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

Molinar Torres, Gabriela Alejandra

Abstract:
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. ... mehr

Abstract (englisch):
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%. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000127624
Veröffentlicht am 16.12.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 16.12.2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000127624
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XV, 137 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Prüfungsdatum 19.11.2020
Referent/Betreuer Prof. W. Stork
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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