Modeling and Simulation of Complex Power Systems
Die Simulation ist eine kritische Aktivität während des Entwicklungsprozesses, die mit der zunehmenden Komplexität von Energiesystemen immer wichtiger wird. Ziele dieses Kurses sind: Überprüfung und kritische Bewertung der typischsten Modellierungs- und Simulationsmethoden für elektrische Energiesysteme; Verständnis von Bedeutung und Problemen von multiphysikalischen Simulationen; Verständnis der Auswirkungen von Komplexität in der Simulation; Verständnis der Unsicherheit bei Modellierung und Simulation.
Um die Lernerfahrung der Studierenden zu verbessern, wird ein Zugang zur interaktiven Entwicklungsplattform Jupyter bereitgestellt, die es ermöglicht, Vorlesungsbeispiele zu testen und eigene Simulationen zu implementieren und durchzuführen. Notizen, Vorlesungsfolien, wissenschaftliche Arbeiten zu aktuellen Themen und Simulationsbeispiele, die während der Vorlesungen demonstriert werden, vervollständigen das gesamte Kursangebot.
Detailliertes Inhaltsverzeichnis
Automatische Netzwerkanalyse, um ein generisches elektrisches Netzwerk auf automatisierte Weise zu lösen. Unterschied zwischen den Ansätzen "Signalfluss" und "natürliche Kopplung". Überprüfung der Knotenpotentialanalyse. Modifizierte Knotenpotentialanalyse und "Matrix-Stempel"-Konzept, um einen objektorientierten Ansatz zur Modellierung aufzubauen. Problem der Matrixinversion und von Matrixinversionsalgorithmen.
"Resistive Companion"-Simulationsmethode, die von den meisten Netzwerk-Lösern in kommerziellen Tools verwendet wird. Konzept der äquivalenten DC-Schaltung. Verschiedene Integrationsmethoden (Euler-Vorwärts, Euler-Rückwärts, Trapezregel). Objektorientierter Ansatz für die Implementierung von Solvern für dynamische Simulationen. Nichtlineare automatische Netzwerkanalyse.
Zustandsgleichung und Systemsimulation, als alternative Philosophie im Vergleich zur „Resistive Companion“ Simulationsmethode. Zustandskonzept eines Systems und Zustandsgleichungen. Objektorientierter Ansatz zur Zustandsraummodellierung. Erstellung von Modellen im Hinblick auf die Formulierung von Zustandsgleichungen. Prädiktor-Korrektor-Integrationsverfahren.
Multiphysikalische Simulation, mit besonderem Schwerpunkt auf der Modelica-Sprache (Grammatik, Syntax, Anwendungsbeispiele). Unterschied zwischen Simulationssprachen und Simulationslösern.
Entkoppelte Simulation von elektromagnetischen/elektromechanischen Transienten, um die Komplexität zu entkoppeln und die Simulation von großen Netzen zu ermöglichen. Schwerpunkt auf dynamischen Phasoren.
Methoden zur Systempartitionierung. Komplexe Systeme und der Fluch der Dimensionalität. „Diakoptics“-Methode: Theorie, Partitionierung und Einschränkungen. „Latency Insertion“-Methode: „Leap-Frog“-Algorithmus, Anwendung und Stabilitätsüberlegungen.
Echtzeitsimulation und Hardware in the Loop, um eine Komponente in Interaktion mit dem System zu testen. Motivationen und Herausforderungen für die Echtzeitsimulation. Unterschied zwischen Hardware in the Loop und Power-Hardware in the Loop. Fragen des Schnittstellendesigns und der Stabilität.
Systemsimulation und Unsicherheit, mit der Analyse von Methoden zur Untersuchung unsicherer Prozesse. Traditioneller Ansatz der „Monte-Carlo“-Simulation (Definition, Vor- und Nachteile). „Polynomial Chaos“-Theorie: Definition, Ansatz zur Schaltungssimulation, Einschränkungen und mögliche Erweiterungen.
Fragen?
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