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Validierung der Stromnetzberechnungsansätze anhand realer Messungen in der Niederspannungsebene
(2023)
Die politischen Ziele der Energiewende und insbesondere der zunehmende Ausbau der Elektromobilität führt zu steigenden Belastungen in den Niederspannungsnetzen. Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass die genauen Informationen über den Zeitpunkt und die Dauer der Ladevorgänge fehlen, was eine präzise Bestimmung des Netzzustandes erschwert - auch deshalb, weil dieser durch die statische Netzberechnung erhoben wird, welche weitestgehend auf Annahmen und nicht zeitreihenbasierten Werten beruht. Im Folgenden wird daher untersucht, wie groß die Abweichungen der Niederspannungsparameter zwischen Trafostation und letztem Kabelverteilschrank bei realen Messungen im Winter im Vergleich zur statischen Worst-Case Berechnung sind. Weiters wird ermittelt, welche Änderungen der Eingangsparameter zu einer Optimierung der Ergebnisse führen. Dafür werden reale Messungen in verschiedenen Niederspannungsspannungsnetzen realisiert und nach einer Analyse der Messergebnisse werden die Eingangsparameter für die Netzberechnung bestimmt. Auf Basis dieser Inputparameter werden vier verschiedene Szenarien gebildet und die Berechnung mit diesen Szenarien durchgeführt. Anschließend werden die Berechnungsergebnisse mit den Messergebnissen verglichen. Der Vergleich der Methoden zeigt, dass die Berechnung den Worst-Case-Fall im Netz sehr realistisch abbildet. Jedoch ist aufällig, dass dieser Fall nur selten vorkommt und die betrachteten Verteilernetze zum größten Teil viel geringer belastet sind. Die 95%-Szenario-Betrachtungen zeigen, dass eine Vernachlässigung der selten vorkommenden Ausreißer zu einer Änderung der Eingangsparameter und einer Optimierung der Netzberechnung führt. Aus der Untersuchung geht zusätzlich hervor, dass die Annahme des Leistungsfaktors cos ϕ mit 0,90 zu niedrig angesetzt ist. Es kann festgehalten werden, dass sich dieser bei allen Netzen zwischen 0,999 und 0,990 befindet. Dieser Eingangsparameter für die statische Worst-Case-Berechnung kann aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse optimiert werden.