Schutzkoordination in elektrischen Netzen mithilfe von Metaheuristiken im Umfeld heterogener Datenquellen

Die wachsende Komplexität moderner Stromnetze – getrieben durch dezentrale Einspeiser, Leistungselektronik und dynamische Betriebszustände – sprengt die Grenzen klassischer Schutzkonzepte. Diese Dissertation entwickelt eine praxisreife Methodik zur automatisierten, systemweiten Schutzkoordination. Herzstück sind zwei neuartige Bewertungsverfahren:

1. Ein simulationsbasiertes Protection-Security-Assessment deckt bislang verborgene Schwachstellen auf.

2. Ein Fuzzy-Ansatz macht Expertenwissen digital nutzbar und liefert robuste Bewertungskennzahlen für multivariate Netzzustände.

Auf dieser Basis werden drei Metaheuristiken – Genetischer Algorithmus, Particle-Swarm-Optimierung und Tabu-Suche – untersucht und weiterentwickelt. In Verbindung mit einem generischen Datenmodell und einer „Single Source of Truth“ entsteht eine durchgängige Toolchain, die Planung und Betrieb verknüpft, Schutzparameter global optimiert und adaptive Schutzfunktionen ermöglicht. Anhand realitätsnaher Netzmodelle wird gezeigt, dass sich Selektivität, Schnelligkeit und Zuverlässigkeit signifikant steigern lassen – bei gleichzeitig reduziertem Engineering-Aufwand. Die Arbeit legt damit das Fundament für digitale Schutzsysteme der nächsten Netzgeneration.