Optimierung der Steuerung von Systemen flexibler Energieressourcen durch Kombination von standortweiter und Echtzeit-Optimierung

Core Concepts

Durch die Kombination von standortweiter Optimierung und Echtzeit-Optimierung kann die Steuerung von Systemen flexibler Energieressourcen effizienter und anpassungsfähiger gestaltet werden, um die Integration erneuerbarer Energien zu verbessern und die Netzstabilität zu erhöhen.

Abstract

Die Studie präsentiert eine Methode zur Transformation statischer Optimierungsmodelle in dynamische Modelle, die sowohl für die langfristige standortweite Optimierung (SWO) als auch für die kurzfristige Echtzeit-Optimierung (RTO) geeignet sind. Dieser zweistufige Optimierungsansatz ermöglicht es, auf kurzfristige Schwankungen und Abweichungen zu reagieren, während gleichzeitig eine langfristige strategische Planung erfolgt.

In der SWO wird zunächst ein Plan für den gesamten Optimierungshorizont erstellt, der auf Langfristprognosen basiert. Dieser Plan dient dann als Ausgangspunkt für die RTO, die in kürzeren Zeitschritten eine Feinabstimmung der Steuerung vornimmt und auf aktuelle Prognosen reagiert. Durch den kontinuierlichen Informationsaustausch zwischen beiden Ebenen wird sichergestellt, dass das Verhalten des realen Systems in der Planung berücksichtigt wird.

Die Validierung anhand eines Fallbeispiels mit Elektrolyseuren zeigt, dass der zweistufige Optimierungsansatz eine effizientere Nutzung erneuerbarer Energien ermöglicht und gleichzeitig die Beschaffungskosten aus dem Intraday-Markt reduziert. Die Ergebnisse belegen, dass bestehende statische Optimierungsmodelle ohne großen Aufwand für die Verwendung in der RTO angepasst werden können, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert.

Stats

Die Optimierung führt zu einer durchschnittlichen Abweichung von +2% zwischen dem optimierten Plan und der realisierten Steuerung über alle Zeitschritte.
In Perioden hoher Unsicherheit bei erneuerbaren Energien können Abweichungen von bis zu +15% auftreten.

Quotes

"Durch die Kombination von standortweiter Optimierung und Echtzeit-Optimierung kann die Steuerung von Systemen flexibler Energieressourcen effizienter und anpassungsfähiger gestaltet werden, um die Integration erneuerbarer Energien zu verbessern und die Netzstabilität zu erhöhen."
"Der zweistufige Optimierungsansatz ermöglicht es, auf kurzfristige Schwankungen und Abweichungen zu reagieren, während gleichzeitig eine langfristige strategische Planung erfolgt."

Key Insights Distilled From

Combination of Site-Wide and Real-Time Optimization for the Control of Systems of Flexible Energy Resources

by Vincent Henk... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06748.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte zweistufige Optimierungsansatz in einem dezentralen Optimierungsframework mit Multiagentensystemen umgesetzt werden?

Der vorgestellte zweistufige Optimierungsansatz könnte in einem dezentralen Optimierungsframework mit Multiagentensystemen durch die Implementierung von Agenten auf verschiedenen Ebenen realisiert werden. Jeder Agent könnte spezifische Aufgaben innerhalb des Optimierungsprozesses übernehmen, wobei die Hierarchie und Kommunikation zwischen den Agenten entscheidend sind. Auf der obersten Ebene könnten Agenten für die langfristige Planung und strategische Entscheidungen zuständig sein, während auf der unteren Ebene Agenten für die Echtzeitoptimierung und die Reaktion auf kurzfristige Änderungen verantwortlich wären. Die Agenten müssten in der Lage sein, miteinander zu kommunizieren, um Informationen auszutauschen und koordinierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Multiagentensystemen könnte eine effiziente und adaptive Optimierung von flexiblen Energieressourcen in einem dezentralen Umfeld erreicht werden.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich bei der Übertragung des Ansatzes auf andere Arten flexibler Energieressourcen, wie z.B. Batteriespeicher oder Wärmepumpen?

Die Übertragung des zweistufigen Optimierungsansatzes auf andere Arten flexibler Energieressourcen wie Batteriespeicher oder Wärmepumpen könnte zusätzliche Herausforderungen mit sich bringen. Diese Systeme haben spezifische Betriebsparameter und Einschränkungen, die in die Optimierungsmodelle integriert werden müssen. Beispielsweise erfordern Batteriespeicher eine Berücksichtigung der Lade- und Entladezyklen sowie der Kapazitätsgrenzen, während Wärmepumpen Effizienz- und Temperaturanforderungen haben, die in die Optimierung einfließen müssen. Die Modellierung dieser Systeme erfordert daher eine genaue Kenntnis ihrer Betriebscharakteristika und eine Anpassung der Optimierungsparameter entsprechend. Darüber hinaus könnten die unterschiedlichen Reaktionszeiten und Dynamiken dieser Systeme die Implementierung eines effektiven Echtzeitoptimierungsansatzes erschweren.

Inwiefern lässt sich der Ansatz auch für die Optimierung von Energieflüssen in Mikronetzen oder lokalen Energiegemeinschaften nutzen?

Der vorgestellte zweistufige Optimierungsansatz kann auch für die Optimierung von Energieflüssen in Mikronetzen oder lokalen Energiegemeinschaften genutzt werden, um eine effiziente und nachhaltige Energieverwaltung zu ermöglichen. In Mikronetzen, die aus verschiedenen dezentralen Energieerzeugern und Verbrauchern bestehen, kann der Ansatz dazu beitragen, die Energieflüsse zu optimieren, die Netzstabilität zu gewährleisten und die Integration erneuerbarer Energien zu maximieren. Durch die Kombination von langfristiger Planung auf Systemebene und Echtzeitoptimierung auf Geräteebene können Mikronetze ihre Flexibilität und Reaktionsfähigkeit verbessern. In lokalen Energiegemeinschaften, in denen mehrere Akteure Energie erzeugen, speichern und teilen, kann der zweistufige Optimierungsansatz dazu beitragen, die gemeinsame Nutzung von Ressourcen zu optimieren, den Eigenverbrauch zu maximieren und die Gesamtkosten zu minimieren. Die Anpassung des Ansatzes an die spezifischen Anforderungen und Strukturen von Mikronetzen und Energiegemeinschaften erfordert jedoch eine maßgeschneiderte Modellierung und Implementierung, um optimale Ergebnisse zu erzielen.