Masterarbeit: Optimierung industrieller Energienetze – Ein strategischer Leitfaden

Moderne Industrieunternehmen stehen vor wachsenden Herausforderungen in ihren internen Energienetzen. Die zunehmende Digitalisierung, Elektrifizierung und Integration erneuerbarer Energien führen zu Problemen wie hohen Kosten durch Lastspitzen, ineffizienter Energieübertragung durch Blindleistung und Produktionsausfällen durch mangelhafte Spannungsqualität (Power Quality). Diese Masterarbeit hat das Ziel, einen strategischen Leitfaden zu entwickeln, der Unternehmen bei der systematischen Analyse und Optimierung ihrer Energienetze unterstützt. Der Fokus liegt dabei auf der Analyse und dem Vergleich relevanter Technologien für Lastmanagement und Power Quality sowie der Validierung durch eine simulationsgestützte Anwendung.

⟦AI-MARK: 2025-08-12|ProjectID:MA-42⟧

1. Theoretische Grundlagen und Stand der Technik

1.1 Analyse der Kernprobleme

• Lastspitzenmanagement (Peak Shaving): Die Arbeit erklärt die Ursachen für Lastspitzen, ihre wirtschaftlichen Auswirkungen auf Netzentgelte und die Notwendigkeit ihrer Glättung.
• Blindleistung und Leistungsfaktor (cos φ): Es werden die technischen Grundlagen der Blindleistung, ihre negativen Auswirkungen auf Kosten, Netzverluste und Übertragungskapazität dargestellt.
• Power Quality (PQ): Power Quality wird definiert und die Hauptstörfaktoren wie Oberschwingungen, Spannungsschwankungen und Flicker werden beschrieben.

1.2 Systematische Analyse der Lösungsansätze

Es erfolgt eine detaillierte Analyse der relevanten Technologien, die nach ihrem Anwendungsgebiet gegliedert sind. Für jede Technologie werden das Funktionsprinzip, der typische Nutzen im Fabriknetz sowie Vor- und Nachteile erörtert.

• Wirkleistungsmanagement: Hierzu zählen Technologien wie Batterie-Energie-Speichersysteme (BESS), Ultracaps, Flywheel-Speicher sowie Demand Side Management (DSM) und Power-to-Heat/-Cold.
• Blindleistungskompensation und Spannungsstabilisierung: Analysiert werden unter anderem Konventionelle Kompensationsanlagen, rotierende Phasenschieber, der Dynamic Voltage Restorer (DVR) und der Static Synchronous Compensator (STATCOM).
• Oberschwingungsfilterung: Es wird zwischen passiven (PHF), aktiven (AHF) und hybriden Oberschwingungsfiltern unterschieden.
• Netzqualität und Versorgungssicherheit: Weitere untersuchte Technologien sind USV-Systeme, Solid-State Transformer (SST), Fault Current Limiter (FCL), Synchrophasor-Messsysteme (PMU) und automatisierte Netzumschalter (ATS).
• Integration dezentraler Quellen: Die Arbeit beleuchtet auch PV-Wechselrichter mit Netzstützfunktion, Mikronetze (Microgrids) und Hybrid Energy Management Systems (HEMS).

2. Vergleichende Analyse und strategischer Leitfaden

Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines praktischen Entscheidungsrahmens für die Implementierung der Optimierungsmaßnahmen.

2.1 Technologievergleich und Wirtschaftlichkeitsanalyse

Eine umfassende Vergleichsmatrix wird erstellt, um die Technologien anhand von Kriterien wie Reaktionszeit, Funktion, Investitions- und Betriebskosten sowie idealen Anwendungsfällen zu bewerten. Zudem wird eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durchgeführt, die zwischen Maßnahmen mit direktem Kostennutzen (z. B. Kompensation) und strategischen Investitionen (z. B. Risikominimierung) differenziert. Typische Amortisationszeiten werden ermittelt.

2.2 Konzeption eines mehrstufigen Implementierungsrahmens

Es wird ein strategischer Leitfaden in Form eines mehrstufigen Ansatzes entwickelt:

• Analysephase: Bedeutung einer detaillierten Netzanalyse zur Identifizierung der Probleme.
• Basismaßnahmen: Priorisierung von Maßnahmen mit kurzer Amortisationszeit.
• Gezielte Problemlösung: Auswahl der passenden fortschrittlichen Technologie basierend auf dem spezifischen Problemprofil.
• Systemische Integration: Entwicklung eines Konzepts zur Integration aller Komponenten in ein intelligentes Energiemanagementsystem (EMS).

3. Simulationsgestützte Validierung

In diesem letzten Teil wird die Relevanz des entwickelten Leitfadens durch Simulationen validiert.

3.1 Aufbau eines Simulationsmodells

Es wird ein repräsentatives Modell eines industriellen Energienetzes in einer spezialisierten Softwareumgebung (z. B. Python-basierte Bibliotheken wie pandapower) erstellt. Dieses Modell beinhaltet typische Lastprofile mit Störfaktoren und die bestehende Netzinfrastruktur. Die zu untersuchenden Technologien werden ebenfalls in das Modell integriert.

3.2 Simulation von Anwendungsszenarien

Simuliert werden typische Netzprobleme, wie hohe Spannungsabfälle oder Blindleistungsschwankungen. Anschließend werden die im Leitfaden vorgeschlagenen Lösungen im Modell angewendet, um deren Effekte zu demonstrieren, beispielsweise:

• Lastspitzenkappung durch BESS.
• Dynamische Blindleistungskompensation durch STATCOM.
• Oberschwingungsfilterung durch AHF.

Die Ergebnisse werden anhand von quantifizierbaren Kennzahlen (z. B. THD-Wert, maximale Lastspitze) verglichen.

3.3 Interpretation und Validierung der Ergebnisse

Die Simulationsergebnisse werden analysiert, um die technische Wirksamkeit und Effizienz der Technologien zu bestätigen. Sie dienen auch dazu, die theoretische Wirtschaftlichkeitsanalyse zu untermauern. Abschließend werden die Grenzen des Modells und die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf reale Anlagen diskutiert.

Voraussetzungen

• Hohes Interesse an Nachhaltigkeit, elektrischer Energieversorgung und Modellierungstechniken

• Idealerweise erste praktische Erfahrungen mit elektrischer Energietechnik

• Grundkenntnisse in Python-Programmierung Python

• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Bei Interesse senden Sie bitte eine E-Mail mit Lebenslauf und Notenspiegel an
📧 alexander.schneider@faps.fau.de

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