By introducing advanced information and communication technologies (ICT) into distribution grids, distributed energy resources can create island grids in the distribution system. Finding the optimal composition of an island grid is a complex optimization problem that can be solved with a Multi-Agent System (MAS). While agent-based restoration algorithms are a popular concept in the literature, the interdependencies between power and ICT systems during restoration have yet to be considered. This PhD project aims to fill this gap by developing an agent-based restoration algorithm that restores power and ICT systems in parallel. The restoration process is regarded as a multi-objective optimization problem and both the restored load and ICT should be maximized. Specifically, the effect of considering ICT restoration as a separate objective is studied by comparing a version of the algorithm with ICT and without ICT.
Mit Hilfe von neuen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in Verteilungsnetzen können dezentrale Energieanlagen Inselnetze im Verteilnetz aufbauen. Dies ist ein komplexes Optimierungsproblem, das von einem Multiagentensystem (MAS) gelöst werden kann. Agentenbasierter Netzwiederaufbau wurde in der Literatur schon an vielen Stellen untersucht, doch die wechselseitigen Abhängigkeiten zwischen Strom- und IKT Systemen während eines Schwarzstarts wurden bisher noch nicht berücksichtigt. Daher soll in dieser Dissertation ein agentenbasierter Algorithmus zum Netzwiederaufbau entwickelt werden, der Strom- und IKT-Systeme parallel wiederherstellt. Der Wiederaufbau wird als ein multikriterielles Optimierungsproblem betrachtet, bei dem sowohl die wiederhergestellte Last als auch die Kommunikation maximiert werden sollen. Insbesondere werden die Auswirkungen von IKT in der Zielfunktion untersucht, indem Versionen des Algorithmus mit IKT (MOO3) und ohne (MOO2) verglichen werden.
Die dezentrale Energieerzeugung durch erneuerbare Quellen erfordert neue Planungs- und Betriebsführungsprozesse. Dafür müssen Verteilnetze digital aufgerüstet und über IKT zu einem Cyber-Physischen Energiesystem (CPES) vernetzt werden. So können netzdienliche Aufgaben wie Spannungshaltung oder Redispatch umgesetzt werden. Ortsnetzstationen können digitale Geräte wie IEDs und RTUs zur Fernüberwachung nutzen. Die wachsende Zahl solcher Geräte erhöht die Komplexität. Konzepte wie Virtualisierung, Microservices und Edge-Computing können dabei unterstützen. Diese Arbeit beschreibt ein Virtualisierungskonzept unter Verwendung von Containerisierung für Stationsgeräte und ergänzt eine zentrale Verwaltungseinheit zur Steuerung über mehrere Stationen hinweg. Das Konzept wurde in einen IEC-61850-Prozess integriert. Ein Feldtest mit elf digitalisierten Stationen bestätigen die Praxistauglichkeit.
The shift to decentralized renewable energy generation requires new planning and control processes. Distribution networks must be digitally upgraded and connected via ICT to form a Cyber-Physical Energy System (CPES), enabling services like voltage control and redispatch. Local substations are equipped with digital devices such as IEDs and RTUs for remote monitoring. As the number of devices increases, so does system complexity. Concepts like virtualization, microservices, and edge computing offer solutions. This work develops a container-based virtualization concept for station devices and adds a central management unit to control multiple stations. Finally, the concept is integrated into an IEC 61850 engineering process. Tests with eleven digitized substations confirm its practical feasibility.
Energiesysteme integrieren zunehmend Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT), was zu cyber-physischen Energiesystemen (CPES) führt. IKT unterstützen den Betrieb von Energiesystemen, führen aber auch zu neuen Störungen. Um resiliente CPES zu entwickeln, ist eine Quantifizierung der Versorgungsleistung von Energiesystemen notwendig. Die Betriebszustandsklassifizierung ist ein beliebtes Instrument dafür, aufgrund der unzureichenden Erfassung von IKT-Aspekten ist die Anwendung bei CPES jedoch eingeschränkt. Diese Dissertation präsentiert ein Betriebszustandsmodell, das die Aspekte von Energie- und IKT-System mit Hilfe von Graphen und Zustandsautomaten integriert. Es wird gezeigt, dass das Modell die Ausbreitung von Störungen in CPES darstellen kann. Zusätzlich wird eine Monte-Carlo-basierte Methodik und Metriken zur Quantifizierung von Resilienz von IKT-Systemen beschrieben. Damit lassen sich verschiedene IKT-Designs vergleichen und die Resilienz von CPES verbessern.
Power systems increasingly depend on information and communication technologies (ICT), creating cyber-physical energy systems (CPESs). While ICT enables grid services for operating power systems, it also introduces new disturbances necessitating resilient CPESs. This requires quantifying the system’s performance. Operational state classification is a popular tool for assessing power system performance but inadequately captures ICT aspects, limiting its application in analysing CPESs. In this regard, this thesis has two main contributions. First, a joint operational state model for CPESs is developed, integrating power and ICT system aspects. Here, property graphs and finite state automata are used. The model is shown to trace disturbance propagation in CPESs by considering interdependencies. Second, a Monte Carlo-based methodology and metrics are developed to quantify the resilience of ICT systems. These metrics can compare different ICT designs, ultimately improving CPES resilience.
von Werner Damm ; David Hess ; Mark Schweda ; Janos Sztipanovits ; Klaus Bengler ; Bianca Biebl ; Martin Fränzle ; Willem Hagemann ; Moritz Held ; Klas Ihme ; Severin Kacianka ; Alyssa J. Kerscher ; Sebastian Lehnhoff ; Andreas Luedtke ; Alexander Pretschner ; Astrid Rakow ; Jochem Rieger ; Daniel Sonntag ; Maike Schwammberger ; Benedikt Austel ; Anirudh Unni ; Eric M. S. P. Veith
von Klaus Bengler ; Werner Damm ; Andreas Luedtke ; Jochem Rieger ; Benedikt Austel ; Bianca Biebl ; Martin Fränzle ; Willem Hagemann ; Moritz Held ; David Hess ; Klas Ihme ; Severin Kacianka ; Alyssa J. Kerscher ; Laine Forrest ; Sebastian Lehnhoff ; Alexander Pretschner ; Astrid Rakow ; Daniel Sonntag ; Janos Sztipanovits ; Maike Schwammberger ; Mark Schweda ; Anirudh Unni ; Eric M. S. P. Veith
