Die Transformation des Energiesystems hin zu mehr erneuerbaren Energien stellt insbesondere die Verteilungsnetzebene des elektrischen Energieversorgungsnetzes vor neue Herausforderungen. Die bisher typischen Leistungsflüsse im Mittel- und Niederspannungsnetz sind gekennzeichnet durch eine zentralisierte, unidirektionale Energieverteilung. Die zukünftigen Anforderungen an die Niederspannungsnetze, die bereits heute wahrnehmbar sind, ergeben sich durch eine ständig wachsende Durchdringung dieser Netze mit dezentralen Energieerzeugungsanlagen, aber auch durch die zunehmende Anzahl von Verbrauchern mit hohem Leistungsbedarf, wie z. B. Wärmepumpen und Elektrofahrzeugen. Die heutigen Niederspannungsnetze sind für diese Anforderungen nicht ausgelegt worden.
Zur Vermeidung des kostenintensiven Ausbaus der Netzkapazität wird heute zunehmend die Ausstattung der Netze mit geeigneter Automatisierungstechnik und damit der Ausbau zu intelligenten Netzen (Smart Grids) favorisiert. Im Zuge dieser Entwicklung gewinnt die Kenntnis über den aktuellen Netzzustand erheblich an Bedeutung. Im heutigen, passiven Niederspannungsnetz wird der Netzzustand allerdings nicht überwacht. Die vorliegende Arbeit stellt neue Verfahren zur dezentralen Echtzeit-Zustandsüberwachung für intelligente Niederspannungsnetze vor. Die besondere Herausforderung dieser Verfahren liegt in der Bewältigung der systemimmanenten Unterbestimmtheit des Netzgleichungssystems, da die Messtopologie im Niederspannungsnetz aus wirtschaftlichen Erwägungen in aller Regel spärlich ist.
Die Funktionsfähigkeit der im Rahmen der vorliegenden Arbeit entwickelten Verfahren wurde zunächst simulatorisch validiert. Anschließend wurden die Verfahren in die Firmware eines geeigneten Kleinfernwirksystems implementiert und in der Praxis erprobt. Damit wurde eine solide Entscheidungsgrundlage für nachgelagerte Regelungsalgorithmen, die die Leistungsflüsse in kritischen Netzsituationen minimalinvasiv beeinflussen, bereitgestellt.
