RT26 Edinburgh | Physikgestützte, datengesteuerte Digital-Twin-Modelle

Dieser Vortrag befasst sich mit physikalisch fundierten, datengesteuerten Digital-Twin-Modellen für die Echtzeitsteuerung, Planung und Entscheidungsunterstützung in modernen „ Energiesysteme “. Auf der Grundlage der Plattformen des Smart Grid Lab der Durham University und von OPAL-RT, darunter die Modelle OP5707XG und OP5033XG, werden widerstandsfähige, verteilte und dezentrale Regelungsstrategien für an Umrichter angeschlossene „ Microgrid “-Anwendungen vorgestellt, ergänzt durch KI-/ML-gestützte Modelle zur schnellen Systemoptimierung und -validierung. Die Arbeit verbindet Echtzeitsimulation mit umfassenderen betrieblichen Herausforderungen wie der Integration erneuerbarer Energien, Frequenzstabilität, dem Umgang mit Unsicherheiten und der langfristigen Investitionsplanung im Übertragungsnetz und zeigt, wie hochpräzise Modelle und digitale Surrogat-Zwillinge schnellere, zuverlässigere und rechnerisch effizientere Entscheidungen unterstützen können.