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

Optimal Task and Energy Scheduling in Dynamic Residential Scenarios

Smart homes of the future will include automation systems that will provide lower energy consumption costs and comfortable environments to end users. In this work we propose an algorithm, based on the "Mixed-Integer Linear Programming" paradigm, able to find the optimal task and energy scheduling in realistic residential scenarios, in order to reduce costs and satisfy the user requirements at the same time. Both the static and the dynamic case studies have been addressed on purpose and results obtained from computer simulations seem to confirm the effectiveness of the idea