Entwicklung einer mathematischen Optimierungsverfahrens zur integrierten Grundsatz- und Ausbauplanung von Hochspannungs-Maschinennetzen unter Beachtung von Datenunsicherheiten

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Mit der Liberalisierung der europäischen Elektrizitätsmärkte erhöht sich der Kostendruck auf die Netzbetreiber. Damit rückt die kostenminimale Erfüllung der Übertragungs- und Verteilungsfunktion als Planungsziel in den Vordergrund. Diese veränderte Ausrichtung der Netzplanung macht eine Überprüfung der bisher angewandten Planungsmethoden erforderlich. Bisher werden hier hauptsächlich heuristische Vorgehensweisen eingesetzt, die auf langjährigen Erfahrungen der Planungsingenieure beruhen. Zur Objektivierung und weiteren Verbesserung des Planungsprozesses sollten diese durch mathematische Optimierungsverfahren abgelöst werden. Besonderes Interesse gilt dabei der 110-kV-Ebene. Dies begründet sich einerseits aus aktuellen Entwicklungen, wie dem Anschluss kleiner Windparks, dem Rückbau der 220-kV-Ebene und dem hohen Alter vieler 110-kV-Geräte und -Anlagen, die für diese Spannungsebene in naher Zukunft zunehmenden Ausbau-, Ersatz- und damit Planungsbedarf absehbar machen. Andererseits erfordert gerade die hohe Komplexität der 110-kV-Maschennetzplanung den Einsatz rechnergestützter Optimierungsverfahren. Bisherige derartige Verfahrensansätze beschränken sich ausschließlich auf einzelne Planungsstufen wie Mittelfrist- oder Zielnetzplanung. Um die Konsistenz der Planungsstufen und die Objektivität der Gesamtplanung sicherzustellen, wird jedoch ein sämtliche Planungsstufen umfassendes, integriertes Planungsverfahren benötigt, mit dem die anstehenden Planungsaufgaben frei von subjektiven Einflüssen und iterativen Anpassungen bearbeitet werden können. Hieraus leitet sich als Ziel dieses Forschungsprojektes die Entwicklung eines rechnerbasierten Verfahrens zur integrierten Grundsatz- und Ausbauplanung von 110kVNetzen ab, in dem alle relevanten technischen Anforderungen und alle relevanten Freiheitsgrade in einer geschlossenen Optimierung berücksichtigt werden.