Digitaler Zwilling: Gewährleistung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Stromnetzes von morgen - Teil 1 von 3

Hinweis für Blog-Leser

OPAL-RT veranstaltete ein Live-Webinar mit dem Titel "Digitaler Zwilling: Sicherung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Stromnetzes von morgen".
Da dieser Inhalt so gut ankam, haben wir uns entschlossen, ihn in einer mehrteiligen Blogserie zu veröffentlichen.
Dies ist Teil 1 von 3.

Die Gastgeber und Gäste waren:
- Etienne Leduc, Gastgeber, Angebotsmanager/Energiemarkt, OPAL-RT
- Jean-Nicolas Paquin, Abteilungsleiter, AXES, OPAL-RT
-Dr. Ryan Quint, Senior Manager, BPS Security and Grid Transformation | North American Electric Reliability Corporation (NERC)
-Miguel Angel Cova Acosta, Spezialist für Netzmodellierung und -analyse | Vestas
-Tim Cervenjak, Manager für Netzmodellierung und -information | Australian Energy Market Operator (AEMO)
-Jean Belanger, CEO/CTO, OPAL-RT
OPAL-RT's Digital Twin Landing Page ist hier.

Jean-Nicolas Paquin, Referent | AXES @ OPAL-RT, Kontext für die Einführung von digitalen Zwillingen und damit verbundene Herausforderungen

Entwicklung von Energiesysteme und Simulationswerkzeugen zur Bewertung der dynamischen Sicherheit

Wir können mit Fug und Recht behaupten, dass sich die Simulationstechnologien parallel zu den Rechentechnologien entwickelt haben. Und es war schon immer notwendig, dass sich die Simulationswerkzeuge parallel zu den Technologien für Energiesysteme weiterentwickeln.

Auf einer vereinfachten Zeitachse, wie ich sie hier zeige, können wir die Entwicklung und den Zweck der EMT-Simulation, der Tests und der Phasorsimulation erkennen:

• EMT-Offline-Simulation für schnelle instationäre Analysen - und heutzutage immer mehr für Systemstudien mit komplexen Regelsystemen
• Digitale Echtzeit-EMT-Simulation für Tests komplexer Steuerungs- und Schutzsysteme Tests von FACTS- und HVDC-Steuerungsreplikaten
• Auch heute noch wird die Phasor Kategorie in großem Umfang für dynamische Sicherheitsbewertungen und Planungsstudien verwendet, aber die Experten erkennen allmählich die Grenzen und wenden sich der EMT-Simulation zu, um diese Probleme zu überwinden.

Dies liegt zum Teil daran, dass bei der Phasorsimulation davon ausgegangen wird, dass das Netz eine große Trägheit aufweist und die meisten konventionellen Generatoren rotieren.Außerdem wird davon ausgegangen, dass das System perfekt ausgeglichen ist, wenn es sich um ein Mitnahmesimulationswerkzeug handelt. Diese Annahmen gelten bei einer höheren Durchdringung von umrichterbasierten Ressourcen (oder IBR) zur Bewertung der Stabilität des Stromnetzes möglicherweise nicht mehr.

Es gibt definitiv Möglichkeiten, neue Wege bei der Analyse der Netzsicherheit zu beschreiten, und Digital Twins könnten eine Lösung sein.

Die Komplexität des Stromnetzes bei zunehmender Kommunikation

In modernen Energiesysteme gibt es weitaus mehr Interaktionen zwischen (schnelleren) lokalen Steuerungs- und Schutzsystemen und eine Koordinierung mit weiträumigen Steuerungs- und Schutzsystemen durch komplexe Kommunikationssysteme.

Wir sehen auch mehr IBRs in zentralen Kraftwerken auf der Übertragungsebene, aber sie sind auch im gesamten Verteilernetz zu finden, und alle diese Quellen werden die Gesamtträgheit der Trägheit als Ergebnis verringern. Die Reaktionszeiten der angeschlossenen Quellen werden sich verringern. Da sie schnellere Steuerungs- und Schutzfunktionen erfordern, die mit dem Rest des Systems interagieren, kann dies die Stabilität ernsthaft beeinträchtigen.

Hier ist also eine Definition eines Digitalen Zwillings, der uns bei der Analyse des komplexen modernen Energiesystems unterstützen könnte:

Ein Digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung des Systems, um sein Verhalten besser zu verstehen und vorherzusagen.

Ideale/Schlüsselattribute eines digitalen Zwillings im Stromnetz

Was könnten also einige der idealen Eigenschaften oder Funktionen eines digitalen Zwillings für das Stromnetz sein? Hier schlagen wir drei Hauptkategorien vor, nämlich Anpassungsfähigkeit in Echtzeit, Beobachtbarkeit und Vorhersagbarkeit.

• Anpassungsfähigkeit in Echtzeit setzt voraus, dass die DT synchronisiert und mit dem Netz verbunden ist. Er sollte in der Lage sein, sich an die aktuellen Betriebsbedingungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit anzupassen. Er sollte oder könnte seine internen Modelle auf der Grundlage von Parameterschätzungsmethoden anpassen.
• Das Attribut der Beobachtbarkeit bedeutet bedeutet, dass ein digitales Abbild des realen Systems eine bessere Bewertung aller Systemzustände ermöglicht, als es die Überwachung allein vermag. Die beobachteten Variablen auf den digitalen Zwillingen können detaillierter analysiert werden, mit höheren Abtastraten und mit weniger Einschränkungen durch den Datenverkehr und die Latenzzeiten der Überwachungs- und Kommunikationsinfrastruktur.
• Vorhersagbarkeit, denn eine DT sollte kontinuierlich die kritischsten potenziellen Fehlerszenarien bewerten und unterstützen , einen Systemzusammenbruch zu verhindern. Beispielsweise könnte es alle 5 bis 10 Minuten mehrere Szenarien auf der Grundlage der tatsächlichen Betriebsbedingungen bewerten.

Beispiel für digitale Zwillingskomponenten des Stromversorgungssystems

Und hier ist ein Beispiel für ein Energiesystem Digital Twin mit diesen Eigenschaften, die ich oben beschrieben habe.

Wir sehen, dass es in Echtzeit anpassungsfähig ist, und da es synchronisiert und mit dem Stromnetz verbunden ist, passt es sich an die sich ändernden Bedingungen an und beinhaltet eine Parametereinstellung.

Hier würde die Beobachtbarkeit und Vorhersagbarkeit vor allem dank der Echtzeit-OP schneller als die Echtzeitsimulation, in der Cloud oder auf einem Hochleistungsrechner gewährleistet. Die DT liefert dem Betreiber durch mehrfache Szenario-Bewertungen zusätzliche Daten, die ihn bei der Entscheidungsfindung unterstützen werden.

Dies mag schwierig zu realisieren sein, insbesondere für einen digitalen Zwilling, der detaillierte EMT-Modelle verwenden würde, aber die Realität ist, dass jetzt Verarbeitungs- und Simulationstechnologien verfügbar sind, um dieses Konzept umzusetzen.

Herausforderungen im Zusammenhang mit Modellierungswerkzeugen und Modelldatenmanagement

Die Modelltreue bleibt jedoch eine sehr wichtige Herausforderung.

Einige Versorgungsunternehmen verfügen nur über begrenzte Datenmengen von den OEMs. Die derzeitige Praxis ist die Verwendung generischer Modelle im Phasenbereich, und Zuverlässigkeitsräte wie NERC setzen Regeln durch, die eine Modellvalidierung durch Tests vor Ort vorschreiben. Diese Regeln haben zwar die dynamische Bewertung mit herkömmlichen Generatormodellen erheblich verbessert, aber die vorgeschlagenen generischen Modelle im Phasormodus stellen die Steuerungen und Schutzvorrichtungen der Leistungselektronik nicht unbedingt richtig dar, wenn es um IBRs geht.

In bestimmten Fällen werden die Hersteller von den Versorgungsunternehmen aufgefordert, Black-Box-Modelle unter Verwendung des echten Codes ihrer Steuerungen bereitzustellen, aber diese Modelle sind derzeit nicht von einem Simulationswerkzeug zum anderen übertragbar.

Es könnte also notwendig sein, neue Regeln für OEM-Modelle vorzuschlagen und sogar neue Normen für akzeptierte und interoperable Modelle zu verabschieden, die für die Bewertung der Netzsicherheit verwendet werden können.

Außerdem können diese Modelle in verschiedenen Versionen mit unterschiedlichen Parametersätzen vorliegen. Es gibt keine Garantie dafür, dass die Einstellungen des Modells zu jeder Zeit mit denen des Kraftwerks übereinstimmen. Es kann auch vorkommen, dass verschiedene Abteilungen desselben Versorgungsunternehmens an Systemstudien arbeiten und dieselben Modelle in ihrem jeweiligen Kontext verwenden müssen. Daher sollte die Verwendung zentraler Modelldatenbanken innerhalb der Versorgungsunternehmen in Betracht gezogen werden. 

Herausforderungen im Zusammenhang mit der dynamischen Sicherheitsbewertung

Eine weitere wichtige Herausforderung, die ich bereits erwähnt habe, ist die Fragwürdigkeit der gegenwärtig für die Sicherheitsbewertung verwendeten Simulationstechniken. Die Phasorsimulation allein stößt an ihre Grenzen, wenn es darum geht, Systeme mit einer hohen Durchdringung von IBRs zu simulieren, und EMT gewinnt zunehmend an Aufmerksamkeit.

Daher ist es wichtig, einen Wechsel zur EMT-Simulation oder eine Kombination aus Phasor- und EMT-Simulationen in Betracht zu ziehen. Die Verwendung von Echtzeit-Simulationstechnologie, die beide Simulationsbereiche ermöglicht, scheint eine vielversprechende Lösung zu sein.

Es gibt auch Herausforderungen im Zusammenhang mit der Tests und der Eventualitätsanalyse, die ich anhand der folgenden Illustration erörtern werde.

Konzept der AI-basierten dynamischen Sicherheitsbewertung unter Verwendung digitaler Zwillinge des Stromnetzes

Wenn es um die Simulation von Hunderten oder Tausenden von Szenarien geht, vor allem wenn EMT-Simulationen hinzukommen, können HPCs und Cloud Computing beispielsweise bei der Bereitstellung paralleler Simulationsläufe unterstützen , aber wenn es keine intelligente Auswahl der Szenarien gibt, müssen wir immer noch einen Kompromiss zwischen der Testausführungsgeschwindigkeit und den verfügbaren Rechenressourcen eingehen.

Hier bietet sich also eindeutig eine große Chance, künstliche Intelligenz einzusetzen, um die Simulationsläufe zu optimieren und die kritischsten Fälle zu identifizieren.

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