Optimierung der Energiebilanzen im Microgrid

Die Reduktion der Treibhausgasemissionen gehört zu den maßgeblichen Zielen, welche mit der Neuausrichtung der Energienetze hin zu erneuerbaren Energien verfolgt werden. Vor diesem Hintergrund bedarf es geeigneter Modelle und Methoden, mit welchen dezentrale, erneuerbare Energieanlagen in die Energienetze eingebunden und effizient genutzt werden können. Die vorliegende Arbeit stellt dar, wie durch die Vernetzung von lokalen Energieerzeugern und Verbrauchern zu Microgrids eine umweltfreundliche Energieversorgung vor Ort gestaltet werden kann und quantifiziert das Potential dieses Konzepts. Dazu wird nach Methoden gesucht, mit welchen auf lokaler Ebene ein Ausgleich von Energieerzeugung und Nachfrage umgesetzt werden kann. Auf Erzeugerseite wird eine koordinierte, vorausschauende Betriebsführung für die Kombination eines Mikro-Blockheizkraftwerks mit Photovoltaikanlagen entwickelt. In der Simulation werden die Kohlenstoffdioxidemissionen der Strom- und Wärmeversorgung somit um 33% gesenkt. Zur Optimierung auf Verbraucherseite werden Methoden zur Lastverschiebung (Demand Side Management) von Haushaltsgeräten evaluiert. Die Simulation zeigt, dass das Potential zur Senkung der Emissionen auf Verbraucherseite zwar geringer ist, aber bei der Konzeption entsprechender Stromtarife die Energienetze durch die Nutzung von Demand Side Management durchaus entlastet werden können. Ergänzt werden die Optimierungsmethoden durch eine umfassende Analyse von kurzfristigen Stromlastprognosen auf Verbraucherebene, da diese Prognosen für die nachgelagerten Optimierungsverfahren benötigt werden. Diese Analyse gibt Aufschluss über geeignete Methoden und die erwartbaren Prognosefehler.The climate change is linked to the emission of greenhouse gases, of which a material proportion results from the provision of energy. These emissions have to be reduced significantly in order to mitigate the effects of the global warming. The increasing installation of distributed energy resources and the digitalization of energy systems constitute both challenges and opportunities to contribute to a sustainable energy supply. The present work shows ways to reduce carbon emissions by optimizing the local energy balances of microgrids. Therefore, a microgrid consisting of a small number of households and distributed energy sources is designed and methods for the local coordination of the components are developed. A novel predictive operation strategy of a micro combined power and heat unit (CHP) in combination with solar plants is proposed. The results of the simulations point out that a great amount of the energy demand can be produced locally. This implies great savings in carbon emissions and low operational costs. Further, optimization methods are implemented which shift deferrable loads in times which are favorable for the energy networks. This approach is called demand side management (DSM). The simulations reveal that the potential to reduce the carbon emissions on the consumption side is not as high as on the generation side. Nevertheless, DSM in households can contribute to the local electricity network stability. The local optimization strategies are based on short term load forecasts of the residential loads. Therefore, a comprehensive analysis of forecasting methods is conducted. The analysis provides information about suitable methods and the expected forecasting errors. The development of the optimization methods and the evaluation on the simulated microgrids show the great potential that lies in the optimization of a local energy system

Analyse, Identifikation und Prognose preisbeeinflusster elektrischer Lastzeitreihen

Durch die Beeinflussung der Lastzeitreihe mittels Anreiz- bzw. Preiszeitreihen (Demand Side Management) können zusätzliche Flexibilitätspotenziale für den Ausgleich von Erzeugung und Verbrauch im elektrischen Energiesystem erschlossen werden. Allerdings werden dadurch die bisher unbeeinflussten Verbrauchsmuster verändert. Damit einhergehend ist eine steigende Unsicherheit bei der Verbrauchsprognose zu beobachten, was die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit auch belegen. Für eine sichere Versorgung und Planbarkeit muss zukünftig auch derart beeinflusstes Verbrauchsverhalten mit höchster Qualität prognostizierbar sein. Die vorliegende Dissertation leistet einen Beitrag zur Analyse und Vorhersage von Lastzeitreihen unter Berücksichtigung preisbasierter Verbrauchsbeeinflussung. Ziel war die Entwicklung eines Gesamtkonzepts für die Analyse, den Entwurf und die Vorhersage von beeinflusstem Verbrauchsverhalten. Die entwickelte neuartige Prognosemethode weist gegenüber etablierten Methoden der Lastprognose neben einer erheblich verbesserten Vorhersagequalität einen weiteren signifikanten Vorteil auf. Mit der Prognosemethode ist es auf Grundlage historischer Daten beeinflusster Verbraucher oder Verbrauchergruppen möglich, neben der Prognose von beeinflusstem Verbrauchsverhalten auch auf das unbeeinflusste Verbrauchsverhalten zu schließen und dieses vorherzusagen. Die Prognose und die damit vollzogene Dekomposition der beeinflussten Verbrauchskurve in den beeinflussten und unbeeinflussten Anteil ist der Ausgangspunkt für die Planung und Preisbildung im Rahmen von Demand Response. Denn nur auf der Grundlage des zu erwartenden Verbrauchs ohne den Preiseinfluss kann abgeschätzt werden, zu welchem Zeitpunkt und mit welchem Ausmaß die Verbraucher mit Hilfe eines zu setzenden Preises zu beeinflussen sind. Die Entwicklung der neuartigen Prognosemethode stützt sich auf einen umfangreich recherchierten und aufbereiteten Stand des Wissens, der systemtechnisch aufgearbeiteten Problemstellung beim Zusammenspiel von Planung, Preisbildung, Verbrauchern und der Prognose sowie der Analyse der Charakteristik von preisbeeinflusstem Verbrauchsverhalten.Influencing of consumption behaviour of consumers by means of incentive or price time series (demand side management) can open up additional flexibility potentials for balancing generation and consumption in an electric energy system. Consumption patterns of previously uninfluenced consumers are, however, changed by this influence and the uncertainty in consumption forecast increases. A reliable supply and predictability in the future requires a sufficiently good forecast quality of consumption behaviour influenced in this way. This present dissertation is intended to contribute to the forecast of price-influenced load time series. The aim was to develop an overall concept for the analysis, design and forecast of influenced consumption behaviour. The newly developed forecasting method has significant advantages over established load forecasting methods. On the one hand, it shows a significantly improved forecasting quality. On the other hand, the forecast method makes it possible, on the basis of historical data from influenced consumers or consumer groups, to conclude and forecast not only the influenced consumption behaviour but also the uninfluenced consumption behaviour. The forecast and the resulting decomposition of the influenced consumption curve into the influenced and uninfluenced component is the sensible starting point for planning and pricing in the context of demand response. To estimate the schedule and the extent of the influence is only possible based on the forecasted uninfluenced consumer behaviour. The development of the new forecasting method is based on an extensively researched and refurbished state of knowledge, the problem definition in the interplay of planning, pricing, consumers and forecasting and the analysis of the characteristics of price-influenced consumption behaviour

Konzept zur datengetriebenen Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens

Der verstärkte Ausbau von Erneuerbare-Energien-Anlagen in Deutschland führt dazu, dass der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Bruttostromverbrauch im Jahr 2016 bei ca. 32% lag. Die Erzeugungscharakteristik von Photovoltaik- und Windkraftanlagen macht jedoch nachfrage- und erzeugungsseitige Anpassungen im deutschen Elektrizitätsmarkt notwendig. Im Energiesystem der Zukunft (Smart Grid) wird die Bereitstellung von lastseitigen Flexibilitäten eine bedeutende Rolle einnehmen. Die Veränderung der Verbraucherlast durch Preisanreize steht dabei ausdrücklich nicht in Konkurrenz zum verstärkten Ausbau von Energiespeichern, Energieübertragungs- und -verteilnetzen. Die Verbraucherbeeinflussung mithilfe von Steuer- (Demand Side Management, DSM) und Preissignalen (Demand Response, DR) setzt allerdings voraus, dass die Auswirkungen von Preissignalen für Energieverbraucher auf deren Verbrauchsverhalten untersucht, mathematisch modelliert und validiert werden. Die vorliegende Doktorarbeit beschäftigt sich aus diesem Grund mit der datengetriebenen Analyse und Modellierung des Verbrauchsverhaltens als Reaktion auf variable Stromtarife. Dazu wurde ein Gesamtkonzept entwickelt, das aus verschiedenen Vorverarbeitungs-, Analyse- und Modellierungsmethoden besteht. Das Konzept behandelt die gesamte Prozesskette von der Erfassung der Smart-Meter-Rohdaten bis hin zur Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens. Das Zeitreihen-Clustering als wichtiger Bestandteil des neuen Konzeptes erlaubt, Aussagen über saisonale, wochentagsbedingte, tarifbedingte Unterschiede für eine Demand-Response-Maßnahme treffen zu können. Des Weiteren erlaubt das neue Konzept, dass haushaltsindividuelle Unterschiede in der Verbrauchsreaktion (Responder-, Semi-Responder, Non-Responder-Haushalte) identifiziert werden können. Zudem wurde eine neue Demand-Response-Modellklasse (Virtuelle-Speicher-Modelle) entwickelt, deren Modelle aus einem System von Differenzengleichungen bestehen und das Verbrauchsverhalten von Haushaltsstromkunden als Reaktion auf verschiedene Preissignale beschreiben

Dezentrales Lastmanagement zum Ausgleich kurzfristiger Abweichungen im Stromnetz

In dieser Arbeit wird ein vollständig dezentrales Konzept zum Last- und Erzeugungsmanagement vorgestellt, mit dem sich Stromverbraucher und dezentrale Stromerzeugungsanlagen selbst organisieren können, um kurzfristig präzise Laständerungen durchzuführen. Dabei sollen nicht nur größere Stromverbraucher in Industriebetrieben, sondern auch Haushaltsgeräte (z. B. Gefrierschränke) und dezentrale Stromerzeugungsanlagen einbezogen werden

Dezentrales Lastmanagement zum Ausgleich kurzfristiger Abweichungen im Stromnetz

In dieser Arbeit wird ein vollständig dezentrales Konzept zum Last- und Erzeugungsmanagement vorgestellt, mit dem sich Stromverbraucher und dezentrale Stromerzeugungsanlagen selbst organisieren können, um kurzfristig präzise Laständerungen durchzuführen. Dabei sollen nicht nur größere Stromverbraucher in Industriebetrieben, sondern auch Haushaltsgeräte (z. B. Gefrierschränke) und dezentrale Stromerzeugungsanlagen einbezogen werden

Energie für unser Europa

ENERGIE FÜR UNSER EUROPA Energie für unser Europa (Rights reserved) ( -

Disaggregation von Haushaltsenergiemessdaten mit tiefen neuronalen Netzen

Die aktuell besten Ansätze zur Disaggregation von Haushaltsenergiemessdaten, die von handelsüblichen Smart Meter erfasst werden, basieren auf künstlichen neuronalen Netzen, die mit einer Deep-Learning-Methodik erstellt sind. Die Leistungsfähigkeit dieser Ansätze objektiv zu vergleichen ist allerdings schwer, da die Ansätze oft auf unterschiedlichen Datensätzen evaluiert werden, Trainingsverfahren nicht ausführlich beschrieben sind und keine einheitlichen Testmetriken verwendet werden. Erst durch die Evaluation bekannter Ansätze basierend auf einem einheitlichen Aufbau für Disaggregationsexperimente wird in dieser Arbeit deutlich, dass die Praxistauglichkeit aller Ansätze insbesondere durch die geringe Anzahl unterschiedlicher Gerätemodelle im Trainingsdatensatz beschränkt ist. Um für einen festgelegten Trainingsdatensatz den Fehler bei der Gerätelastgangsschätzung dennoch zu verringern, fokussiert sich die vorliegende Arbeit auf das Problem, dass Ansätze oftmals eindeutig falsche und unplausible Gerätelastgänge ausgeben, die von realen Geräten nicht reproduziert werden können. Dazu werden zwei verschiedene neue Ansätze untersucht, die die Plausibilität der geschätzten Lastgänge sicherstellen sollen. Zur Erzeugung von plausiblen Gerätelastgängen werden unterschiedliche Teile eines Generative Adversarial Networks (GAN) verwendet. Ein dritter Ansatz entwirft ein bestehendes Netzmodell neu und kombiniert dieses mit der U-Net-Architektur durch das Hinzufügen von Querverbindungen zwischen Netzschichten. Dies soll helfen, Detailinformationen in den Lastgängen besser zu reproduzieren. Bei der Evaluation der eigenen Ansätze mit dem gleichen Experimentenaufbau werden bei dem zweiten Ansatz häufiger realisierbare Lastgänge ausgegeben. Dabei bleibt die Disaggregationsgenauigkeit auf dem gleichen Niveau. Durch einen weiteren Austausch der beim Modelltraining verwendeten Verlustfunktion wird erreicht, dass sich alle betrachteten Bewertungsmetriken im Mittel über alle Geräte verbessern. Zudem kann bei bestimmten Geräteklassen mit der im dritten Ansatz evaluierten U-Net-Architektur eine weitere Verbesserung der Bewertungsmetriken erzielt werden

Analyse und Optimierung urbaner Energiesysteme - Entwicklung und Anwendung eines übertragbaren Modellierungswerkzeugs zur nachhaltigen Systemgestaltung

Viele Städte und Gemeinden sind sich ihrer Bedeutung für das Gelingen der Energiewende bewusst und verfolgen eigene Nachhaltigkeitsziele. Insbesondere in kleineren Gemeinden fehlt es jedoch häufig am nötigen Fachwissen, um bspw. die lokalen Emissionsminderungspotenziale quantifizieren und geeignete Maßnahmenkombinationen zur Erreichung dieser Ziele identifizieren zu können. Daher wurde im Rahmen dieser Arbeit das RE³ASON (Renewable Energies and Energy Efficiency Analysis and System OptimizatioN) Modell entwickelt, mit dem für diese Gemeinden automatisierte Analysen, z. B. zur Bestimmung der Energienachfrage und der Potenziale für erneuerbare Energien, durchgeführt werden können. Bei der anschließenden Optimierung des jeweiligen Energiesystems können verschiedene Ziele verfolgt werden – bspw. die Minimierung der diskontierten Systemausgaben unter der Vorgabe zusätzlicher Emissionsminderungsziele. Die Optimierung umfasst dabei sowohl die Investitions- als auch die Einsatzplanung für Energieumwandlungstechnologien auf der Angebots- und Nachfrageseite. Bei der Implementierung dieses Modells kommen verschiedene Methoden, u. a. aus den Bereichen der Geoinformatik, der Strahlungssimulation, der Betriebswirtschaftslehre, des maschinellen Lernens und der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung zum Einsatz. Ein inhaltlicher Schwerpunkt der Arbeit bildet die Bestimmung der Kosten und Potenziale für die Erzeugung von Strom und Wärme durch Photovoltaik-, Windkraft- und Biomasseanlagen. Besonderer Wert wurde auf die Übertragbarkeit der entwickelten Methoden gelegt, damit diese von möglichst vielen Städten und Gemeinden genutzt werden können. Hierfür wurden diverse öffentlich verfügbare und frei zugängliche Datenquellen genutzt und miteinander kombiniert, um die benötigten Eingangsdaten für die Analyse des städtischen Energiesystems zu generieren. Die Anwendung des Modells im Rahmen mehrerer deutscher und internationaler Fallstudien zeigt unter anderem, dass insb. in kleineren Gemeinden bedeutende Potenziale zur Deckung des Energiebedarfs auf Basis erneuerbarer Energien bestehen. Weiterhin zeigt sich, dass die Umgestaltung des städtischen Energiesystems auf die Nutzung lokaler und nachhaltiger Energieressourcen auch aus Sicht der Gemeindevertreter die zu bevorzugende Alternative darstellen kann. Aus diesen Ergebnissen lassen sich schließlich Handlungsempfehlungen für städtische Entscheidungsträger ableiten. Kritisch anzumerken ist, dass die Modellergebnisse aufgrund der gewählten Systemgrenze keine nationalen energiewirtschaftlichen Schlussfolgerungen zulassen