Optimierte Spannungshaltung im Verteilnetz analysiert auf Basis probabilistischer Lastflussrechnungen - Eilenberger, Simon
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Diese Arbeit entwickelt eine auf realen Netz- und Messdaten basierende Simulationsumgebung für probabilistische Lastflussrechnungen mit Modellen für regelbare Ortsnetztransformatoren, Photovoltaikanlagen und gängige Verbraucher der Niederspannungsebene. Damit werden praxisnahe und hoch optimierte Verfahren zur Spannungshaltung in Niederspannungsnetzen entwickelt. Als Ergebnis stehen allgemein übertragbare und wirksame Methoden zur Spannungshaltung, die den klassischen Netzausbau verzögern bzw. vermeiden können. Die Validierung findet anhand von Repräsentanten-Netzen statt, die durch eine…mehr

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Produktbeschreibung
Diese Arbeit entwickelt eine auf realen Netz- und Messdaten basierende Simulationsumgebung für probabilistische Lastflussrechnungen mit Modellen für regelbare Ortsnetztransformatoren, Photovoltaikanlagen und gängige Verbraucher der Niederspannungsebene. Damit werden praxisnahe und hoch optimierte Verfahren zur Spannungshaltung in Niederspannungsnetzen entwickelt. Als Ergebnis stehen allgemein übertragbare und wirksame Methoden zur Spannungshaltung, die den klassischen Netzausbau verzögern bzw. vermeiden können. Die Validierung findet anhand von Repräsentanten-Netzen statt, die durch eine Clusteranalyse des Netzbestands eines großen süddeutschen Verteilnetzbetreibers identifiziert werden.
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Autorenporträt
Simon Eilenberger studierte Elektro- und Informationstechnik an der Universität Stuttgart. Er erhielt seinen Abschluss als Dipl.-Ing. mit einer Machbarkeitsstudie für einen regelbaren Verteiltransformator in 2011. Von 2011 bis 2015 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Energieübertragung und Hochspannungstechnik (IEH) der Universität Stuttgart. Im Rahmen seiner Promotion beschäftigte er sich mit der Spannungshaltung in Niederspannungsnetzen, der wahrscheinlichkeitsbasierten Lastflussrechnung und der Modellierung von Netzen, intelligenten Betriebsmitteln und Netzteilnehmern.