Analyse der Modellkomplexität in DC-Netzsimulationen / Analysis of Model-Complexity in DC-Grid Simulation
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Die Gestaltung einer nachhaltigen Energieversorgung gewinnt im Zuge der Verschärfung der Klimakrise immer stärker an Bedeutung. Einer auf Gleichspannung (DC) basierenden elektrischen Energieversorgung wird großes Potential zugeschrieben, die Energieeffizienz zu steigern sowie die dezentrale Integration alternativer Energieversorgungskonzepte wie Brennstoffzellen, Photovoltaikanlagen oder Batteriespeichern zu begünstigen. Diese inhärenten DC-Komponenten lassen sich vereinfacht in DC-Netze integrieren, sodass Umwandlungsverluste vermieden werden können und die Systemeffizienz steigt. Um entsprechende Netzstrukturen bzw. -topologien und Regelungen zu entwickeln, werden Simulationen genutzt. Dabei ist es wichtig, dass die Simulationen valide die Realität abbilden, gleichzeitig aber möglichst niedrige Anforderungen an Entwicklungdauer und Rechenleistung stellen.
Im Kontext dieser Simulationen gibt es zahlreiche Fragestellungen im Rahmen derer studentische Arbeiten zu folgenden Themengebieten möglich sind:
- generische Modellvereinfachung
- Analyse der Modellkomplexität
- Optimierung der Detailtiefe von Simulkationsmodellen
- stochastische Untersuchung von Modellstrukturfehlern
- Verknüpfung von Modellgenauigkeit und Laborversuchen
The design of a sustainable energy supply is becoming increasingly important as the climate crisis worsens. A DC (direct current) based electrical power supply is seen as having great potential to increase energy efficiency as well as to favor the decentralized integration of alternative energy supply concepts such as fuel cells, photovoltaic systems or battery storage. These inherent DC components can be integrated into DC grids in a simplified way, so that conversion losses can be avoided and system efficiency increases. Simulations are used to develop appropriate grid structures or topologies and controls. It is important that the simulations validly represent reality, but at the same time place the lowest possible demands on development time and computing power.
In the context of these simulations there are numerous questions within the scope of which student work is possible on the following topics:
- generic model simplification
- analysis of model complexity
- optimization of level of detail of simulation-models
- stochastic investigation of model structure errors
- linking of model accuracy and laboratory experiments