Forschungsprojekt ESOSEG
Das vom BMWi geförderte Projekt ESOSEG vereinte drei Partner und zwei Netzbetreiber mit dem Ziel, ein flexibles und modular erweiterbares Analyseframework zu entwickeln.
Dieses Framework unterstützt Netzbetreiber dabei, bestehende Netzstrukturen zu analysieren, Schwachstellen zu identifizieren und Ausbaumöglichkeiten auf ihre Wirtschaftlichkeit zu prüfen.
Es ermöglicht die Implementierung intelligenter Netze und Netzwerkmanagementsysteme (NMS) für Verteilnetze und bietet bereits in der Planungsphase eine umfassende Bewertung der Wirtschaftlichkeit geplanter Maßnahmen.
Das ESOSEG-Framework integriert vorhandene Schnittstellen und Daten der Netzbetreiber sowie bestehende Systeme zur Netzplanung, Netzsimulation und Erzeugungsmanagement. Dadurch wird eine nahtlose Integration in bestehende IT-Umgebungen ermöglicht.
Ein zentrales Projektziel war es, von spezifischen technischen Schnittstellen und Datenmodellen zu abstrahieren, um eine breite Palette herstellerunabhängiger Systeme zu adressieren. Das Framework wird exemplarisch an zwei Arten von Verteilnetzen getestet.
Projektziele und Einsatzmöglichkeiten:
- Modellierung und Simulation: Das Framework erlaubt es, Lösungsmöglichkeiten auf verschiedenen Ebenen zu modellieren, zu simulieren und zu vergleichen.
- Netzplanung und -betrieb: Für Verteilnetzbetreiber stehen die Sicherstellung der Versorgungsqualität und die Analyse des dynamischen Netzverhaltens im Mittelpunkt.
- Netzstabilisierung: Mit dem Anstieg dezentraler Einspeisungen können Netzbetreiber mit dem Framework den Bedarf an lokaler Regelenergie planen und den Einfluss von Prosumerverhalten analysieren.
- Zukunftssimulation: Das Framework unterstützt die Simulation zukünftiger Szenarien, wie z.B. von 2030 oder 2050, und ermöglicht so eine fundierte Analyse der Zukunftsfähigkeit des Netzes.
Die ESOSEG-Entwicklungspartner:
- SEKAS GmbH: Verantwortlich für die technische Umsetzung des Frameworks, einschließlich der modularen Softwarearchitektur und der Integration verschiedener Datenströme.
- Technische Universität München: Übernahm die Modellierung innovativer Methoden und die Anwendung auf intelligente Netzstrukturen sowie die Unterstützung der Framework-Umsetzung.
- Hochschule Ulm: Spezialisiert auf die Datenerhebung und Simulation von Stromnetzen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien, einschließlich der Integration und Bewertung von Messdaten.
Veröffentlichungen und Downloads
Downloads:
Open-Source Middleware Platform for the data exchange within a Distribution Grid Operator
Veröffentlichungen: