Randomisierte Lagrange-Relaxation und ihr Beitrag zur Entwicklung automatisierter Strommärkte für dezentrale Energieressourcen

Die fortschreitende Dezentralisierung der Energieversorgung und die damit einhergehende rasant wachsende Anzahl von dezentralen Energieressourcen wie PV- und Windkraftanlagen, Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen, Speichern und steuerbaren Lasten erfordert neue Informationssysteme und -prozesse, die die untertägige Einsatzplanung der dezentralen Energieressourcen in Abstimmung mit dem konventionellen Kraftwerkspark innerhalb der geforderten Zeitabstände durchführen können. Das Paradigma der marktbasierten Einsatzplanung basierend auf der Lagrange-Relaxation des Einsatzplanungsproblems bietet hierfür einen vielversprechenden verteilten Lösungsansatz, der neben sehr guten Eigenschaften in Bezug auf die Skalierbarkeit und die theoretisch erreichbare Lösungsqualität auch einen Schutz der sensiblen Anlagen- und Kundeninformationen ermöglicht. In der Praxis tritt bei der marktbasierten Einsatzplanung von dezentralen Energieressourcen mit unstetigen Nutzenfunktionen jedoch häufig das Problem des ”simultanen Einschaltens” auf, das zu einer Divergenz des iterativen Lösungsverfahrens und zu vergleichsweise kostenintensiven Einsatzplänen führt.
Durch eine faire Randomisierung der Lagrange-Faktoren werden im Rahmen dieser Arbeit die gemeinsamen Einschaltpreisschwellen dezentraler Energieressourcen entzerrt und dadurch das Problem des ”simultanen Einschaltens” deutlich abgemildert. In Abhängigkeit von der Eintrittswahrscheinlichkeit werden für das randomisierte Lösungsverfahren obere Schranken für die Lösungsqualität in Form der maximalen Energieerzeugungskosten und des Erfüllungsgrades der Gleichgewichtsbedingungen nachgewiesen. Schließlich wird anhand des Lösungsverfahrens die Entwicklung von hoch skalierbaren Informationssystemen zur Einsatzplanung von dezentralen Energieressourcen bzw. für automatisierte Strommärkte aufgezeigt und deren Schnittstellen zu den heute existierenden Strommärkten skizziert.