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Making the leap from an OSM-based model of the Austrian power grid to a power flow analysis framework

Max Lorenz Neuendorf

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Informatik

Betreuer*in

Edgar Weippl

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DOI

10.25365/thesis.77117

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-24744.55328.412686-1

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Elektrischer Strom und dessen allzeitige Verfügbarkeit ist einer der Hauptpfeiler unserer heutigen Zivilisation. Kaum ein Bereich in unserem heutigen Leben ist nicht abhängig davon, seien es simple Dinge wie elektrisches Licht oder komplexe Kommunikationssysteme wie das Internet. Folglich ist das Aufrechterhalten der Stromversorgung von zentraler Bedeutung. Diese Aufgabe umfasst dabei nicht nur die Stromerzeugung selbst, sondern auch die Übertragung und Verteilung zu den Verbrauchern. Leider hat sich in den vergangenen Jahren gezeigt, dass die zuverlässige Übertragung mithilfe des Stromnetzes keine Selbstverständlichkeit ist. So gibt es zahlreiche Beispiele, bei denen teilweise selbst kleine Störungen oder Unfälle zu weitflächigen Stromausfällen geführt haben. Doch obwohl es immer wieder Probleme mit der Stromversorgung gibt, halten sich die Netzbetreiber bedeckt, was den Zustand und die Sicherheit ihrer Infrastruktur angeht. Dabei ist an dieser Stelle Transparenz besonders wichtig, um Misstände aufzudecken und die Betreiber in die Pflicht nehmen zu können. In der Forschung gibt es verschiedene Ansätze, um diese Lücke zu schließen. Einer davon ist, frei verfügbare Informationen zu benutzen, um das Stromnetz zu modellieren. Im Falle von dem österreichischen Stromnetz haben das Klauzer et al. getan, indem sie die open-source Geo-Datenbank OpenStreetMaps (OSM) nach Elementen des Stromnetzes gefiltert und darauf ein Modell erstellt haben. In dieser Arbeit machen wir das Modell noch aussagekräftiger, indem wir es erweitern und in ein Lastflussproblem umwandeln. Die Lastflussanalyse ist ein in der Forschung oft gewähltes Mittel, um elektrische Systeme umfassend zu beschreiben und zu analysieren. Dabei werden sowohl die elektrotechnischen Parameter des Stromnetzes als auch die Höhe des Stromverbrauches sowie der Stromerzeugung im Netz berücksichtigt. Diese Erweiterung ist wichtig, da Stromnetze große Systeme sind, deren Stabilität komplexen Zusammenhängen folgt. Dabei bedienen wir uns der open-source Software Python, Octave und Matpower. Unser Beitrag ist zweifältig: Erstens entwickeln wir ein Framework, mit dem der Prozess vom einfachen Modell des Stromnetzes hin zur Lastflussanalyse automatisiert wird. Zusätzlich werden Visualisierungen mit verschiedenen Schwerpunkten erstellt, die eine Verstehen und Arbeiten mit dem System födern sollen. Außerdem wird zu jeder durchgeführten Lastflussanalyse eine umfangreicher Datensatz erzeugt, der die Grundelage für weitere Analysen bilden kann. Zweitens bringen wir das Framework für die Monate Jänner und Juli 2019 zur Anwendung und lösen dabei für jedes 15-Minuten-Intervall das Lastflussproblem. Die Ergebnisse zeigen ein gemischtes Bild. Einerseits erzielen wir bei der Lösung der Lastflussprobleme eine gute Erfolgsrate von bis zu 85%. Auch bestimmte Zusammenhänge lassen sich erkennen, beispielsweise dass mit einer größeren übertragenen Energie auch die Verluste steigen, die darauf hindeuten, dass die Modellierung in die richtige Richtung geht. Andererseits zeigen sich Schwächen der Modellierung, die Baustellen für zukünftige Forschung offenbaren. Beispielsweise gibt es eine Gruppe von Umspannwerken, die in der Lastflussanalyse mit extremen Werten auffallen. Ein Grund dafür könnte sein, dass das österreichische Stromnetz Teil des europäischen Verbundnetzes ist und mit diesem interagiert. Die Tatsache ist bisher nicht ausreichend in dem Modell abgebildet. Eine weitere Auffälligkeit ist das hohe Maß an verlorener Blindleistung im System. Eine Ursache dafür könnte die Lückenhafte Modellierung der Stromerzeugung sein. Während es für die Blindleistungskapazitäten keinerlei Datengrundlage gibt, ist die Stromerzeugung nur als konstant modellierbar. Im echten Stromnetz allerdings wird diese so gesteuert, dass sich Erzeugung und Verbrauch in etwa die Waage halten.

Abstract

(Englisch)

Electric power and its constant availability is one of the main pillars of our modern civilization. Hardly any area of our lives today is not dependent on it, be it simple things like electric light or complex communication systems such as the Internet. Consequently, maintaining the power supply is of central importance. This task includes not only the generation of electricity itself, but also its transmission and distribution to consumers. Unfortunately, recent years have shown that reliable transmission using the electricity grid cannot be taken for granted. There are numerous examples where even minor faults or accidents have led to widespread power outages. However, the grid operators keep a low profile when it comes to the condition and security of their infrastructure. Transparency is particularly important at this point in order to uncover shortcomings and hold the operators acountable. There are various approaches in research to close this knowledge gap. One of these is to use freely available information to model the electricity grid. In the case of the Austrian power grid, Klauzer et al. did this by filtering the open-source geo-database OpenStreetMaps (OSM) for elements of the power grid and creating a model based on it. In this paper, we make the model even more meaningful by extending it and transforming it into a load flow problem. Load flow analysis is a method often used in research to comprehensively describe and analyse electrical systems. It takes into account both the electrotechnical parameters of the power grid and the level of power consumption and generation in the grid. This extension is important because power grids are large systems whose stability follows complex relationships. Our contribution is twofold: Firstly, we are developing a framework to automate the process from a simple model of the electricity grid to load flow analysis. To do so, we use the open source tools Python, Octave and Matpower. In addition, visualizations with different emphases are created to facilitate understanding and working with the system. In addition, a comprehensive data set is generated for each load flow analysis performed, which can form the basis for further analyses. Secondly, we apply the framework for the months of January and July 2019, solving the load flow problem for each 15-minute interval. The results show a mixed picture. On the one hand, we achieve a good success rate of up to 85% when solving the load flow problems. Certain correlations can also be identified, for example that the losses increase with a higher transmission load, which indicates that the modeling is going in the right direction. On the other hand, there are weaknesses in the modeling that reveal areas for future research. For example, there is a group of substations that stand out with extreme values in the load flow analysis. One reason for this could be that the Austrian electricity grid is part of the European interconnected grid and interacts with it. This fact has not yet been adequately reflected in the model. Another anomaly is the high level of lost reactive power in the system. One reason for this could be the incomplete modeling of power generation. While there is no data basis or the reactive power capacities, electricity generation can only be modeled as constant. In the real power grid, however, this is controlled in such a way that generation and consumption are roughly balanced.

Autor*innen

Max Lorenz Neuendorf

Haupttitel (Englisch)

Making the leap from an OSM-based model of the Austrian power grid to a power flow analysis framework

Publikationsjahr

2024

Umfangsangabe

xii, 72 Seiten : Illustrationen

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Edgar Weippl

Klassifikation

54 Informatik > 54.80 Angewandte Informatik

AC Nummer

AC17375394

Utheses ID

73297

Studienkennzahl

UA | 066 | 921 | |

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Schlagwörter