The energy transition is driving significant changes in Europe‘s transmission systems, emphasizing HVDC technology for long-distance transmission and necessitating the optimization of existing assets with new control. This thesis introduces an innovative approach for coordinating preventive and curative congestion management in electrical power systems.
It develops a novel optimization model that integrates preventive and curative measures through a SCOPF model using bilevel programming. A specialized hybrid solver based on the Differential Evolution algorithm addresses the model‘s computational challenges. Case studies evaluate the impact of combining curative actions with preventive measures, explore prioritization strategies, and assess cost and computational implications.
The research offers a framework to enhance the reliability and resilience of power systems, providing a valuable tool for operators and planners to manage the dynamic energy landscape efficiently and securely.
The energy transition is driving significant developments in Europe and worldwide’s transmission systems. HVDC is key for long-distance transmission, with the emergence of a meshed HVDC overlay system. To minimize network expansion, existing assets must be optimized in their operation, requiring new control elements such as storage units and regulating transformers. Efficiently managing these control options is crucial for system security, with a shift towards active (N-1) security through preventive-curative measures like HVDC intervention, making it an imperative component of the evolving energy landscape. This thesis introduces an innovative approach for the coordination of preventive and curative congestion management measures in electrical power systems.
The thesis gives a comprehensive analysis of the current operational planning landscape, serving as a foundation for the development of a novel optimization model designed to facilitate the coordination of congestion management measures. A review of optimization problems relevant to operational planning is conducted, categorizing these challenges based on their relevance to different planning processes.
A special focus is on the Optimal Power Flow. This optimization problem is the basis for the determination of congestion management measures in operational planning, in particular the extension of the method with respect to security definitions as well as their formulations regarding the pre- and post-fault state. These formulations are integrated into a BLP-SCOPF model, enabling the integration of curative optimization into the preventive planning framework by the use of bilevel programming. This allows a coordinated determination of preventive and curative measures.
Solving the bilevel model poses a significant computational challenge due to its non-convex, non-linear and NP-hard nature. To address this, a specialized hybrid solver based on the Differential Evolution algorithm is proposed, meeting the requirements of the complex problem.
The thesis proceeds to evaluate the proposed optimization model and solver through multiple case studies. These case studies assess the impact of considering curative actions alongside preventive measures in the planning process and explore the prioritization of either preventive or curative congestion management measures. Additionally, the research investigates cost implications and computational complexities, providing a comprehensive understanding of the practical implications of the proposed approach.
This research contributes significantly to the field of power system operational planning by offering a framework for the coordination of preventive and curative actions, ultimately ensuring the reliability and resilience of power systems in the face of evolving challenges. It provides a valuable tool for power system operators and planners to enhance the efficiency and security of their operations while effectively managing the dynamic nature of today’s energy landscape.
Die Energiewende treibt die Entwicklung der Übertragungsnetze in Europa und weltweit entscheidend voran. HGÜ ist der Schlüssel für die Fernübertragung, und es entsteht ein vermaschtes HGÜ Überlagerungssystems. Um den Netzausbau zu minimieren, müssen die bestehenden An-lagen in ihrem Betrieb optimiert werden, was neue Steuerungselemente wie Speichereinheiten und Regeltransformatoren erfordert. Ein effizientes Management dieser Steuerungsoptionen ist für die Systemsicherheit von entscheidender Bedeutung, wobei eine Verlagerung hin zu aktiver (N-1)-Sicherheit durch präventiv-kurative Maßnahmen wie HGÜ-Eingriffe eine unabdingbare Komponente der sich entwickelnden Energielandschaft. In dieser Arbeit wird ein innovativer Ansatz für die Koordination von präventiven und kurativen Engpassmanagementmaßnahmen in elektrischen Energiesystemen vorgestellt.
Die Arbeit enthält eine umfassende Analyse der aktuellen betrieblichen Planungslandschaft, die als Grundlage für die Entwicklung eines neuartigen Optimierungsmodells dient, das die Koordination von Engpassmanagementmaßnahmen erleichtern soll. Es wird eine Betrachtung von Optimierungsproblemen durchgeführt, die für die Betriebsplanung relevant sind, wobei diese Herausforderungen anhand ihrer Relevanz für verschiedene Planungsprozesse kategorisiert werden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf dem Optimal Power Flow. Dieses Optimierungsproblem ist die Grundlage für die Ermittlung von Engpassmanagementmaßnahmen in der Betriebsplanung, insbesondere die Erweiterung der Methode im Hinblick auf Sicherheitsdefinitionen sowie deren Formulierung im Vor- und Nach-Fehlerzustand. Diese Formulierungen werden in ein BLP-SCOPF-Modell integriert und ermöglichen die Integration der kurativen Optimierung in den Rahmen der präventiven Planung durch den Einsatz der bilevel Programmierung. Dies ermöglicht eine koordinierte Bestimmung von präventiven und kurativen Maßnahmen.
Die Lösung des Bilevel-Modells stellt aufgrund seiner nicht-konvexen, nicht-linearen und NP-schweren Natur eine erhebliche rechnerische Herausforderung dar. Um dieses Problem zu lösen, wird ein spezieller hybrider Lösungsalgorithmus vorgeschlagen, der auf dem Algorithmus der Differential Evolution basiert und die Anforderungen des komplexen Problems erfüllt.
Im weiteren Verlauf der Arbeit werden das vorgeschlagene Optimierungsmodell und der Lösungsalgorithmus anhand mehrerer Fallstudien untersucht. Diese Fallstudien bewerten die Auswirkungen der Berücksichtigung von kurativen Maßnahmen neben präventiven Maßnahmen im Planungsprozess und untersuchen die Priorisierung von präventiven oder kurativen Engpassmanagementmaßnahmen. Darüber hinaus werden die Folgen für die Kosten und die Komplexität der Berechnungen untersucht, um ein umfassendes Verständnis für die praktischen Auswirkungen des vorgeschlagenen Ansatzes zu erhalten.
Diese Forschungsarbeit leistet einen wichtigen Beitrag zum Bereich der Betriebsplanung von Stromnetzen, indem sie einen Rahmen für die Koordinierung von präventiven und kurativen Maßnahmen bietet, die letztlich die Zuverlässigkeit und die Widerstandsfähigkeit der Stromnetze angesichts der sich entwickelnden Herausforderungen gewährleisten. Es bietet ein wertvolles Instrument für Netzbetreiber, um die Effizienz und Sicherheit ihres Systems zu verbessern und gleichzeitig die dynamische Natur der heutigen Energielandschaft effektiv zu bewältigen.