Advanced Monitoring for Power Systems

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Moderne Energiesysteme benötigen zunehmend fortschrittliche Werkzeuge für ihre Verwaltung, Steuerung und Automatisierung in Echtzeit. Der erste Schritt zur Implementierung dieser fortschrittlichen Funktionalitäten ist die genaue Kenntnis der Netzbetriebsbedingungen. Die Echtzeit-Überwachung wird zu diesem Zweck üblicherweise in den Kontrollzentren von Energiesystemen eingesetzt. Überwachungswerkzeuge basieren in der Regel auf spezifischen Zustandsabschätzungstechniken, die es ermöglichen, redundante Messungen zu integrieren, Messfehler herauszufiltern und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen das wahrscheinlichste Bild der Netzbetriebsbedingungen zu liefern.

Der Kurs Advanced Monitoring for Power System soll den Studenten die Grundlagen der Theorie der Zustandsabschätzung vermitteln und die gebräuchlichsten Ansätze vorstellen, die als State-of-the-Art-Lösungen für die Überwachung von Energiesystemen verwendet werden. Neben den klassischen Techniken, die in Übertragungssystemen eingesetzt werden, wird auch ein Überblick über die Herausforderungen und Lösungen für den Einsatz der Zustandsabschätzung auf der Verteilungsebene gegeben. Darüber hinaus werden verschiedene Optionen und Architekturschemata für die Implementierung von verteilten Zustandsschätzungsansätzen diskutiert, während der letzte Teil des Kurses die Modelle für die dynamische Zustandsschätzung unter Verwendung der Kalman-Filter-Theorie behandelt.

Der Kurs ist in die folgenden Teile gegliedert:

  • State Estimation in Transmission Systems
    • Power system modelling
    • Maximum Likelihood Estimation theory
    • Weighted Least Squares method
    • Hybrid estimation with Phasor Measurement Units
    • Observability Analysis
    • Bad data detection and identification
  • State Estimation in Distribution Systems
    • Differences between transmission and distribution SE
    • Distribution system modelling
    • Concept of pseudo-measurements
    • Alternative WLS formulations
  • Other State Estimation techniques
    • Weighted Least Absolute Value method
    • Backward/Forward sweep procedures
    • Data driven approaches
    • Metrics for SE performance evaluation
  • Multi-Area State Estimation approaches
    • Uncertainty propagation theory
    • Classification of multi-area approaches
    • Hierarchical state estimation approaches
    • Decentralized state estimation approaches
  • Dynamic State Estimation
    • Kalman filter theory
    • Kalman filter models for power system SE
    • Extended Kalman filter
    • Nonlinear Kalman filer state estimation
 

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