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Dezentrales vernetztes Energiemanagement

Ein Ansatz auf Basis eines verteilten adaptiven Realzeit-Multiagentensystems

AutorSebastian Lehnhoff
VerlagVieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl278 Seiten
ISBN9783834896582
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis49,44 EUR
Sebastian Lehnhoff entwickelt ein Energiemanagementsystem für dezentrale und vorrangig regenerative Energieumwandlungsanlagen unter verteilter Kontrolle, das den Reserveleistungsbedarf reduziert und vorhandene Effizienzpotenziale stärker nutzt.

Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff ist Juniorprofessor für Energieinformatik am OFFIS - Institut für Informatik in Oldenburg.

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Leseprobe
6 Experimentelle Untersuchungen (S. 145-146)

In den vorangegangenen Kapiteln wurde das DEZENT-Agentensystem modelliert (Kapitel 3.1), der Verhandlungsalgorithmus (Kapitel 3.2) entwickelt und sukzessiv um die Komponenten der Bedingten Agenten (Kapitel 4.1) und des verteilten Lernens (Kapitel 5) erweitert. Das erste formulierte Hauptziel (siehe Kapitel 1.2) von DEZENT ist, dass die erzielten Preise für Konsumenten und Produzenten günstiger sind, als unter zentralem Management in einem konventionellen Versorgungssystem (siehe Kapitel 2.1).

Die zweite wichtige Anforderung an das DEZENT-System ist, dass die entwickelten Prozesse für die Kommunikation, Koordination, Adaption und Stabilität (siehe Kapitel 1.4) die harten Echtzeitanforderungen in DEZENT erfüllen, d.h. hier, innerhalb einer Verhandlungsperiode von 500 ms Länge abgeschlossen sind. Zur Erfüllung des ersten Zieles wurden in Kapitel 3.3 enge Preisrahmen für die Verhandlungen eingeführt, da die Kosten für regenerative Energieerzeugung im bottom-up-Management deutlich niedriger liegen als Kosten für fossile Energieumwandlungsanlagen. Innerhalb dieser begrenzten Preisrahmen soll es Betreibern regenerativer Energieumwandlungsanlagen möglich sein, neben den Kosten für Abschreibung und Wartung der dezentralen Anlagen in angemessenem Rahmen Gewinn zu erwirtschaften.

Da Produzenten gleichzeitig Konsumenten sind (und umgekehrt), wird hiermit erreicht, dass Gewinne und Verluste weder einseitig verteilt sind noch extrem akkumuliert werden. In Abwesenheit von großen reinen Erzeugern (Großkraftwerken) sind die Preisrahmen ökonomisch akzeptabel, da einerseits die Selbstversorgung im Vordergrund steht und andererseits die Preisrahmen für top-down-Versorger (langfristige Einsatzplanung, Transport von fossilen Ressourcen und zentral erzeugter Energie) nicht lohnend sind. Beim Weiterreichen unbefriedigter Agenten auf höhere Verhandlungsebenen werden die festen Preisrahmen enger.

Hierdurch und in Kombination mit der Gestalt der Verhandlungskurven kann erwartet werden, dass die günstigsten Verträge zwischen Konsumenten und Produzenten stets auf der untersten Verhandlungsebene erzielt werden (siehe Kapitel 3.4.1). Dieser Anreiz für einen bevorzugt lokalen Ausgleich reduziert Transportwege und minimiert Verlustleistungen, wodurch die Gesamtversorgung insgesamt ef?zienter wird. Verträge werden zwischen Agenten mit „ähnlichen“ Geboten und Angeboten geschlossen. Der Energiepreis des geschlossenen Vertrags wird als das arithmetische Mittel aus dem „ähnlichen“ Gebot-Angebot-Paar berechnet.

Damit hierbei nicht Energiepreise verhandelt werden, die zu stark von individuellen Preisvorstellungen abweichen, wurde ein gültiger Ähnlichkeitsbereich – eine sog. similarity – de?niert, in dem Verträge zwischen unterschiedlich hohen Geboten und Angeboten geschlossen werden. Die Annäherung eines Konsumenten-Produzenten-Paares ?ndet auf Basis ihrer Verhandlungsparameter – ihrer „Strategien“ – statt. Diese Strategien werden von Periode zu Periode auf Basis von verteilten Lernprozeduren angepasst. Der Erfolg des Lernalgorithmus hängt dabei von demWechsel zwischen Erforschen neuer Strategien (Exploration) und dem Ausnutzen von Wissen über bewährte Strategien (Exploitation) ab.
Inhaltsverzeichnis
Danksagung6
Zusammenfassung8
Inhaltsverzeichnis9
Abkürzungen11
Tabellenverzeichnis12
Abbildungsverzeichnis14
1 Einleitung19
1.1 Motivation19
1.2 Zielsetzung21
1.3 Verwandte Arbeiten26
1.3.1 Virtuelle Kraftwerke27
1.3.2 Dynamische Energiemarktmodelle durch Softwareagenten28
1.3.3 Multiagentensysteme in praktischen Anwendungen30
1.3.4 Betriebssicherheit in Energienetzen30
1.3.5 Eigene Vorarbeiten31
1.4 Aufbau und Gliederung der Arbeit32
2 Das europäische Energieversorgungssystem35
2.1 Stand der Technik35
2.1.1 Das Energieversorgungssystem35
2.1.2 Frequenzregelung45
2.1.3 Reserveleistungsarten46
Primärregelung46
Sekundärregelung47
Tertiärregelung47
2.2 Energiewirtschaftliche Entwicklung48
2.3 Herausforderungen an eine verteilte Regelung dezentraler Energieumwandlungsanlagen52
3 Verteilte Verhandlungen in einem dezentralen Agentensystem55
3.1 Agentenmodell56
3.2 Verhandlungsarchitektur59
3.3 Preisbildung63
3.4 Anpassen von Geboten und Angeboten67
3.4.1 Verhandlungspreis75
3.4.2 Excessive Bargaining77
Problemstellung77
Kommentar78
3.4.3 Sicherheit gegenüber bösartigem Verhalten82
3.5 Modellsimulationen zum Einfluss der similarity und der Preisrahmengröße85
3.6 Kommunikation über Ticket Distributoren89
3.7 Komplexität und Skalierbarkeit des Verhandlungsalgorithmus91
3.7.1 Die Prozeduren des DEZENT-Algorithmus94
4 Dezentrales Netzmanagement104
4.1 Bedingte Konsumenten/Produzenten105
4.1.1 Fallstudie 1: dynamisch geregelter Kühlschrank107
4.1.2 Fallstudie 2: dynamisch geregelte Wassertherme109
4.1.3 Fallstudie 3: Kraft-Wärme-gekoppeltes Blockheizkraftwerk110
4.1.4 Fallstudie 4: elektrische Speicher111
4.1.5 Fazit aus den Fallstudien112
4.2 Peak Demand and Supply Management in DEZENT114
4.2.1 Modellsimulationen des Peak Demand and Supply Managements in DEZENT118
Allgemeiner Ein.uss der identi.zierten Parameter118
Einfluss innerhalb eines 0,4 kV-Bilanzkreises mit realistischem Lastprofil124
4.3 Virtuelle Konsumenten/Produzenten128
4.3.1 Das Newton-Raphson-Verfahren zur Lastfiussberechnung129
Anwendung auf elektrische Energieübertragungsnetze130
Rechnung an einem Beispielnetz136
4.4 Komplexität und Skalierbarkeit des erweiterten Verhandlungsalgorithmus140
4.4.1 Die Prozeduren des erweiterten DEZENT-Algorithmus142
5 Verteiltes Lernen145
5.1 Reinforcement Learning146
5.2 Kooperatives Lernen in DEZENT147
5.2.1 Strategic Preferences150
Der DECOLEARN-Algorithmus151
5.3 Modellsimulation des DECOLEARN-Algorithmus153
5.4 Komplexität und Skalierbarkeit von DECOLEARN159
6 Experimentelle Untersuchungen161
6.1 Qualitätsmerkmale und Systemparameter in DEZENT164
6.2 Experimentelle Vorgehensweise165
Erzeugen realistischer Eingabeinstanzen für Permutation Flow-Shop Scheduling Probleme166
Erzeugen realistischer Eingabeinstanzen für DEZENT168
6.3 Erzeugen einer Klasse realitätsnaher Konfigurationen169
6.4 Aufbau des experimentellen Beispielnetzes175
6.5 Experimentelle Untersuchung von DEZENT ohne Peak Management182
6.5.1 Beobachtungszeitraum T1 (0:00 Uhr – 6:00 Uhr) ohne Peak Management185
6.5.2 Beobachtungszeitraum T2 (7:30 Uhr – 15:20 Uhr) ohne Peak Management188
6.5.3 Beobachtungszeitraum T3 (15:50 Uhr – 21:20 Uhr) ohne Peak Management192
6.5.4 Beobachtungszeitraum T4 (11:30 Uhr – 12:30 Uhr) ohne Peak Management195
6.5.5 Beobachtungszeitraum T5 (21:20 Uhr – 22:00 Uhr) ohne Peak Management198
6.6 Experimentelle Untersuchung von DEZENT mit Peak Management201
6.6.1 Beobachtungszeitraum T1 (0:00 Uhr – 6:00 Uhr) mit Peak Management204
6.6.2 Beobachtungszeitraum T2 (7:30 Uhr – 15:20 Uhr) mit Peak Management207
6.6.3 Beobachtungszeitraum T3 (15:50 Uhr – 21:20 Uhr) mit Peak Management209
6.6.4 Beobachtungszeitraum T4 (11:30 Uhr – 12:30 Uhr) mit Peak Management211
6.6.5 Beobachtungszeitraum T5 (21:20 Uhr – 22:00 Uhr) mit Peak Management213
6.7 Zusammenfassung der fallstudienhaften Untersuchung215
7 Dezentrale Betriebsführung221
7.1 Leitungsüberlastungen durch veränderte Versorgungskonfigurationen223
7.2 Spannungsprofil in einem strahlenförmigen Netz226
7.3 Herkömmliche Verfahren zur Bewertung von Betriebszuständen229
7.3.1 Bewertung von Spannungszuständen229
7.3.2 Bewertung von Leitungsströmen230
7.3.3 Konvergenz des Newton-Raphson-Verfahrens230
7.4 Stable State Recognition232
7.4.1 Erzeugen der Teilmengen zur Vermeidung von Spannungsbandverletzungen im Raum komplexer Knotenleistungen233
7.4.2 Erzeugen der Teilmenge zur Vermeidung von Leitungsüberlastungen im Raum komplexer Leistungsvektoren236
7.4.3 Kombination zulässiger Spannungs- und Stromvektoren im Raum komplexer Knotenleistungen238
7.4.4 On-line Bewertung von Betriebspunkten238
Bewertung eines Betriebspunktes mittels Linearer Programmierung240
Bewertung eines Betriebspunktes mittels H-Polytopen241
Der QuickHull-Algorithmus zur Berechnung konvexer Hüllen243
Kürzester Weg zurück in den Raum zulässiger Betriebsgrenzen249
7.4.5 Integration der Stable State Recognition in DEZENT252
8 Fazit und Ausblick256
8.1 Fazit256
8.2 Ausblick259
A Anhang264
A.1 Lastgangkurven Einzelhaushalte264
A.2 Lastgangkurve Photovoltaik267
A.3 Lastgangkurve Windkraft268
Literaturverzeichnis269

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