Masterarbeit in der angewandten Informatik.

Motivation

Many power system services and operations rely on a system state that is derived from measurements in the field. In SCADA systems as well as in scientific literature exist different algorithms for the so-called state estimation, which is an optimization problem of finding the system state that fits best to the measurements; examples are weighted least squares and Kalman filter.

With increased volatility in generation and increased dynamics in the grids, the need of fast but precise state estimation emerges and the performance of the algorithms may vary for different scenarios (grids and their configuration). In addition, most state-of-the-art state estimation algorithms require measurement redundancy and expect only uncoordinated, random distributed measurement errors.
 

Motivation

Viele Dienste und Vorgänge im Stromnetz beruhen auf einem Systemzustand, der aus Messungen im Feld abgeleitet wird. Sowohl in SCADA-Systemen als auch in der wissenschaftlichen Literatur gibt es verschiedene Algorithmen für die so genannte State Estimation, bei der es sich um ein Optimierungsproblem handelt, das darin besteht, den Systemzustand zu finden, der am besten zu den Messungen passt; Beispiele sind Weighted Least Squares und Kalman-Filter.

Mit zunehmender Volatilität in der Erzeugung und zunehmender Dynamik in den Netzen ergibt sich die Notwendigkeit einer schnellen, aber präzisen State Estimation und die Leistung der Algorithmen kann für verschiedene Szenarien (Netze und deren Konfiguration) variieren. Darüber hinaus erfordern die meisten modernen State-Estimation-Algorithmen eine Messredundanz und erwarten nur unkoordinierte, zufällig verteilte Messfehler.

Objective

The objective of the thesis is to analyse automatically different state estimation algorithms regarding their performance for different power grids and their configuration, e.g., amount and type of available measurements.
 

Ziel

Ziel der Arbeit ist es, verschiedene State-Estimation-Algorithmen hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit für verschiedene Stromnetze und deren Konfiguration, z.B. Menge und Art der verfügbaren Messungen, automatisch zu analysieren.

Profile

The thesis aims at students of computing science, physics, or comparable courses of study who are interested in dealing with challenges in the field of energy informatics. Previous knowledge in the area of power systems and programming is desirable, but not mandatory. The applicant should be willing to deal with the new topic in a motivated and independent way.

Profil

Die Arbeit richtet sich an Studierende der Informatik, Physik oder vergleichbarer Studiengänge, die sich mit Herausforderungen im Bereich der Energieinformatik auseinandersetzen wollen. Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Energiesysteme und der Programmierung sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich. Der Bewerber sollte bereit sein, sich motiviert und selbstständig mit dem neuen Thema auseinanderzusetzen.

 

Contact/Kontakt

Michael Brand

OFFIS – Institut für Informatik

Escherweg 2, 26121 Oldenburg

michael.brand@offis.de