earlyWARN – Ein ML-basiertes Echtzeit-Dynamisches Sicherheitsassessor- und Frühwarnsystem für TSOs

Zusammenfassung

Die starke Verbreitung von Stromrichteranlagen auf allen Spannungsebenen auf Kosten von weniger konventionellen Kraftwerken auf der Übertragungsebene wird sich auf die traditionellen Stabilitätsgrenzen auswirken, die durch Indizes wie Frequenzänderungsrate, Frequenznadir, Frequenzwiederherstellungszeit usw. definiert werden. In einem solchen Umfeld, in dem sich der Ort und die Menge der Stromerzeugung täglich und saisonal stochastisch ändern, besteht für die Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) ein dringender Bedarf an einem schnellen dynamischen Sicherheitsassessor. Im Rahmen des Projekts wird ein schneller AI/ML-basierter dynamischer Echtzeit-Sicherheitsassessor (rtDSA) entwickelt, der in der Betriebszentrale eines ÜNB als Teil des SCADA/EMS eingesetzt werden kann. Die Hauptaufgabe des rtDSA wird darin bestehen, die wichtigsten Performance-Indizes (KPIs) des Netzes kontinuierlich zu scannen und als "Frühwarnsystem" für die Betreiber zu fungieren, damit diese proaktiv vorbeugende Maßnahmen ergreifen können. Das AI/ML-Modell wird unter Verwendung des dynamischen Modells von ENTSO-E entwickelt, wobei die zukünftigen Szenarien für Energie/Infrastruktur und die Modellierung der auf niedrigeren Spannungsebenen angeschlossenen Ressourcen angemessen berücksichtigt werden. Die Beteiligung von Swissgrid wird sicherstellen, dass die entwickelte Lösung den praktischen Anforderungen entspricht und einsatzfähig ist, während Hitachi Energy die Erkenntnisse des Anbieters zur Skalierbarkeit beisteuert.

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Publikationen / Ergebnisse

Projektdetails

Forschungsstelle
BFE
Projektstatus
In Bearbeitung
Projekttyp
Forschungsprojekt
Startdatum
2023-10-31
Enddatum
2027-10-31
Bewilligte Gesamtkosten
CHF 360000.00
Sektion
Netze
NABS Politikbereich
Erzeugung, Verteilung und rationelle Nutzung der Energie

Kategorien

Control systems and monitoring Netze & Systeme Anwendungsorientierte Forschung

Labels

F+E Netze