Wie können Microgrids realitätsnah in einer Laborumgebung getestet werden?

Mit dem Microgrid-Labor hat die Universität Paderborn eine moderne Forschungsumgebung geschaffen, in der neue Technologien für lokal begrenzte Stromnetze entwickelt werden können. Im Labor werden Energiequellen, Speicher und Lasten miteinander vernetzt und in Echtzeit emuliert, um ihr Zusammenspiel unter realitätsnahen Bedingungen gezielt zu untersuchen.

Im Gegensatz zu einer reinen Simulation, bei der die physikalischen Größen berechnet werden, wird im Microgrid-Labor das Energienetz emuliert. Dabei werden Modelle von Netzkomponenten, beispielsweise einer Windkraftanlage, in Echtzeit berechnet. Dieses Modell wird dann verwendet, um einen Umrichter so zu regeln, dass dieser den Strom ins Netz einspeist, den die Windkraftanlage ausgeben würde. Gleichzeitig geschieht dies in einer kontrollierten Umgebung, so dass weder reale Anlagen noch das Verteilnetz gefährdet werden, und bietet somit auch die Möglichkeit, innovative Ansätze in einem Hardware-Aufbau zu testen.

Um dies zu ermöglichen, umfasst die technische Infrastruktur 16 Umrichterknoten mit jeweils 250 kVA Nennleistung, die das Verhalten unterschiedlichster Energiequellen, Speicher oder Lasten realitätsnah abbilden können. Insgesamt steht damit eine installierte Leistung von 4 MVA zur Verfügung, die beispielsweise in 2 MVA für Quellen und 2 MVA für Lasten aufgeteilt werden kann. Damit können unter sicheren Laborbedingungen Komponenten emuliert und Netze mit realen Leistungsflüssen getestet werden, die realen Netzkomponenten mit nur geringen Skalierungsfaktoren entsprechen und somit praxisnahe Untersuchungen ermöglichen.

In Kombination mit einer leistungsfähigen Regelungsebene und detaillierten Modellen entsteht so eine modulare Plattform zur Erforschung zentraler Fragestellungen rund um das Microgrid, von der Integration erneuerbarer Energien bis zum intelligenten Lastmanagement.

Woran arbeitet die Universität Paderborn derzeit in der Microgrid-Forschung?

Aktuell steht ein besonders zentraler Aspekt im Fokus der Microgrid-Forschung: die Entwicklung und Validierung innovativer Regelungsverfahren für einzelne Umrichter sowie deren Zusammenspiel. Dies ist entscheidend für den Betrieb dezentraler Energiesysteme, da sie unter anderem den Energiefluss zwischen Erzeugern, Speichern und Lasten regeln. 

Die Experten im Microgrid-Labor der Universität Paderborn konzentrieren sich derzeit auf zwei vielversprechende Ansätze zur Regelung von Umrichtern:

• Reinforcement Learning setzt auf künstliche Intelligenz, die durch Versuch und Irrtum lernt, Umrichter optimal zu regeln. Erfolgreiches Verhalten bezüglich Systemstabilität oder Effizienz wird belohnt, wodurch dieser datengetriebene Ansatz neue Möglichkeiten für adaptive Regelungsstrategien eröffnet. Zudem kann die Regelerauslegung automatisiert werden, was angesichts des Fachkräftemangels ein wichtiger Vorteil ist.
• Die modellprädiktive Regelung verfolgt einen mathematischen Ansatz. Auf Basis eines dynamischen Modells sagt das System zukünftige Zustände voraus und trifft entsprechend optimierte Entscheidungen. Dieses Verfahren ermöglicht deutlich schnellere Reaktionszeiten als klassische Regelungsverfahren und damit eine optimale Ausnutzung der Energieressourcen.