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Dezentrales vernetztes Energiemanagement

Ein Ansatz auf Basis eines verteilten adaptiven Realzeit-Multiagentensystems

AutorSebastian Lehnhoff
VerlagVieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl264 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 Netzmanagement105
4.1 Bedingte Konsumenten/Produzenten106
4.1.1 Fallstudie 1: dynamisch geregelter Kühlschrank108
4.1.2 Fallstudie 2: dynamisch geregelte Wassertherme110
4.1.3 Fallstudie 3: Kraft-Wärme-gekoppeltes Blockheizkraftwerk111
4.1.4 Fallstudie 4: elektrische Speicher112
4.1.5 Fazit aus den Fallstudien113
4.2 Peak Demand and Supply Management in DEZENT115
4.2.1 Modellsimulationen des Peak Demand and Supply Managements in DEZENT119
Allgemeiner Ein.uss der identi.zierten Parameter119
Einfluss innerhalb eines 0,4 kV-Bilanzkreises mit realistischem Lastprofil125
4.3 Virtuelle Konsumenten/Produzenten129
4.3.1 Das Newton-Raphson-Verfahren zur Lastfiussberechnung130
Anwendung auf elektrische Energieübertragungsnetze131
Rechnung an einem Beispielnetz137
4.4 Komplexität und Skalierbarkeit des erweiterten Verhandlungsalgorithmus141
4.4.1 Die Prozeduren des erweiterten DEZENT-Algorithmus143
5 Verteiltes Lernen147
5.1 Reinforcement Learning148
5.2 Kooperatives Lernen in DEZENT149
5.2.1 Strategic Preferences152
Der DECOLEARN-Algorithmus153
5.3 Modellsimulation des DECOLEARN-Algorithmus155
5.4 Komplexität und Skalierbarkeit von DECOLEARN161
6 Experimentelle Untersuchungen163
6.1 Qualitätsmerkmale und Systemparameter in DEZENT166
6.2 Experimentelle Vorgehensweise167
Erzeugen realistischer Eingabeinstanzen für Permutation Flow-Shop Scheduling Probleme168
Erzeugen realistischer Eingabeinstanzen für DEZENT170
6.3 Erzeugen einer Klasse realitätsnaher Konfigurationen171
6.4 Aufbau des experimentellen Beispielnetzes177
6.5 Experimentelle Untersuchung von DEZENT ohne Peak Management184
6.5.1 Beobachtungszeitraum T1 (0:00 Uhr – 6:00 Uhr) ohne Peak Management187
6.5.2 Beobachtungszeitraum T2 (7:30 Uhr – 15:20 Uhr) ohne Peak Management190
6.5.3 Beobachtungszeitraum T3 (15:50 Uhr – 21:20 Uhr) ohne Peak Management194
6.5.4 Beobachtungszeitraum T4 (11:30 Uhr – 12:30 Uhr) ohne Peak Management197
6.5.5 Beobachtungszeitraum T5 (21:20 Uhr – 22:00 Uhr) ohne Peak Management200
6.6 Experimentelle Untersuchung von DEZENT mit Peak Management203
6.6.1 Beobachtungszeitraum T1 (0:00 Uhr – 6:00 Uhr) mit Peak Management206
6.6.2 Beobachtungszeitraum T2 (7:30 Uhr – 15:20 Uhr) mit Peak Management209
6.6.3 Beobachtungszeitraum T3 (15:50 Uhr – 21:20 Uhr) mit Peak Management211
6.6.4 Beobachtungszeitraum T4 (11:30 Uhr – 12:30 Uhr) mit Peak Management213
6.6.5 Beobachtungszeitraum T5 (21:20 Uhr – 22:00 Uhr) mit Peak Management215
6.7 Zusammenfassung der fallstudienhaften Untersuchung217
7 Dezentrale Betriebsführung223
7.1 Leitungsüberlastungen durch veränderte Versorgungskonfigurationen225
7.2 Spannungsprofil in einem strahlenförmigen Netz228
7.3 Herkömmliche Verfahren zur Bewertung von Betriebszuständen231
7.3.1 Bewertung von Spannungszuständen231
7.3.2 Bewertung von Leitungsströmen232
7.3.3 Konvergenz des Newton-Raphson-Verfahrens232
7.4 Stable State Recognition234
7.4.1 Erzeugen der Teilmengen zur Vermeidung von Spannungsbandverletzungen im Raum komplexer Knotenleistungen235
7.4.2 Erzeugen der Teilmenge zur Vermeidung von Leitungsüberlastungen im Raum komplexer Leistungsvektoren238
7.4.3 Kombination zulässiger Spannungs- und Stromvektoren im Raum komplexer Knotenleistungen240
7.4.4 On-line Bewertung von Betriebspunkten240
Bewertung eines Betriebspunktes mittels Linearer Programmierung242
Bewertung eines Betriebspunktes mittels H-Polytopen243
Der QuickHull-Algorithmus zur Berechnung konvexer Hüllen245
Kürzester Weg zurück in den Raum zulässiger Betriebsgrenzen251
7.4.5 Integration der Stable State Recognition in DEZENT254
8 Fazit und Ausblick259
8.1 Fazit259
8.2 Ausblick262
A Anhang267
A.1 Lastgangkurven Einzelhaushalte267
A.2 Lastgangkurve Photovoltaik270
A.3 Lastgangkurve Windkraft271
Literaturverzeichnis273

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