Studentische Arbeiten

Allgemeine Informationen:

Zeitraum: ab sofort

Betreuer: Timo Wagner, Florian Zier

Keywords: Echtzeitsimulation, Opal-RT Hypersim, RTDS, Projekt EOS

Beschreibung:

Im Rahmen dieser Tätigkeit soll das bestehende Netzmodell des Projekts: Energetische Optimierung einer Energie-Plus-Siedlung auf Systemebene (EOS) in unterschiedlichen Echtzeitsimulationsumgebungen untersucht und weiterentwickelt werden. Ausgangspunkt ist ein bereits in RSCAD implementiertes Modell, das zur Echtzeit-Simulation auf RTDS-Systemen genutzt wird. Dieses Modell soll zunächst reproduzierbar simuliert und über eine Python-Schnittstelle ausgewertet werden. Im nächsten Schritt ist das Netzmodell auf die Opal-RT Hypersim Plattform zu übertragen bzw. in Hypersim weiterzuentwickeln. Anschließend erfolgt ein gezielter Vergleich der Simulationsergebnisse zwischen RSCAD und Hypersim.

Inhalt:

• Simulation des EOS Netzmodell in RSCAD und Python
• Weiterentwicklung und Implementierung des Netzmodells in Hypersim
• Vergleich der Netzsimulationen zwischen Opal-RT Hypersim und RSCAD

Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in Elektrotechnik
• Vorkenntnisse im Programmieren, speziell Python
• Sehr gute Deutsch oder Englisch Kentnisse

Allgemeine Informationen:

Zeitraum: ab sofort

Betreuer: Bernd Schweinshaut

Keywords: Co-Simulation

Background:

Co-simulation enables the coupling of multiple simulation tools at runtime to leverage their strengths, reduce computation time, and avoid complex model conversions. It also allows combining different simulation modes, such as RMS and EMT. Several tools have already been coupled using shared memory for data exchange and synchronization. So far, the focus has been on positive sequence signals; this thesis extends the approach to also include negative and zero sequence signals for greater accuracy.

Content:

The goal of this thesis is to extend the existing co-simulation framework by integrating the exchange of negative and zero sequence signals. The work will include:

• Conducting a literature review on co-simulation methodologies
• Familiarization with the selected simulation tool(s)
• Building a test network and implementing co-simulation with negative and zero sequence signal exchange
• Analyzing and evaluating the simulation results

Prerequisites:

• Independent and structured way of working
• Motivation for electrical power engineering
• Basic knowledge of electrical power systems (e.g., lecture GEEV)
• Beneficial but not mandatory: experience with power system simulation tools (PSS®SINCAL/NETOMAC, DIgSILENT® PowerFactory, MATLAB®/Simulink, RSCAD)

Allgemeine Informationen:

Zeitraum: ab sofort

Betreuer: Jonathan Löbel

Keywords: Echtzeit, Netzsimulation, Schutztechnik

Hintergrund:

Der Anteil von Erneuerbaren Energien nimmt massiv zu. Der Großteil der Anlagen ist über Umrichter an das elektrische Netz angeschlossen. Das Verhalten dieser Umrichter unterscheidet sich grundsätzlich von dem klassischer Synchrongeneratoren. Auch in dem Fall eines Kurschlusses ist dies der Fall. Schutztechnik ist auf das Verhalten klassischer Einspeiser ausgelegt. Um auch in diesen Fällen einen sicheren und stabilen Betrieb zu gwwährleisten werden neue Schutzalgorithmen entwickelt, oder bestehende erweitert. Diese müssen in Echtzeit validiert werden, um ihre Performance zu gewährleisten.

Herausforderung:

Die am EES entworfenen Schutzalgorithmen liegen in MATLAB Simulink vor. Diese sollen in die Echtzeitumgebung von RTDS überführt werden. Hierfür stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Einserseits die direkte Integration in das Simulationsprogramm RSCAD oder die parallele Simulation auf Opal-RT-Echtzeitrechnern in MATLAB. Im Zuge der Arbeit soll mindestens eine der beiden Optionen realisiert werden.

Inhalt:

• Einarbeitung in Echtzeitsimulation
• Einarbeitung in Echtzeit-Simulationsprogramme RSCAD oder RT-LAB
• Validierung der Schutzalgorithmen in Echtzeit

Voraussetzungen:

• Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
• Motivation für Elektrische Energietechnik
• Grundlagen der elektrischen Energieversorgung (GEEV)
•  Planung elektrischer Energieversorgungsnetze (PEEV) oder Schutz- und Leittechnik (SLT) von Vorteil

Allgemeine Informationen:

Zeitraum: ab sofort

Betreuer: Simon Linnert

Keywords: Blackout, Netzwiederaufbau, Automatisierung, PowerFactory

Hintergrund:

Großflächige Stromausfälle wie auf der Iberischen Halbinsel im Frühjahr 2025 zeigen, wie kritisch eine koordinierte Wiederherstellung der Versorgung ist. Netzoperatoren müssen unter hohem Zeitdruck komplexe Entscheidungen treffen. Netzwiederaufbau-Simulatoren helfen dabei, Wiederaufbaupläne zu testen und Operatoren auf seltene Szenarien vorzubereiten.

Herausforderung:

Ziel ist es, solch einen Simulator in Python modularisiert neu aufzubauen und via PowerFactory’s Python-API auf das Netzmodell in der Simulationsumgebung zuzugreifen. Dies erlaubt flexible Erweiterbarkeit (z. B. für KI-Anwendungen) und ermöglicht die Automatisierung komplexer Simulationen.

Inhalt:

• Analyse des bestehenden DPL-basierten Simulators
• Entwicklung einer Python-basierten Architektur zur modularen Steuerung
• Implementierung zentraler NWA-Funktionen (Schalten, Laständerung,
  Frequenztrigger, Zeitschritte, Logging)
• Abbildung typischer Use Cases (z. B. Schwarzstart, Schutzreaktion)
• Dokumentation und Vergleich mit DPL-Vorlage

Voraussetzungen:

• Grundlegendes Verständnis der elektrischen Energietechnik (GEEV, BKE)
• Bereitschaft zur Einarbeitung in PowerFactory
• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python

Allgemeine Information

Zeitraum: Ab sofort

Betreuer: Florian Zier, Timo Wagner

Keywords

Echtzeit-Netzsimulation, RSCAD, Niederspannungsverteilnetz, Regelbarer Ortsnetztransformator

Hintergrund

Im Rahmen des Projektes Energetische Optimierung einer Energie-Plus-Siedlung auf Systemebene (EOS) wird eine Neubausiedlung über die Haushaltsgrenzen hinweg optimiert. Das EOS-Netzgebiet steht dabei exemplarisch für den Wandel im Verteilnetz. Der Anteil volatiler, dezentraler Energieversorgung steigt. Gleichzeitig erhöht sich die Last durch Power-to-Heat Anwendungen und Elektromobilität. So entstehen neue Herausforderungen im Hinblick auf die Spannungshaltung. Durch die Implementierung eines zentralen Batteriespeichers können Leistungsspitzen bilanziert und Blindleistung bereitgestellt werden. So wird ein Beitrag zur Spannungshaltung geleistet. Kombiniert mit einem regelbaren Ortsnetztransformator lässt sich der positive Effekt verstärken.

Beschreibung

Im Rahmen dieser Arbeit soll der Nutzen eines zentralen Batteriespeichers in Kombination mit einem regelbaren Ortsnetztransformator (RONT) im EOS-Netzgebiet untersucht werden. Dazu wird das in RSCAD bestehende Echtzeit-Simulationsmodell erweitert. Die Modelle sollen anschließend mittels Szenariensimulationen verglichen werden.

Arbeitsinhalte

• Einarbeitung in die Software RSCAD und das Simulationsmodell
• Implementierung des Batteriespeichers im bestehenden Simulationsmodell
• Implementierung des RONTs im bestehenden Simulationsmodell
• Anbindung der Regelung an die vorhandene Python-Schnittstelle
• Szenariensimulation als Vergleich zum Ausgangsmodell

Voraussetzungen

• Grundlagen der Elektrotechnik
• Programmierkenntnisse (Python)
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse