Abstract:
Der rasante Zuwachs der dezentralisierten erneuerbaren Energieerzeugung - Windenergie im norden Deutschland, Photovoltaik im Süden - zusammen mit dem wachsenden internationalen Energiehandel stellt die Übertragungsnetzbetreiber vor Herausforderungen - Netzengpässe. Um die temporäre Abschaltung der Erneuerbare-Energien-Anlagen zu verhindern sowie die Übertragungssicherheit sogar beim höhen Energiebedarf zu gewährleisten, ist ein erheblicher Ausbau des Übertragungsnetzes erforderlich. Im Rahmen von PrognoNetz wird ein wetterabhängiges Überwachungssystem als kurzfristige Lösung entwickelt, das die Möglichkeit bietet, die vorhandene Netzinfrastruktur effizienter zu nutzen. ... mehrEin selbstlernendes Sensornetzwerk ermöglicht die Steigerung der Übertragungskapazität durch die Modellierung des lokalen Kühleffekts und der Wetterbedingungen entlang der Übertragungsleitungen sowie die Prognose der Strombelastbarkeit basierend auf historischen Wettermessungen.
Diese Dissertation präsentiert einen systematischen Ansatz für die methodische Installation und Wartung eines Wetter-Sensornetzwerks im Stromnetz unter Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs), um den Verteilungsprozess zu beschleunigen. Der Entwurf und die Konstruktion der mechanischen Befestigung der Sensorausrüstung sowie die Implementierung eines adaptiven Greifsystems am UAV ermöglicht die Installation von Wetterstationen an Übertragungsmasten in Höhe der Hochspannungsleitungen und mindern die vorübergehende Abschaltung der Übertragungeinrichtungen im Vergleich zum direkten Installtionsbetrieb auf den Leitungen. Die Machbarkeit dieser Konzepte wird durch umfangreiche Laborversuche und Feldtests eingehend überprüft und verbessert. Vor dem Einbau wurde ein photovoltaik basiertes, autarkes Stromversorgungssystem für die drahtlose Wettermessung entworfen, so dass die Messeinheit in den strahlungsärmeren Monate und sogar Autonomietage ohne Energiezufuhr überstehen kann. Dies wurde durch die Ermittlung der optimalen Azimut- und Neigungswinkel der Solarpaneele unter Berücksichtigung lokaler und historischer Metadaten der Sonneneinstrahlung erzielt.
Jedoch hat sich gezeigt, dass die Schwebegenauigkeit des Fahrzeugs für die Bestimmung der Betriebszeit in den Feldversuchen von wesentlicher Bedeutung ist. Daher wurde ein semi-autonomes Flugsteuerungssystem eingesetzt, um das technische Personal während des Betriebs zu unterstützen und das Schwebeflugmanöver des Fahrzeugs gegen Windstörungen zu verbessern. Ein GPS-basiertes Navigationssystem ist vorteilhaft, um die Orientierung und die Entfernung zum Zielort unter Berücksichtigung der Hindernisvermeidungsfunktion einzustellen und zu überprüfen. Eine autonome Erkennung des Strommasts und die Anpassung der Flugsteuerung, um die vorgegebene Installationsposition auf einem der Mastfußeckstiele anzusteuern, bietet eine gute Führung für den Piloten in homogenen Umgebung. Der Erkennungs- und Flugsteuerungsalgorithmus zum Aufstellen und Abholen der Wetterstation für Reparatur- oder Erweiterungszwecken wurde fieldversucht und optimiert. Der Automatisierungsprozess macht die Verteilung und Wartung des Sensornetzes über tausende von Kilometern effizienter, mit der hohen Flexibilität kann der Zeit- und Personalaufwand um mindestens 50% reduziert werden, insbesondere bei schwer zugänglichen Installationsorten.
Abstract (englisch):
The rapid increase in decentralized renewable energy production, such as wind energy in northern Germany and photovoltaics in the south, combined with the growing international energy trade, presents a significant challenge for transmission system operators - grid congestion. To avert the curtailment of renewable energy plants and ensure transmission security, especially during periods of high supply, substantial expansion of the transmission grid becomes imperative. In response to this issue, the PrognoNetz initiative aims to develop a weather-dependent monitoring system as a short-term solution, enabling efficient utilization of the existing grid infrastructure. ... mehrThis system incorporates a self-learning sensor network capable of modeling the cooling effect on transmission lines based on ambient weather conditions. Furthermore, it facilitates capacity forecasting by analyzing historical weather measurements, thereby enhancing transmission capacity planning and management.
This dissertation presents a methodical approach for the systematic installation and maintenance of a weather sensor network in the electrical grid, leveraging Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to expedite the distribution process. The design and construction of mechanical attachments for sensor equipment, along with the implementation of an adaptive gripper system on the UAV, facilitate the installation of weather stations on transmission towers at the height of high-voltage lines, mitigating the risk of temporary shutdown of transmission facilities as opposed to direct operation on conductors. The feasibility of these concepts is rigorously verified and enhanced through labor-experiments and field tests. Furthermore, a photovoltaic-based self-efficient power supply system tailored for remote sensing application of weather stations is designed. This system ensures the measurement units can endure challenging months with reduced solar radiation and sustain autonomy for extended periods without external energy input. The accomplishment of this self-sufficiency is realized through the determination of the optimal inclination of the solar panels, based on local and historical solar irradiance metadata.
The precise hovering capability of the vehicle is a critical factor in determining the operational efficiency during field-tests. To address this, a semi-autonomous flight control system is employed to augment the technical staff's efforts. This integration aims to enhance control efficiency and optimize the vehicle's maneuverability, especially in the presence of wind disturbances. A GPS-based navigation system is utilized to adjust and inspect the vehicle's orientation and distance relative to the target location while incorporating an obstacle avoidance function. Moreover, an autonomous detection system for transmission towers, coupled with flight control adjustments to approach the specified installation position on one of the mast corner legs, provides valuable guidance to the pilot, particularly in homogeneous environments. The detection and flight control algorithms employed for the installation and retrieval of weather stations, aimed at repair or extension purposes, undergo comprehensive evaluation and refinement. The automation of these processes yields substantial enhancements in the distribution and maintenance of the sensor network, which spans vast distances, covering thousands of kilometers. The implementation of such automation offers a high degree of flexibility, leading to a reduction in time and human costs by a minimum of 50\%, particularly in installation locations characterized by challenging access conditions.
The precise hovering capability of the vehicle is a critical factor in determining the operational efficiency during field-tests. To address this, a semi-autonomous flight control system is employed to augment the technical staff's efforts. This integration aims to enhance control efficiency and optimize the vehicle's maneuverability, especially in the presence of wind disturbances. A GPS-based navigation system is utilized to adjust and inspect the vehicle's orientation and distance relative to the target location while incorporating an obstacle avoidance function. Moreover, an autonomous detection system for transmission towers, coupled with flight control adjustments to approach the specified installation position on one of the mast corner legs, provides valuable guidance to the pilot, particularly in homogeneous environments. The detection and flight control algorithms employed for the installation and retrieval of weather stations, aimed at repair or extension purposes, undergo comprehensive evaluation and refinement. The automation of these processes yields substantial enhancements in the distribution and maintenance of the sensor network, which spans vast distances, covering thousands of kilometers. The implementation of such automation offers a high degree of flexibility, leading to a reduction in time and human costs by a minimum of 50%, particularly in installation locations characterized by challenging access conditions.
