlin: Springer, 2013.CrossRefGoogle Scholar
  37. 37.
    A. Probst, „Auswirkungen von Elektromobilität auf Energieversorgungsnetze analysiert auf Basis probabilistischer Netzplanung“, Dissertation Universität Stuttgart, 2014.Google Scholar
  38. 38.
    C. Schneiders, „Visualisierung des Systemzustandes und Situationserfassung in großräumigen elektrischen Übertragungsneztzen“, Dissertation Bergische Universität Wuppertal, 2014.Google Scholar
  39. 39.
    Bundestag der BR Deutschland, Hrsg., Gesetz über die Elektrizitäts- und Gasversorgung (Energiewirtschaftsgesetz – EnWG), Berlin: (BGBl. I S. 2808), 2017.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  1. 1.Elektrische EnergieversorgungstechnikBergische Universität WuppertalWuppertalDeutschland

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