Dr. Davood Babazadeh

Dr. Davood Babazadeh

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Technische Universität Hamburg
Elektrische Energietechnik
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
Büro
Gebäude HS36
Raum C3 1.005
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Fax: +49 40 42878 2382
E-Mail
davood.babazadeh(at)tuhh.de
Sprechzeiten
nach Vereinbarung

Lebenslauf

Berufserfahrung

Seit 2020

Oberingenieur, Schwerpunkt: Betrieb und Regelung in intelligenten elektrischen Netzen (Smart Grids), TUHH

2016- 2020

Gruppenleiter/ Principle Scientist, Schwerpunkt: Automatisierung und Regelung in Energiesystemen –  OFFIS – Institut für Informatik, Oldenburg, Deutschland

2015-2016

Projektmanager, Swedish Center for Smart Grids and Storage (SweGRIDS) an der KTH, Stockholm, Schweden

 

2012-2016

Wissenschaftliche Mitarbeiter und Lehrer, Schwerpunkt: Betrieb und Regelung des Smart Grid, KTH, Schweden

Gastforschung in KU Leuven Belgien, ABB Schweden, Univesity of Bologna Italien, OFFIS Deutschland

 

2007-2010

Gruppenleiter / Berater, SORNA (Beratungsunternehmen für Kraftwerksbau), Schwerpunkt: Risiko- und Zuverlässigkeitsanalyse für Elektro- und Automatisierungssysteme in Kraftwerken

 

Universitäre Ausbildung

2012- 2017

PhD, Elektrotechnik, KTH – Königlich Technische Hochschule, Schweden

Thema „Verteilte Steuerung und Betrieb von HVDC-Netzen

2010-2012

Master of Science, Elektrotechnik, KTH – Königlich Technische Hochschule, Schweden

2006-2008

Master of Science, Energiesysteme, Technische Universität Sharif, Iran

2000-2004

Bachelor of Science, Elektrotechnik, Mazandaran Universität, Iran.

Forschungsschwerpunkt

  • Betrieb von integrierten Energiesystemen
  • Künstliche Intelligenz und Machine Learning Anwendungen
  • Modellierung und Test von Smart Grids

Veröffentlichungen

[158751]
Title: Real-time estimation of AC-grid short circuit capacity for HVDC control application
Written by: Babazadeh D. ; Muthukrishnan A.; Mitra P., Larsson T. ; Nordström L.
in: IET Generation, Transmission Distribution 2017
Volume: 11 Number: 4
on pages: 838-846
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DOI: 10.1049/iet-gtd.2016.0465
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[doi] [BibTex]

Note:

Abstract: Being able to estimate the AC grid strength using short circuit capacity (SCC) from the perspective of a connected high-voltage direct current (HVDC) station allows adjustment of converter control parameters or to select the converter's operational control mode. The SCC can be calculated by estimation of the grid's impedance and its equivalent voltage. This study presents the operational and practical challenges in real-time implementation of the grid estimation algorithms especially for HVDC applications. This study shows that the recursive least-square algorithm can be very efficiently used for the real-time estimation of SCC. This technique forms a regression problem using algebraic complex equations with an objective to minimise the error between estimated and measured parameters. The algorithm has been reformulated and simplified to make it non-complex without the use of matrices, in order to facilitate further implementation on an industrial real-time controller. The performance of the real-time implementation has been evaluated using a hardware-in-the-loop platform. A sensitivity analysis has been also carried out to study the impact of different parameters and operational conditions on the performance of the estimation algorithm. Finally, the actual application of real-time SCC estimation for the HVDC systems has been demonstrated.