Adaptives Quality of Service Management für einen effizienten und resilienten Betrieb intelligenter Verteilnetze

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Reinhard German; Professor Dr. Sebastian Lehnhoff
• Fachliche Zuordnung: Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 470145579

Der Betrieb moderner Energiesysteme beruht auf einer großen Anzahl von Mess-, Steuerungs- und Automatisisierungsdiensten für die Überwachungen und Betriebsführung insbesondere der steigenden Anzahl dezentraler Energiesysteme. Für diese Funktionen, etwa Spannungshaltung oder Netzzustandsschätzung, müssen unterschiedliche Quality-of-Service (QoS)-Anforderungen garantiert werden können, da sie die Grundlage für höhere Optimierungsfunktionen darstellen, die einen zuverlässigen, effizienten und vorausschauenden Betrieb des Gesamtsystems ermöglichen. In Übertragungsnetzen ermöglicht eine dedizierte und leistungsfähige Kommunikationsinfrastruktur eine gleichzeitige Ausführung dieser kommunikationsintensiven Funktionen und Dienste. Durch den Ausbau erneuerbarer Energieanlagen auf Nieder- und Mittelspannungsebene und der dadurch notwendigen Verlagerung der Systemverantwortung hin zu diesen Anlagen und deren Betreibern müssen vergleichbare Funktionen und Dienste – sogenannte „Smart Grid Services“ (SGSs) – auf Verteilnetzebene umgesetzt werden. Aufgrund unterschiedlicher Planungsverfahren, insbesondere aber aus Kostengründen existiert im Verteilnetz keine vergleichbare Digitalisierung wie auf Übertragungsnetzebene. Deshalb sind zusätzlich zur Optimierung der energie- und netzrelevanten Prozesse im Verteilnetz auch zuverlässige, effiziente, adaptive und vorausschauende Optimierungs- und Betriebsverfahren für SGSs über heterogene und ressourcenbeschränkte Kommunikationssysteme notwendig. Nach unserer Kenntnis existiert bislang keine geeignete Methode für eine adaptive QoS-Bereitstellung, die sowohl dynamisch veränderliche QoS-Anforderungen und Prioritäten von SGSs berücksichtigen als auch QoS-Anforderungen von kritischen Diensten garantieren kann. In diesem Projekt werden wir deshalb Methoden zur Online-Rekonfiguration erforschen, die auf einem zweistufigen Ansatz für QoS-Bereitstellung basieren: Im ersten Schritt wird eine diskrete Optimierung verwendet, um auf der Basis einer topologischen Sicht auf die Rechen-, Speicher- und Kommunikationsressourcen eine Zuordnung von SGSs auf verfügbare Server und eine Flow Allocation im Kommunikationsnetzwerk zu finden. Hierbei werden alle Kommunikationsflüsse zunächst über Bitraten charakterisiert. Im zweiten Schritt wird Network Calculus genutzt, um analytisch sicherzustellen, dass alle kritischen SGSs ihre QoS-Anforderungen erfüllen können. Dazu werden Kommunikationsflüsse detaillierter betrachtet und um die Berücksichtigung von Burstiness und das Verhalten von Netzwerkelementen erweitert. Sollten QoS-Anforderungen von kritischen SGSs verletzt sein, so sind ggfs. Iterationen über die beiden Schritte notwendig. Der Effekt des zweistufigen Ansatzes für QoS-Bereitstellung wird dann simulativ evaluiert und auch bezüglich der Auswirkungen auf die nicht-kritischen SGSs geprüft. Der Ansatz muss anschließend erweitert werden, um die Rahmenbedingen während einer Rekonfiguration des Systems ebenfalls in Betracht zu ziehen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen