Grid Expansion Algorithmus

Projektkontext

Dieser Code entstand im Rahmen einer Gruppenarbeit an der Universität im Projekt bzw. der Lehrveranstaltung „Planung langfristig optimaler Mittelspannungsnetze“. Ausgangspunkt war die Implementierungsphase aus dem Kursmaterial (vgl. grid_expansion.ipynb im Projekt „Project Netz“): dort wird die Aufgabenstellung für den Netzausbau des fiktiven MS-Netzes „Bielefeld“ beschrieben.

Aufgabenstellung

Im Szenario sind Sie Verteilnetzbetreiber eines fiktiven Mittelspannungsnetzes („Bielefeld“). Mit der Energiewende steigen u. a. der Anteil von Elektromobilität, Wärmepumpen und Photovoltaik – das Netz repräsentiert bereits ein Zukunftsszenario (Datei mv_grid_bielefeld.json). Ihre Aufgabe ist, ein Werkzeug zu entwickeln, mit dem der Netzausbau so geplant werden kann, dass das System künftig unter N-1-Bedingungen weiter betrieben werden kann und die Investitionskosten der Maßnahmen möglichst günstig ausfallen.

Dazu liegen das Netzmodell sowie Kosten für Leitungen und Transformatoren (z. B. Equipment_Cost.xlsx) vor. Die Lösung darf – wie im Notebook angedeutet – sowohl in Notebooks als auch in eigenständigen Python-Dateien umgesetzt werden; dieses Projekt folgt der modularen .py-Variante.

Ergänzende Aufgabe im Kursnotebook (optional / Folgeaufgabe): Anbindung eines Rechenzentrums mit 5 MW im Norden (Bus 44) – Prüfung, ob zusätzliche Ausbaumaßnahmen nötig sind, welche infrage kommen und mit welchen Kosten.

Was dieser Code konkret macht

Das Programm (main.py und die zugehörigen Module) ist ein iterativer Netzausbau-Algorithmus auf Basis von pandapower und simbench:

• Lastfluss und Auswertung über die vorgegebenen Lastfälle (und Ausfallkandidaten für die N-1-bezogene Absicherung).
• Erkennung von Leitungsüberlastungen und Spannungsbandverletzungen (konfigurierbares pu-Band).
• Maßnahmen mit Kostenverfolgung: u. a. Leitungsupgrades (Erdkabel/Freileitung gemäß Kostentabelle), Parallelleitungen, sowie Blindleistungssteuerung an statischen Erzeugern nach VDE-AR-N 4105, um Spannungsprobleme kostenfrei mit abzufangen wo möglich.
• Validierung von Upgrades und parallelisierte Szenario-Berechnung (siehe grid_parallel.py).
• Ausgabe des optimierten Netzmodells (JSON) und optional einer Folium-/HTML-Kartenvisualisierung.

Dieser Ordner enthält die refaktorisierte, modular aufgeteilte Version des Grid-Expansion-Algorithmus (siehe auch STRUCTURE.md).

Struktur

newAlgorithm/
├── config.py                  # Konfigurationsparameter
├── utils.py                   # Hilfsfunktionen
├── grid_analysis.py           # Netzwerk-Analyse
├── grid_switches.py           # Schalter-Logik
├── grid_types.py              # Leitungstyp-Erkennung
├── grid_upgrades.py           # Upgrade-Funktionen
├── grid_parallel.py           # Parallelisierung
├── grid_validation.py         # Validierung
├── grid_reactive_power.py     # Blindleistungssteuerung (VDE-AR-N 4105)
├── main.py                    # Hauptalgorithmus
├── STRUCTURE.md               # Detaillierte Dokumentation
└── README.md                  # Diese Datei

Verwendung

Ausführung

python main.py

Voraussetzungen

Die folgenden Dateien müssen im übergeordneten Verzeichnis (Bielefeld/) vorhanden sein:

• mv_grid_bielefeld.json - Netzwerk-Datei
• Equipment_Cost.xlsx - Equipment-Kosten

Ausgabe

Die Ergebnisse werden im übergeordneten Verzeichnis gespeichert:

• mv_grid_bielefeld_optimized.json - Optimiertes Netzwerk
• mv_grid_bielefeld_optimized_visualization.html - Visualisierung

Blindleistungssteuerung (VDE-AR-N 4105)

Das Modul grid_reactive_power.py implementiert die Blindleistungssteuerung für Erzeugungsanlagen (sgen-Elemente) gemäß VDE-AR-N 4105 zur Behandlung von Spannungsverletzungen.

Funktionen

berechne_q_limits_aus_cos_phi(p_mw, cos_phi=0.95)

Berechnet die Blindleistungsgrenzen basierend auf cos φ = 0.95:

• Input: Wirkleistung P in MW
• Output: (min_q_mvar, max_q_mvar) - Blindleistungsgrenzen in MVar
• Berechnung:
  • Scheinleistung: S = P / cos_φ
  • Blindleistung: Q = √(S² - P²)
  • Grenzen: min_q = -Q (untererregt, kapazitiv), max_q = +Q (übererregt, induktiv)

wende_reactive_power_control_an(netzwerk, cos_phi=0.95, fuer_spannungsverletzungen=False)

Wendet Blindleistungssteuerung auf alle sgen-Elemente an:

• Input:
  • netzwerk: pandapower Netzwerk
  • cos_phi: Verschiebungsfaktor (Standard: 0.95)
  • fuer_spannungsverletzungen: Wenn True, wird Blindleistung zur Behandlung von Spannungsverletzungen angepasst
• Output: Dictionary mit Informationen zu geänderten sgen-Elementen
• Funktionsweise:
  • Setzt q_mvar direkt in den sgen-Elementen
  • Bei fuer_spannungsverletzungen=True:
    • Unterspannung (< 0.95 pu): Induktive Blindleistung (positiv) zur Spannungserhöhung
    • Überspannung (> 1.05 pu): Kapazitive Blindleistung (negativ) zur Spannungssenkung
    • Normalbereich (0.95 - 1.05 pu): Q = 0.0

Anwendungszeitpunkte

1. Initial (vor Iterationen)

• Zeitpunkt: Nach dem Laden des Netzwerks, vor der Hauptschleife
• Ablauf:
  1. Erster Lastfall wird angewendet
  2. Initialer Lastfluss wird berechnet
  3. Blindleistungssteuerung wird mit fuer_spannungsverletzungen=True angewendet
  4. Ergebnis wird geprüft und ausgegeben
• Zweck: Optimiert das Netzwerk bereits vor den Iterationen

2. Während Iterationen (parallel zu Überlastungsmaßnahmen)

• Zeitpunkt: In jeder Iteration, wenn Spannungsverletzungen vorhanden sind
• Ablauf:
  1. Netzwerk wird analysiert (N-1-Analyse)
  2. Wenn Spannungsverletzungen vorhanden:
     • Lastfluss wird berechnet
     • Blindleistungssteuerung wird angewendet
     • Erfolg wird geprüft
     • Als kostenlose Maßnahme dokumentiert
  3. Parallel dazu: Überlastungsmaßnahmen (Leitung-Upgrades)
• Zweck: Behebt Spannungsverletzungen parallel zu anderen Maßnahmen

Konfiguration

In config.py:

# Blindleistungssteuerung (VDE-AR-N 4105)
REACTIVE_POWER_COS_PHI = 0.95  # Standard cos φ = 0.95

# Spannungsband (pu)
VOLTAGE_MIN_PU = 0.95  # Untere Grenze
VOLTAGE_MAX_PU = 1.05  # Obere Grenze

Vorteile

• ✅ Kostenlos: Keine Investitionskosten
• ✅ Schnell: Sofortige Anpassung möglich
• ✅ Effektiv: Kann viele Spannungsverletzungen beheben
• ✅ Normkonform: Entspricht VDE-AR-N 4105
• ✅ Parallel: Läuft parallel zu anderen Maßnahmen

Beispiel-Ausgabe

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BLINDLEISTUNGSSTEUERUNG (VOR ITERATIONEN)
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→ Wende Blindleistungssteuerung an (vor allen Iterationen)...

✓ Blindleistung für 15 sgen-Elemente gesetzt:
  sgen 0 (Bus 5, V=0.942 pu, P=2.50 MW): Q = 0.00 → 0.82 MVar [-0.82, 0.82]
  sgen 1 (Bus 12, V=1.062 pu, P=1.80 MW): Q = 0.00 → -0.59 MVar [-0.59, 0.59]
  ...

✓ INITIALE BLINDLEISTUNGSSTEUERUNG AUSGEFÜHRT:
  - 15 sgen-Elemente angepasst
  ✓ Keine Spannungsverletzungen mehr vorhanden

Siehe STRUCTURE.md für detaillierte Informationen zur Code-Struktur.