Machine Learning Tool for Transmission Capacity Forecasting of Overhead Lines based on Distributed Weather Data

Die Erhöhung des Anteils intermittierender erneuerbarer Energiequellen im elektrischen Energiesystem ist eine Herausforderung für die Netzbetreiber. Ein Beispiel ist die Zunahme der Nord-Süd Übertragung von Windenergie in Deutschland, die zu einer Erhöhung der Engpässe in den Freileitungen führt und sich direkt in den Stromkosten der Endverbraucher niederschlägt. Neben dem Ausbau neuer Freileitungen ist ein witterungsabhängiger Freileitungsbetrieb eine Lösung, um die aktuelle Auslastung des Systems zu verbessern. Aus der Analyse in einer Probeleitung in Deutschland wurde gezeigt, dass einen Zuwachs von ca. ... mehr28% der Stromtragfähigkeit eine Reduzierung der Kosten für Engpassmaßnahmen um ca. 55% bedeuten kann. Dieser Vorteil kann nur vom Netzbetreiber wahrgenommen werden, wenn eine Belastbarkeitsprognose für die Stromerzeugunsgplanung der konventionellen Kraftwerke zur Verfügung steht. Das in dieser Dissertation vorgestellte System prognostiziert die Belastbarkeit von Freileitungen für 48 Stunden, mit einer Verbesserung der Prognosegenauigkeit im Vergleich zum Stand-der-Technik von 6,13% in Durchschnitt. Der Ansatz passt die meteorologischen Vorhersagen an die lokale Wettersituation entlang der Leitung an. Diese Anpassungen sind aufgrund von Veränderungen der Topographie entlang der Leitungstrasse und Windschatten der umliegenden Bäume notwendig, da durch die meteorologischen Modelle diese nicht beschrieben werden können. Außerdem ist das in dieser Dissertation entwickelte Modell in der Lage die Genauigkeitsabweichungen der Wettervorhersage zwischen Tag und Nacht abzugleichen, was vorteilhaft für die Strombelastbarkeitsprognose ist. Die Zuverlässigkeit und deswegen auch die Effizienz des Stromerzeugungsplans für den nächsten 48 Stunden wurde um 10% gegenüber dem Stand der Technik erhöht. Außerdem wurde in Rahmen dieser Arbeit ein Verfahren für die Positionierung der Wetterstationen entwickelt, um die wichtigsten Stellen entlang der Leitung abzudecken und gleichzeitig die Anzahl der Wetterstationen zu minimieren. Wird ein verteiltes Sensornetzwerk in ganz Deutschland umgesetzt, wird die Einsparung von Redispatchingkosten eine Kapitalrendite von ungefähr drei Jahren bedeuten. Die Durchführung einer transienten Analyse ist im entwickelten System ebenfalls möglich, um Engpassfälle für einige Minuten zu lösen, ohne die maximale Leitertemperatur zu erreichen. Dieses Dokument versucht, die Vorteile der Freileitungsmonitoringssysteme zu verdeutlichen und stellt eine Lösung zur Unterstützung eines flexiblen elektrischen Netzes vor, die für eine erfolgreiche Energiewende erforderlich ist.

The increment of intermittent renewable energy sources in the electrical power system is a challenge for grid operators. One example is the increase in congested overhead lines in Germany, because of the increment of wind energy transport from north to south. This problem reflects directly into the electricity costs of the end-users. Besides the construction of new overhead lines, a weather-dependent system operation is a short-term solution to improve the current utilization of the system. The analysis of a sample line in Germany presents a median increment of about 28% of the transmission capacity, which can mean a reduction of congestion measures costs in around 55%. ... mehrThe system presented in this dissertation forecasts the transmission capacity of overhead lines for 48 hours using machine learning algorithms, giving transmission system operators the possibility to create ahead a more reliable power generation plan. This system improves the transmission capacity prediction with respect to the state-of-the-art reference model in 6.13% in average. The approach adjusts the meteorological forecasts to the local weather situation along the line. These adjustments are necessary due to changes in topography along the line route and wind-shadows from the surrounding trees, which cannot be described by the meteorological models.
Moreover, the models developed in this dissertation are able to compensate the prediction accuracy deviations from day to night hours, which corresponds to an improvement in the current capacity forecast.
Thus, an increment of 10% in the efficiency of the power transmission plan compared to the state-of-the-art has been achieved. Additionally, the positioning of the weather stations has been optimized to cover those spots that are more susceptible to experiencing the highest conductor temperatures of the line.
The installation costs of a distributed sensor network covering Germany were compared to the reduction in redispatching costs, giving a return-of-investment of three years.
A tool has been developed for the visualization of the weather measurements and the capacity predictions once the system is installed and running. It can also execute a transient analysis, to determine the possibility to free congestion cases for some minutes without reaching the maximum conductor temperature. This document attempts to clarify the benefits of dynamic line rating forecasting systems. It presents a solution to support a flexible electrical grid, which is necessary for a successful energy transition plan.