Vor dem Hintergrund der internationalen klimapolitischen Ziele sind Energiesysteme zunehmend von kleinteiligen, dezentralen Energiewandlungsanlagen geprägt. Dieser nachhaltige Transformationspfad erfordert Strategien für die Systemintegration der Anlagen, um zukünftig weiterhin die Wirtschaftlichkeit und Versorgungszuverlässigkeit der Energieversorgung gewährleisten zu können. Neben der Koordination ihrer primären Aufgabe (Erzeugung, Speicherung, Verbrauch), beinhaltet diese Systemintegration auch Strategien für den Flexibilitätseinsatz. Die Herausforderung hierbei stellt nicht nur die Harmonisierung verschiedener semantischer Deutungen des Flexibilitätsbegriffs durch verschiedene Akteure, sondern auch die teilweise divergenten Anforderungen an die zeitliche und örtliche Bereitstellung während der Planung des Anlageneinsatzes und -betriebs.
In dieser Dissertation wird deshalb ein Verfahren für eine abgestimmte Einsatzplanung und Betriebsführung von dezentralen Energiewandlungsanlagen entwickelt, mit dem eine akkurate Bestimmung des zeitabhängigen, anwendungsspezifischen Flexibilitätspotenzials ermöglicht wird. Für die Berücksichtigung der akteursspezifischen Zielgrößen, Rahmenbedingungen und Anforderungen sowie der mathematischen Problemeigenschaften wird das Verfahren in drei Teilmodelle zerlegt. Zunächst wird die Einsatzplanung der Anlagen als stochastisches Optimierungsproblem formuliert und gelöst, um Planungsunsicherheiten zu berücksichtigen. Dabei kann zwischen einer individuellen oder aggregierten Optimierung für aktive Endverbraucher, oder einer aggregierten Einsatzoptimierung für aktive Endverbraucher und alleinstehende Anlagen in der Direktvermarktung unterschieden werden. Das Teilmodell der Betriebsführung wird als hybride Partikelschwarmoptimierung mit dynamischer Parametrierung formuliert, um die mit einer höheren zeitlichen Auflösung einhergehenden nichtlinearen Problemkomponenten berücksichtigen zu können. Die vorläufigen oder finalen Betriebsergebnisse gehen in das Teilmodell der Netzbetriebsführung ein, in dem über einen optimal power flow-Ansatz verschiedene präventive und betriebliche, netzbezogene Maßnahmen unter Einbindung der Flexibilität aus dezentralen Anlagen identifiziert werden können.
Die exemplarischen Ergebnisse der Verfahrensanwendung zeigen, dass die Berücksichtigung des wirtschaftlichen Einsatzes sowie nichtlinearer Betriebskosten und Anlagenrestriktionen für eine akkurate Bestimmung ihres Flexibilitätspotenzials im Zeitablauf notwendig ist. Hinsichtlich der verschiedenen Einsatzoptionen kann eine eindeutige Steigerung der Wirtschaftlichkeit mit zunehmendem Aggregationsniveau festgestellt werden. Weiterhin erweist sich eine frühzeitige Berücksichtigung der nichtlinearen Komponenten bereits während der Einsatzplanung als kostensenkend, da dadurch Betriebskosten verringert und technisch bedingte Ausgleichsenergiekosten vermieden werden können.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Vor dem Hintergrund der internationalen klimapolitischen Ziele sind Energiesysteme zunehmend von kleinteiligen, dezentralen Energiewandlungsanlagen geprägt. Dieser nachhaltige Transformationspfad erfordert Strategien für die Systemintegration der Anlagen, um zukünftig weiterhin die Wirtschaftlichkeit und Versorgungszuverlässigkeit der Energieversorgung gewährleisten zu können. Neben der Koordination ihrer primären Aufgabe (Erzeugung, Speicherung, Verbrauch), beinhaltet diese Systemintegration auch Strategien für den Flexibilitätseinsatz. Die Herausforderung hierbei stellt nicht nur die Harmonisierung verschiedener semantischer Deutungen des Flexibilitätsbegriffs durch verschiedene Akteure, sondern auch die teilweise divergenten Anforderungen an die zeitliche und örtliche Bereitstellung während der Planung des Anlageneinsatzes und -betriebs.
In dieser Dissertation wird deshalb ein Verfahren für eine abgestimmte Einsatzplanung und Betriebsführung von dezentralen Energiewandlungsanlagen entwickelt, mit dem eine akkurate Bestimmung des zeitabhängigen, anwendungsspezifischen Flexibilitätspotenzials ermöglicht wird. Für die Berücksichtigung der akteursspezifischen Zielgrößen, Rahmenbedingungen und Anforderungen sowie der mathematischen Problemeigenschaften wird das Verfahren in drei Teilmodelle zerlegt. Zunächst wird die Einsatzplanung der Anlagen als stochastisches Optimierungsproblem formuliert und gelöst, um Planungsunsicherheiten zu berücksichtigen. Dabei kann zwischen einer individuellen oder aggregierten Optimierung für aktive Endverbraucher, oder einer aggregierten Einsatzoptimierung für aktive Endverbraucher und alleinstehende Anlagen in der Direktvermarktung unterschieden werden. Das Teilmodell der Betriebsführung wird als hybride Partikelschwarmoptimierung mit dynamischer Parametrierung formuliert, um die mit einer höheren zeitlichen Auflösung einhergehenden nichtlinearen Problemkomponenten berücksichtigen zu können. Die vorläufigen oder finalen Betriebsergebnisse gehen in das Teilmodell der Netzbetriebsführung ein, in dem über einen optimal power flow-Ansatz verschiedene präventive und betriebliche, netzbezogene Maßnahmen unter Einbindung der Flexibilität aus dezentralen Anlagen identifiziert werden können.
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In dieser Dissertation wird deshalb ein Verfahren für eine abgestimmte Einsatzplanung und Betriebsführung von dezentralen Energiewandlungsanlagen entwickelt, mit dem eine akkurate Bestimmung des zeitabhängigen, anwendungsspezifischen Flexibilitätspotenzials ermöglicht wird. Für die Berücksichtigung der akteursspezifischen Zielgrößen, Rahmenbedingungen und Anforderungen sowie der mathematischen Problemeigenschaften wird das Verfahren in drei Teilmodelle zerlegt. Zunächst wird die Einsatzplanung der Anlagen als stochastisches Optimierungsproblem formuliert und gelöst, um Planungsunsicherheiten zu berücksichtigen. Dabei kann zwischen einer individuellen oder aggregierten Optimierung für aktive Endverbraucher, oder einer aggregierten Einsatzoptimierung für aktive Endverbraucher und alleinstehende Anlagen in der Direktvermarktung unterschieden werden. Das Teilmodell der Betriebsführung wird als hybride Partikelschwarmoptimierung mit dynamischer Parametrierung formuliert, um die mit einer höheren zeitlichen Auflösung einhergehenden nichtlinearen Problemkomponenten berücksichtigen zu können. Die vorläufigen oder finalen Betriebsergebnisse gehen in das Teilmodell der Netzbetriebsführung ein, in dem über einen optimal power flow-Ansatz verschiedene präventive und betriebliche, netzbezogene Maßnahmen unter Einbindung der Flexibilität aus dezentralen Anlagen identifiziert werden können.
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Aktualisiert: 2021-06-10
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