Most power market structures have been developed and implemented without being tested, causing major problems such as shortages and blackouts. The main cause for these problems is the inability of some markets to provide adequate stimulus for new generation investments. The installed generation capacity goes through boom and bust cycles, exposing consumers to potential shortages during long bust periods. With the realisation that the power market has a strong interaction with generation investment, a System Dynamics (SD) model is developed to study how the market interacts with generation expansion. The SD model also allows for market structures and policies to be evaluated before being implemented. It can be an important tool in ensuring that generation expansion is done optimally without the expense of energy security. New Zealand’s generation capacity is no exception to the boom and bust trend. Since the commencement of the New Zealand Energy Market (NZEM) in October 1996, energy shortages occurred in the winters of 2001, 2003 and 2008. As a case study, an SD model is developed to study the NZEM. The results show that under some forecasted scenarios, New Zealand is susceptible to future energy shortages due to boom and bust cycles in the generation capacity.

For over a century, the railway system has been gradually designed and adapted to serve the corresponding demands under variations of given budgets. However, recent developments indicate that the railway systems of many European countries gradually come to their limits, as the national infrastructure managers declare an increasing share of their network tracks as congested. Consequently, the capabilities of each railway system are getting more into focus, to adequately serve the recent intention of shifting more demand to rail to encounter climate change. The system’s capacity is thereby of particular interest, i. e. whether the system already has the ability to serve increasing traffic loads by leveraging existing reserves, or otherwise needs significant extensions to serve the increasing demand. We thus need to quantify the current capacity of the railway system to identify its current capabilities and to deduct corresponding measures to leverage capacity reserves and relieve saturated network parts. Only the appropriate measure selection, i.e. deciding where to apply traffic reorganization and optimization or infrastructural extensions and restructuring, allows to achieve the goal of shifting more demand to rail under limited resource constraints. The main contributions of this thesis are in the design, optimization and application of a network capacity assessment approach for large-scale railway networks, which incorporates the perspectives of infrastructure, operations and demand by using the number of trains per time window and scheduled waiting times as capacity metric. Hence, this thesis provides a new definition of network capacity, and develops petri net (PN)-based capacity assessment models for railway networks with the use of mixed integer program (MIP) and row generation. The capacity is then determined by assessing the maximum utilization and the scheduled waiting times of the railway network with respect to infrastructure, railway operations and demand. We first introduce the definition of railway network capacity, which extends the concept of railway capacity from stations and corridors to entire networks. This new utilization-based and demand-centric definition of practical railway network capacity defines railway network capacity as the maximum number of departing trains in the network over a given time period, regarding the given infrastructure, operations and demand. This definition allows to accurately determine the interplay of infrastructure, operations and demand, with a combined measure of traffic flow and scheduled waiting times. In the context of this new definition on network capacity, different assessment approaches for the capacity of railway stations, corridors and networks are reviewed with regard to their spatial scope, the used approach and the applied capacity metric. Second we propose the railway network utilization model (RNUM), which extends an existing PN based approach from single line to entire network operations. This model builds upon individual lines, which are then connected to more complex structures. The analysis of the maximum utilization is based on the network’s elementary circuits. Furthermore, token modifications are introduced to characterize relevant process circuits and introduce interline separation places to model and assess complex networks. By additionally considering rolling stock circulations and imposed train orders, the utilization is determined for given operation scenarios of a line system, which operates at heterogeneous frequencies. The resulting timetable independent approach allows to fully characterize the utilization of the network. To assess the network capacity, an enumeration-based railway network capacity (RNC) framework is further introduced, which evaluates the maximum utilization over diverse operation scenarios to represent possible network demands. The resulting train flows as well as the average scheduled waiting times per train, the capacity and the corresponding network effects were finally quantified and determined in network-specific macroscopic fundamental diagram for the railway network (MFD-R). Third, we introduce the railway network utilization MIP model (MIP-RNUM) to determine the optimal capacity utilization by combining PNs with mathematical linear programming. The presented model is enabled to simultaneously assess different train locations and line orders to provide the network’s utilization, capacity-optimal train locations and line orders for given operation scenarios. The MIP-RNUM is further improved to provide the demand-centered capacity utilization, by incorporating extended demand structures, which capture the demanded flows and magnitudes as fixed proportions of trains per line. The additional incorporation of local routing and thus optimal line orders in the utilization assessment, extend the model further to provide the optimal and demand-centered capacity utilization without the correspondingly required enumeration of different line orders. The resulting fully extended MIP-RNUM comprehensively captures the interplay of infrastructure, railway operations and demand; and the resulting effects on the network capacity. Fourth, we propose the row generation MIP-RNUM (MIP-RNUM-RG) to assess the capacity of large-scale instances. The proposed approach tackles the computationally intensive enumeration of the network’s cycles of the RNUM by applying lazy-constraint generation i.e. iteratively adding violated constraints of previous solutions to the problem in a row generating manner. To assess the solution quality of intermediate solutions during the capacity assessment of large instances, a lower-bound method is presented, which combines a higher order max-plus system and a binary search algorithm. The lower-bound method allows to check the feasibility of a given solution and to quantify the optimality gap of the current results while solving the MIP-RNUM-RG. In summary, this thesis provides multiple scientific contributions to efficiently assess the capacity of complex railway networks by developing several assessment models and frameworks. By integrating the different perspectives of infrastructure, operations and demand, this thesis supports network design towards the development of demand-centric railway systems. Regarding the intended growth of the railway demand in the near future, this thesis can guide practitioners to assess the capabilities of our present railway systems and derive the necessary actions to transform them into the transport systems of our future. / Das Eisenbahnsystem wurde über ein Jahrhundert lang entworfen und angepasst, um die jeweilige Nachfrage unter einem sich verändernden Budget zu bedienen. Aktuelle Entwicklungen zeigen jedoch, dass die Eisenbahnsysteme vieler europäischer Länder allmählich an ihre Grenzen stoßen. Zeitgleich geraten die Fähigkeiten eines jeden Eisenbahnsystems in den Fokus, mit denen zur Begegnung des Klimawandels mehr Verkehr auf die Schiene verlagert werden kann. Die Systemkapazität ist dabei von besonderem Interesse, d. h. ob das System bereits in der Lage ist, wachsende Verkehrsmengen durch die Nutzung existierender Reserven zu bewältigen, oder ob es zur Bedienung der steigenden Nachfrage einen deutlichen Ausbau braucht. Aus diesem Grund muss die Kapazität des Eisenbahnsystems bewertet werden, um damit seine aktuellen Möglichkeiten zu identifizieren und durch entsprechend abgeleitete Maßnahmen Kapazitätsreserven nutzbar zu machen und saturierte Netzteile zu entlasten. Der wesentliche Beitrag dieser Arbeit liegt im Entwurf, der Erweiterung und Anwendung eines Ansatzes zur Untersuchung der Netzwerkkapazität für großräumige Eisenbahnnetze unter Einbeziehung der Einflussfaktoren Infrastruktur, Betrieb und Nachfrage. Als Kapazitätsmetrik kommen dabei die Zugzahlen pro Zeiteinheit und die planmäßigen Wartezeiten zum Einsatz. Diese Arbeit entwirft dafür eine neue Definition der Netzwerkkapazität und entwickelt anschließend Petri-Netz (PN) basierte Untersuchungsmodelle für die Eisenbahnnetzkapazität unter Nutzung von gemischt-ganzzahliger Programmierung und Zeilengenerierung (eng. row generation). Durch die Analyse der maximalen Kapazitätsausnutzung und der planmäßigen Wartezeiten im Netz wird die Kapazität unter Berücksichtigung der Einflussfaktoren bestimmt. Zuerst wird die Definition der Eisenbahnnetzwerkkapazität eingeführt, die das Konzept der Eisenbahnkapazität von Bahnhöfen und Streckenkorridoren auf Netzwerke erweitert. Diese neue, auf Kapazitätsausnutzung basierende, nachfragezentrierte Definition der praktischen Eisenbahnnetzwerkkapazität definiert die Netzkapazität als die maximale Anzahl der im Netzwerk abfahrenden Züge innerhalb eines gegebenen Zeitintervalls, unter Berücksichtigung der gegebenen Einflussfaktoren. Im Kontext dieser neuen Definition werden verschiedene, existierende Untersuchungsansätze für die Kapazität von Eisenbahnknoten, Streckenkorridoren und Netzwerken rezensiert. Die Ansätze werden insbesondere hinsichtlich ihres räumlichen Umfangs, des angewendeten Verfahrens und der jeweils genutzten Kapazitätsmetrik verglichen. Als Zweites wird das Eisenbahnnetzwerkausnutzungsmodell (eng. railway network utilization model – RNUM) präsentiert, das einen existierenden PN-Ansatz von einer einzelnen Linie auf Netzwerke erweitert. Dieses Modell setzt sich aus einzelnen Linien zusammen, die zu komplexeren Strukturen zusammengesetzt werden. Die Analyse der maximalen Kapazitätsausnutzung basiert auf den Elementarkreisen des entstehenden Netzwerks. Durch die zusätzliche Berücksichtigung von Fahrzeugumläufen und vorgegebenen Zugfolgen wird die Kapazitätsausnutzung für gegebene Betriebsszenarien eines Liniensystems bestimmt, in welchem die Linien mit heterogenen Taktzeiten verkehren. Der resultierende, fahrplanunabhängige Ansatz erlaubt die vollständige Charakterisierung der maximalen Kapazitätsausnutzung unter Berücksichtigung diverser Betriebsszenarien. Die resultierenden Zugverkehrsströme und die mittleren planmäßigen Wartezeiten pro Zug, die ermittelte Kapazität und die zugehörigen Netzwerkeffekte werden schließlich in einem netzwerkspezifischen makroskopischen Fundamentaldiagram für Eisenbahnnetzwerke (MFD-R) bestimmt. Als Drittes wird das Eisenbahnnetzwerkausnutzungs-MIP-modell (MIP-RNUM) eingeführt, um die optimale Kapazitätsausnutzung durch eine Kombination von PN und linearer Programmierung zu bestimmen. Das eingeführte Modell kann simultan verschiedene Zugpositionen und Zugfolgen berücksichtigen, um auf deren Grundlage die Netzwerkausnutzung, kapazitätsoptimale Zugpositionen und -folgen für gegebene Betriebsszenarien zu untersuchen. Im Folgenden wird das MIP-RNUM erweitert, um die nachfragezentrierte Kapazitätsausnutzung zu erfassen. Die zusätzliche Berücksichtigung von variablen Fahrwegen in Knoten und den zugehörigen optimalen Zugfolgen in der Ausnutzungsuntersuchung ergänzen das Modell zusätzlich, um die optimale und nachfragezentrierte Kapazitätsausnutzung ohne die bisher benötigte Enumeration der Zugfolgen zu ermitteln. Das resultierende erweiterte MIP-RNUM erfasst das Zusammenspiel von Infrastruktur, Eisenbahnbetrieb und Nachfrage und deren umfassende Auswirkungen auf die Netzwerkkapazität. Zuletzt wird das zeilengenerierende MIP-RNUM (MIP-RNUM-RG) vorgestellt, um auch die Kapazität großräumiger Instanzen untersuchen zu können. Der vorgestellte Ansatz begegnet der rechenzeitintensiven Enumeration der Elementarkreise des RNUM mit einer sog. lazy constraint generation, d. h. der iterativen, zeilengenerierenden Ergänzung verletzter Nebenbedingungen zum Problem. Um bei der Untersuchung großräumiger Instanzen die Lösungsqualität der jeweiligen Zwischenergebnisse beurteilen zu können, wird eine untere Schranke vorgestellt, die ein max-plus System höherer Ordnung mit einem binären Suchalgorithmus kombiniert. Diese untere Schranke ermöglicht die Zulässigkeitsprüfung einer gegebenen Lösung und darüber hinaus die Quantifizierung der Optimalitätslücke der aktuellen Ergebnisse. Damit stellt diese Arbeit verschiedene wissenschaftliche Beiträge in Form unterschiedlicher Untersuchungsmodelle und -methoden bereit, um die Kapazität komplexer Eisenbahnnetzwerke zu untersuchen. Dabei werden die verschiedenen infrastrukturellen, betrieblichen und nachfragespezifischen Perspektiven integriert betrachtet, um die nachfragezentrierte Netzentwicklung von Eisenbahnsystemen zu unterstützen. Unter Berücksichtigung des Wachstums der Eisenbahnnachfrage in naher Zukunft kann diese Arbeit so Planer*innen helfen, die Fähigkeiten unserer gegenwärtigen Eisenbahnsysteme zu untersuchen und daraus die nötigen Handlungsalternativen abzuleiten, um die Verkehrssysteme unserer Zukunft zu entwickeln.

Since the late 1980s, the energy sector in Great Britain has undergone some core changes in its functionality; beginning with the early 1990s privatisation, followed by an increased green ambition, and commencing a transition towards a low-carbon economy. As the British energy sector prepares itself for another major overhaul, it also puts itself at risk for not being sufficiently prepared for the consequences this transition will have on the existing generating capacity, security of supply, and the national electricity market. Upon meeting existing targets, the government of the United Kingdom risks becoming complacent, putting energy regulation to the backseat and focusing on other regulatory tasks, while introducing cuts for thriving renewable and other low-carbon energy generating technologies. The government has implemented a variety of directives, initiatives, and policies that have sometimes been criticised due to their lack of clarity and potential overlap between energy and climate change directives. The government has introduced policies that aim to provide stable short-term solutions. However, a concrete way of resolving the energy trilemma and some of the long-term objectives and more importantly ways of achieving them are yet to be developed. This work builds on analysing each low-carbon technology individually by assessing its past and current state in the British energy mix. By accounting for the changes and progress the technology underwent in its journey towards becoming a part of the energy capacity in Great Britain, its impact on the future wholesale electricity prices is studied. Research covered in this thesis presents an assessment of the existing and incoming low-carbon technologies in Great Britain and their individual and combined impact on the future of British energy economics by studying their implications for the electricity market. The methodological framework presented here uses a cost-minimisation merit order model to provide useful insights for novel methods of electricity production and conventional thermal energy generation to aid with the aftermath of potential inadequate operational and fiscal flexibility. The thesis covers a variety of scenarios differing in renewable and thermal penetration and examines the impact of interconnection, energy storage, and demand side management on the British wholesale electricity prices. The implications of increasing low-carbon capacity in the British energy mix are examined and compared to similar developments across Europe. The analysis highlights that if the optimistic scenarios in terms of green energy installation are followed, there is sufficient energy supply, which results in renewable resources helping to keep the wholesale price of electricity down. However, if the desired capacity targets are not met, the lack of available supply could result in wholesale prices going up, especially in the case of a natural gas price increase. Although initially costly, the modernisation of the British grid leads to a long-term decrease in wholesale electricity prices and provides a greater degree of security of supply and flexibility for all market participants.

The study carried out in this master thesis is part of a larger project led by Energynautics GmbH focusing on renewable energy development in the Caribbean. One of the Caribbean states, consisting of multiple islands, has set a target of 30 % of renewable energy in the power sector by 2030. The first objective of the thesis is to develop optimal generation capacity expansion plans for two different islands of this country, utilizing solar PV generation, which is the only available renewable energy resource. To achieve this objective, three main tasks are identified. The first is the development of an optimal generation capacity expansion plan for the next three years using the optimization tool HOMER Energy. At the beginning only diesel generation is present on the islands. For each study case year, the installed capacity of PV and BESS is optimized and enabling technologies such as curtailment (controllability of PV) and grid-forming inverters are deployed. The second task focuses on the development of a new dispatch strategy, improving on the black box dispatch algorithms built into HOMER. The dispatch strategy minimises the cost of electricity generation and is based on a rolling 48 hours forecasts of the load and PV. It is implemented in MATLAB and linked to HOMER via the built-in MATLAB interface. As HOMER is focused on generation expansion and dispatch and inherently neglects the grid, a grid study is required to assess the stability of the network. This study is the last task of the thesis and is limited to determined steady-state voltage and the asset loading on one of the studied islands through load flow simulations in DIgSILENT PowerFactory. It is shown that there are no major issues even at high PV shares, however, grid performance can be improved if the PV unit is equipped with reactive power capability to control the voltage. A study on the impact of the Q(U)- control and the PQ-capability of the PV and BESS inverters is performed. / Studien som genomförts i detta examensarbete är en del av ett större projekt vilket leds av Energynautics GmbH med fokus på utveckling av förnybar energi i Karibien. En av de Karibiska staterna, bestående av flera öar, har ett mål på 30 % förnybar energi i elkraftssektorn innan 2030. Första syftet med examensarbetet är att utveckla optimala utbyggnadsplaner för produktionskapaciteten för två olika öar i detta land, med användning av solcellsproduktion, vilket är den enda tillgängliga förnybara energikällan. Den första uppgiften är utvecklingen av en optimal utbyggnadsplan för produktionskapaciteten för de kommande tre åren med optimeringsverktyget HOMER Energy. Från början fanns det bara dieselgeneratorer på öarna. För varje studerat år optimeras den installerade kapaciteten av PV och BESS samt aktivering av möjliggörande teknologier som begränsning av PV-produktion och grid-forming växelriktare. Den andra uppgiften fokuserar på utvecklingen av en ny driftsstrategi, förbättring av den basala driftsalgoritm som är inbyggd i HOMER. Driftsstrategin minimerar kostnaden av elproduktionen och är baserad på en 48 timmars prognos av laster och PV. Den är implementerad i MATLAB och kopplad till HOMER via det inbyggda MATLABgränssnittet. Eftersom HOMER fokuserar på produktionsutbyggnad och drift och i praktiken försummar elnätet, krävs en studie av elnätet för att utvärdera stabiliteten av elnätet. Studien av denna sista uppgift i examensarbetet är begränsad till att bestämma spänningen vid jämnviktsläge och den utvärderade lasten på en av de studerade öarna genom belastningsfördelningsberäkning i DIgSILENT PowerFactory. Det visade sig att det inte fanns några stora problem även med stora andelar PV, men elnätets prestanda kan förbättras om PV-omriktarna är utrustade med reaktiv effektstyrning som kontrollerar spänningen. En studie avinverkan från Q(U)-styrning och PQ-kapacitet av PV- och BESS-växelriktare har utförts.