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Generating worst-case scenarios by randomly distributing loads for risk assessment in low voltage residential electricity grids

Yang, Shangdan und Bergmann, Peggy und Derendorf, Karen und Schuldt, Frank und Maydell, Karsten von (2020) Generating worst-case scenarios by randomly distributing loads for risk assessment in low voltage residential electricity grids. In: 30th European Safety and Reliability Conference, ESREL 2020 and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, PSAM15 2020. Research Publishing, Singapore. 30th ESREL 2020, 1.-5. Nov 2020, Venedig, Italien and online. doi: 10.3850/978-981-14-8593-0_5789-cd. ISBN 978-981148593-0.

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Kurzfassung

In order to assess the capacity of low voltage electricity grids different grid operation cases are usually analyzed. These cases are used to identify weaknesses in the grid, evaluate the risks involved and subsequently facilitate the integration of new loads such as electric vehicles or heat pumps which are joining these grids in an increasing degree. This study suggests a random load allocation algorithm to create realistic worst-case scenarios for grid operation without the need for historical load data or reverting to load profiles. This is achieved by distributing loads asymmetrically across all three phases so that they comply with grid codes and burden the local transformer moderately. In this way, a multitude of feasible load scenarios is generated and evaluated. A metric is proposed to select those scenarios which lead to a critical operation state of the grid. The generated worst-case scenarios can be used to evaluate the potential capacity and risks of integrating new consumers into grids. This is demonstrated in a use case where electric vehicles are integrated into the investigated grid at half of all connection points. The Analysis shows that the grid is additionally stressed and the reinforcement of cables or charge management would be required to facilitate the safe operation of the grid with additional loads.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138926/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Generating worst-case scenarios by randomly distributing loads for risk assessment in low voltage residential electricity grids
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Yang, ShangdanShangdan.Yang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bergmann, PeggyPeggy.Bergmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Derendorf, KarenKaren.Derendorf (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0163-3067NICHT SPEZIFIZIERT
Schuldt, Frankfrank.schuldt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4196-2025NICHT SPEZIFIZIERT
Maydell, Karsten vonKarsten.Maydell (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0966-5810NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:30th European Safety and Reliability Conference, ESREL 2020 and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, PSAM15 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.3850/978-981-14-8593-0_5789-cd
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Baraldi, PieroNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Di Maio, FrancescoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zio, EnricoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Research Publishing, Singapore
ISBN:978-981148593-0
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:worst-case scenarios, random loads, asymmetric loads, risk assessment, low voltage electricity grid
Veranstaltungstitel:30th ESREL 2020
Veranstaltungsort:Venedig, Italien and online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:1.-5. Nov 2020
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:TIG Technologie, Innovation und Gesellschaft
HGF - Programmthema:Erneuerbare Energie- und Materialressourcen für eine nachhaltige Zukunft
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemanalyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Energiesystemtechnik (alt)
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme
Hinterlegt von: Derendorf, Karen
Hinterlegt am:09 Dez 2020 18:35
Letzte Änderung:18 Jul 2023 12:38

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

  • Generating worst-case scenarios by randomly distributing loads for risk assessment in low voltage residential electricity grids. (deposited 09 Dez 2020 18:35) [Gegenwärtig angezeigt]

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