1.3 Metodisk ramme for analyse af netkapacitet og transmissionsflaskehalse
Den metodiske tilgang til evaluering af kapacitetsbegrænsninger i transmissions- og distributionsnettene tager udgangspunkt i en flerdimensionel optimeringsmodel, som integrerer stokastiske fluktuationer fra vedvarende energikilder med tekniske netgrænser. Vedvarende produktionsenheder som vindmøller og solceller introducerer udtalt variabilitet i spænding, frekvens og effektflow, hvilket nødvendiggør avancerede simuleringsværktøjer til analyse af systemets dynamiske modstandsdygtighed (Optimizing resilience in large-scale integration of renewable energy sources: Exploring the role of STATCOM device, 2024). Metoden anvender derfor en kombineret knudepunkts- og impedansanalyse, der eksplicit modellerer indvirkningen af fleksible AC-transmissionskomponenter såsom STATCOM-enheder på spændingsstabiliteten under kritiske spidsbelastninger i højspændingsnettet. Parallelt hermed etableres en avanceret optimeringsalgoritme til håndtering af de komplekse operationelle udfordringer, som opstår ved en massiv integration af distribuerede energiressourcer og elbiler i distributionsnettet. For at imødegå trængsel og overbelastning operationaliseres en stokastisk skemalægningsmetode, hvor kunstig intelligens og evolutionære algoritmer koordinerer fleksibiliteten på tværs af flere uafhængige aggregatorer (Evolutionary Algorithms for Energy Scheduling under Uncertainty considering Multiple Aggregators, 2021). Denne beregningsmæssige struktur gør det muligt at kvantificere flaskehalsrisici under usikkerhed uden at overskride transmissionslinjernes termiske grænser. Syntesen af den elektrotekniske stabilitetsmodellering og den decentrale belastningsstyring etablerer en helhedsorienteret metodisk platform for transmissionsanalysen. Rammeværket tillader en systematisk kvantitativ vurdering af, hvorledes aktive styringsmekanismer kan dæmpe overbelastning og dermed reducere behovet for uønsket elnedregulering. Ved metodisk at sammenkoble dynamiske spændingsprofiler med distribueret AI-baseret optimering opnås en stringent beregningsmodel for fremtidige transmissionsflaskehalse i det samlede forsyningssystem.