Neue Methode überwacht die Netzstabilität anhand von Signalen aus Wasserkraftprojekten

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Wissenschaftler des Oak Ridge National Laboratory und der University of Tennessee, Knoxville, haben einen Algorithmus entwickelt, um die Stabilität des Stromnetzes anhand von Signalen von Pumpspeicherkraftwerken vorherzusagen. Die Methode sorgt für ein kritisches Situationsbewusstsein, da das Netz zunehmend auf intermittierenden erneuerbaren Strom umsteigt.

Wasserkraft ist eine erneuerbare Energiequelle, die direkt an das Stromnetz angeschlossen ist und für Trägheit sorgt, während Wasser große Turbinen antreibt. Pumpspeicherkraftwerke (PSH) beziehen Strom aus dem Netz, um in Zeiten geringer Stromnachfrage Wasser von einem unteren in ein oberes Reservoir zu pumpen und so eine Energiespeicherbank zu schaffen. In Zeiten hoher Nachfrage erzeugen die Projekte Strom, indem das Wasser über die Turbinen zurück zum Unterbecken geleitet wird.

Wenn die Pumpen abschalten, stoppen sie fast immer bei einem festen Leistungsniveau, sagte Yilu Liu, Leiterin des Projekts und UT-ORNL-Gouverneursvorsitzende für Stromnetze. „Das ist ein sehr definiertes Signal im Netz, das uns bei der Berechnung der Gesamtträgheit helfen kann“, sagte Liu.

Trägheit ist die kinetische Energie, die von den rotierenden Teilen großer Kraftwerke bereitgestellt wird und das Gleichgewicht des Netzes zwischen dem Stromangebot und dem Strombedarf aufrechterhält. Stromerzeugungsquellen wie Sonne und Wind bieten derzeit eine minimale Trägheit, da sie über Wechselrichter an das Netz angeschlossen sind, die den von erneuerbaren Energien erzeugten Gleichstrom in Wechselstrom umwandeln, der für die Stromübertragung über große Entfernungen verwendet wird.

Das Ergebnis ist, dass Netze, die auf erneuerbare Energien mit Wechselrichteranschluss angewiesen sind, weniger tolerant gegenüber abrupten Veränderungen wie Sturmschäden oder ungewöhnlichen Nachfragespitzen sind.

Liu und Kollegen haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der das PSH-Signal erfasst und es zusammen mit Informationen verwendet, die von einzigartigen, kostengünstigen Netzsensoren gesammelt wurden, die zuvor im ganzen Land eingesetzt wurden. Dieses Erfassungs- und Messsystem, FNET/GridEye, wurde von ORNL- und UTK-Forschern entwickelt, um das Netz über einen weiten Bereich zu überwachen. Zusammen ergeben das PSH-Signal und die Sensordaten eine hochpräzise Echtzeitschätzung der Netzträgheit.

Die Forscher haben eine Visualisierungsschnittstelle erstellt, die es Netzbetreibern erleichtert, die Trägheit mithilfe des Algorithmus zu überwachen und sich besser auf eine mögliche Netzinstabilität vorzubereiten. Die neue Methode wurde mit Hilfe von Versorgungsunternehmen und Stromregulierungsbehörden im Westen und Osten der USA validiert, wo Pumpspeicherkraftwerke am weitesten verbreitet sind.

„Was wir bereitstellen, wird für das Netzsituationsbewusstsein immer wichtiger, da das System zunehmend auf erneuerbare Energien angewiesen ist“, sagte Liu. Das Visualisierungstool wird Energieversorgern und Netzkoordinierungsbehörden wie der North American Electric Reliability Corporation vorgeführt.

„Durch dieses Projekt können wir zeigen, wie wichtig Trägheit ist und wie Pumpspeicherkraftwerke dazu beitragen können, insbesondere da wir die Einbindung weiterer intermittierender erneuerbarer Energiequellen in das Netz in Betracht ziehen“, sagte Shih-Chieh Kao, Manager des Projekts Wasserkraftprogramm bei ORNL.

Das Projekt wurde vom Water Power Technologies Office des Office of Energy Efficiency and Renewable Energy des Energieministeriums im Rahmen der WPTO unterstützt HydroWIRES-Initiative Nutzung der Wasserkraft für eine höhere Netzzuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit. FNET/GridEye wurde mit Unterstützung des Office of Electricity des DOE entwickelt.

UT-Battelle verwaltet ORNL für das Office of Science des Energieministeriums, den größten Einzelförderer der Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften in den Vereinigten Staaten. Das Office of Science arbeitet an der Bewältigung einiger der dringendsten Herausforderungen unserer Zeit. Für weitere Informationen, besuchen Sie bitte energie.gov/science.

Mit freundlicher Genehmigung von Oak Ridge National Laboratory. Von Stephanie Seay. Forscher: Yilu Liu und Shih-Chieh Kao Shih