Zugl.: Kassel, University, Diss., 2007. / Download lizenzpflichtig.

Die steigende Anzahl dezentraler wetterabhängiger Energiesysteme im Stromversorgungsnetz führt zu einer Wandlung der Energieversorgungsstruktur. Um die Netzstabilität zu gewährleisten sowie die Energie- und Klimaziele der Bundesregierung zu erreichen, können dezentrale Energiesysteme in die zentrale Energieversorgungsstruktur mithilfe eines virtuellen Kraftwerkes eingebunden werden. Für wirtschaftliche Entscheidungen bei virtuellen Kraftwerken muss die Bilanz des virtuellen Kraftwerkes vollständig betrachtet werden. Mit einer Optimierung der Fahrpläne der Energiesysteme mit Betrachtung der Restriktionen für Wärme können wirtschaftliche Fehlentscheidungen beim Betrieb und der Auslegung virtueller Kraftwerke vermieden werden. Die Bundesrepublik spricht bei KWK-Anlagen von einer Schlüsseltechnologie für die Einbindung von Energiesystemen mit stark schwankender Stromerzeugung, da die KWK-Anlagen sehr flexibel sind. Diese Flexibilität wird aber durch die Restriktionen der Wärmeabnahme begrenzt. Für die Betrachtung virtueller Kraftwerke ist eine gesamtwirtschaftliche Betrachtung für Wärme und Strom durchzuführen, wenn KWK-Anlagen an dem virtuellen Kraftwerk beteiligt sind. Die folgende Arbeit erstellt eine Simulation, die mit sechs über das Jahr verteilten Testfällen zeigt, dass eine vollständige Bilanz eines virtuellen Kraftwerkes die Restriktionen für Strom und für Wärme einbinden muss. Die wichtigsten Parameter der Simulation sind die Strom- und die Wärmelast, Preisstrukturen für Strom und Wärme sowie die Eigenschaften der beteiligten Energiesystemen, wie beispielsweise die minimale und maximale Leistung, die Laständerungsgeschwindigkeit und die Kapazität bei Speichern. Grundlage für die Testfälle sind reale Daten eines regionalen Energieversorgers zu den Lasten, Energiesystemen und Preisen. Die vorliegende Arbeit weist nach, dass eine Integration der Wärmeerzeugungskosten und -erlöse notwendig ist, um den wirtschaftlichen Betrieb eines virtuellen Kraftwerks vollständig darzustellen. Damit kann eine Entscheidungsgrundlage für einen Verbund von Energiesystemen für ein virtuelles Kraftwerk getroffen werden. Es können optimierte Fahrpläne generiert werden, um frühzeitig Energie am Markt zu handeln und somit den Gewinn des virtuellen Kraftwerkes unter Berücksichtigung aller Randbedingungen zu maximieren.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis Einheitenverzeichnis Indizeverzeichnis 1 Einleitung 2 Problemdarstellung 2.1 Hintergrund und Problemdarstellung 2.2 Literaturrecherche – State of the Art 3 Wissenschaftstheoretische Grundpositionen, Forschungsziele und Forschungsmethode 3.1 Wissenschaftstheoretische Grundpositionen und Forschungsziele 3.2 Auswahl der Forschungsmethode 4 Beschreibung der Simulation und der Ergebnisse 4.1 Mathematische Grundlage der Optimierung 4.2 Allgemeiner Aufbau der Simulation 4.3 Eingabedaten 4.4 Erste Optimierungsstufe 4.5 Zweite Optimierungsstufe 4.6 Beschreibung von Testfällen 5 Diskussion der Ergebnisse und Zielerreichung 6 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang

University, Diss., 2007--Kassel.

Ziel der Dissertation ist, die Bereitstellung positiver Minutenreserve durch dezentrale Klein-KWK-Anlagen unter technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Gesichtspunkten zu bewerten. Die Grundlage einer solchen Bewertung bilden detaillierte Kenntnisse des Abrufverhaltens positiver Minutenreserve. Deshalb wird die Inanspruchnahme positiver Minutenreserve untersucht und als stochastischer Prozess modelliert. Auf dieser Basis erfolgen Betrachtungen zur Dimensionierung der Wärmespeicher, zum Netzbetrieb mit hoher Dichte dezentraler Klein-KWK-Anlagen und zur Wirtschaftlichkeit eines solchen Konzeptes. Die abschließende ganzheitliche Betrachtung liefert Hinweise zur optimalen Betriebsweise der Klein-KWK-Anlagen. / From the technical point of view, virtual power plants consisting of small decentralized co-generation plants are able to provide positive tertiary reserve power for the European electricity transmission grid. For serious analyses, detailed knowledge about the load-characteristic of called reserve power is essentially. In order to examine grid operation, heat storage capacity and optimized power plant operation, the switch-on times of co-generation plants and the co-generated heat during reserve power provision have to be estimated. Aiming this, the called positive tertiary reserve power in Germany is analyzed and a mathematical model of the call-characteristic is synthesized. Furthermore, the results of examining grid operation, optimizing heat storage capacity and power plant operation are given. Calls of positive tertiary reserve power usually occur suddenly, non-scheduled and jumpy. Sometimes, there are single calls. Usually, calls occur clustered, i.e. one call is directly followed by further calls. Positive reserve power is much higher frequented under peak-load conditions than under base-load conditions. The characteristic of calling positive tertiary reserve power deeply depends on the control area. From the mathematical point of view, a Poisson-process fits non-scheduled and jumpy occurring events. Each jump marks a call date of positive tertiary reserve power. The values of the called power fit a logarithmical normal distribution. The lengths of the call-clusters satisfactorily fit a geometrical distribution. The expected value of called reserve energy is modeled dependent from the time of the day. The model is essential for simulating all combinations of switch-on times of co-generation plants and of co-generated heat volumes that might occur during providing reserve power. Aiming to optimize the installed heat storage capacity, the quote of heat use has to be examined. From both technical and ecological point of view, installing large heat storages is desirable in order to use all co-generated heat. From the economical point of view, installing any heat storage is not sensible. The solution of this trade-off is installing a heat storage that guarantees less or equal CO2-emissions than a conventional power plant fired with natural gas. The results of this thesis lead to 1 kWh heat storage capacity per 1 kW installed electrical power as rule of thumb. Concerning grid operation in steady state, a much higher density of co-generation plants than expected is technically installable. A general rule for extending the installable decentralized power cannot be deducted. Examining economics, decentalized co-genertation plants are desired to provide balancing power during their stand-by times. Building a virtual power plant only in order to provide reserve power is not economically sensible. From the power plant owners' view, providing positive tertiary reserve power by small decentralized co-generation plants is generally sustainable.

Ziel der Dissertation ist, die Bereitstellung positiver Minutenreserve durch dezentrale Klein-KWK-Anlagen unter technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Gesichtspunkten zu bewerten. Die Grundlage einer solchen Bewertung bilden detaillierte Kenntnisse des Abrufverhaltens positiver Minutenreserve. Deshalb wird die Inanspruchnahme positiver Minutenreserve untersucht und als stochastischer Prozess modelliert. Auf dieser Basis erfolgen Betrachtungen zur Dimensionierung der Wärmespeicher, zum Netzbetrieb mit hoher Dichte dezentraler Klein-KWK-Anlagen und zur Wirtschaftlichkeit eines solchen Konzeptes. Die abschließende ganzheitliche Betrachtung liefert Hinweise zur optimalen Betriebsweise der Klein-KWK-Anlagen. / From the technical point of view, virtual power plants consisting of small decentralized co-generation plants are able to provide positive tertiary reserve power for the European electricity transmission grid. For serious analyses, detailed knowledge about the load-characteristic of called reserve power is essentially. In order to examine grid operation, heat storage capacity and optimized power plant operation, the switch-on times of co-generation plants and the co-generated heat during reserve power provision have to be estimated. Aiming this, the called positive tertiary reserve power in Germany is analyzed and a mathematical model of the call-characteristic is synthesized. Furthermore, the results of examining grid operation, optimizing heat storage capacity and power plant operation are given. Calls of positive tertiary reserve power usually occur suddenly, non-scheduled and jumpy. Sometimes, there are single calls. Usually, calls occur clustered, i.e. one call is directly followed by further calls. Positive reserve power is much higher frequented under peak-load conditions than under base-load conditions. The characteristic of calling positive tertiary reserve power deeply depends on the control area. From the mathematical point of view, a Poisson-process fits non-scheduled and jumpy occurring events. Each jump marks a call date of positive tertiary reserve power. The values of the called power fit a logarithmical normal distribution. The lengths of the call-clusters satisfactorily fit a geometrical distribution. The expected value of called reserve energy is modeled dependent from the time of the day. The model is essential for simulating all combinations of switch-on times of co-generation plants and of co-generated heat volumes that might occur during providing reserve power. Aiming to optimize the installed heat storage capacity, the quote of heat use has to be examined. From both technical and ecological point of view, installing large heat storages is desirable in order to use all co-generated heat. From the economical point of view, installing any heat storage is not sensible. The solution of this trade-off is installing a heat storage that guarantees less or equal CO2-emissions than a conventional power plant fired with natural gas. The results of this thesis lead to 1 kWh heat storage capacity per 1 kW installed electrical power as rule of thumb. Concerning grid operation in steady state, a much higher density of co-generation plants than expected is technically installable. A general rule for extending the installable decentralized power cannot be deducted. Examining economics, decentalized co-genertation plants are desired to provide balancing power during their stand-by times. Building a virtual power plant only in order to provide reserve power is not economically sensible. From the power plant owners' view, providing positive tertiary reserve power by small decentralized co-generation plants is generally sustainable.

Historically, electricity supply was heavily centralized and was provided by conventional thermal power plants such as coal-fired, gas, or nuclear power plants. The share of conventional power generation is being increasingly replaced by power generation from renewable sources. In Europe, the share of electricity generation from fossil fuels fell from 49% in 2011 to 37% in 2020, whereas the share from renewables increased from 22% to 38% during the same timeframe. Renewable generation is expected to rise by 10% annually to almost triple the current renewable capacity by 2030. The accelerating adoption of renewables changes the character of the electricity infrastructure from a centralized energy supply to a highly decentralized one, such that generation is moving closer to the point of demand. This change brings numerous challenges with it. This work focuses on challenges in operational planning of distributed energy resources from the perspective of so-called aggregators that are increasingly participating in energy markets. Aggregators combine different energy resources, i.e., electricity producers and consumers, and operate them as a distributed power plant. However, the planning of the energy resources is still coordinated collectively in a centralized manner by the aggregator. This work aims to develop a framework to schedule energy resources from the perspective of an aggregator to cover a large variety of technical assets and to simultaneously consider market interactions such as bid acceptance and rejection possibilities. The inevitable and accelerating proliferation of renewable energy resources brings with it -- as a consequence of its intermittency -- a growing need in control reserve and storage technologies. Hence, a focus is placed on control reserve, energy storage, and integrated scheduling and bidding, as well as their trade-offs, to answer the following research questions: 1) What is the current state of control reserve formulations and how can they be improved? Specifically regarding reserve under consideration of limitations with respect to the rate of change of power output, maximum power output, and energy capacity. 2) What are the effects of using different control reserve formulations? 3) Which trade-offs exist in the operation of storage plants in a market environment? 4) Is it possible to derive a rigorous, tractable mathematical model to simultaneously determine scheduling and bidding decisions? 5) Which trade-offs exist between scheduling and bidding decisions and what are their effects? 6) To what extent is it possible to solve energy resource scheduling models faster while retaining sufficiently high solution quality? / In der Vergangenheit war die Stromerzeugung stark zentralisiert und wurde durch konventionelle Kraftwerke wie Kohle-, Gas- oder Kernkraftwerke bereitgestellt. Der Anteil der konventionellen Stromerzeugung wird zunehmend durch die Stromerzeugung aus erneuerbaren Quellen ersetzt. In Europa sank der Anteil der Stromerzeugung aus fossilen Brennstoffen von 49% im Jahr 2011 auf 37% im Jahr 2020, während der Anteil der erneuerbaren Energien im gleichen Zeitraum von 22% auf 38% anstieg. Es wird erwartet, dass die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien jährlich um 10 % steigt und sich die derzeitige Kapazität bis 2030 fast verdreifacht. Die zunehmende Einführung erneuerbarer Energien verändert den Charakter der Elektrizitätsinfrastruktur von einer zentralisierten zu einer stark dezentralisierten Energieversorgung, so dass die Erzeugung näher an den Ort des Bedarfs rückt. Dieser Wandel bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Herausforderungen bei der Betriebsplanung dezentraler Energieanlagen aus der Perspektive sogenannter Aggregatoren, die zunehmend an den Energiemärkten teilnehmen. Aggregatoren fassen verschiedene Energieanlagen, d.h. Stromerzeuger und -verbraucher, zusammen und betreiben sie als dezentrales Kraftwerk. Die Planung der Energieressourcen wird jedoch weiterhin zentral durch den Aggregator koordiniert. Diese Arbeit zielt darauf ab, ein Framework für die Planung von Energieressourcen aus der Sicht eines Aggregators zu entwickeln, um eine große Vielfalt an technischen Anlagen abzudecken und gleichzeitig Marktinteraktionen wie Gebotsannahme- und Ablehnungsmöglichkeiten zu berücksichtigen. Der unvermeidliche und zunehmende Ausbau von erneuerbaren Energieressourcen bringt -- als Folge ihrer Unstetigkeit -- einen wachsenden Bedarf an Regelleistung- und Speichertechnologien mit sich. Daher liegt der Schwerpunkt auf Regelleistung, Energiespeicherung und integrierter Anlagen- und Gebotsplanung sowie deren Trade-offs, um die folgenden Forschungsfragen zu beantworten: 1) Was ist der aktuelle Stand von Regelleistungsmodellen und wie können diese verbessert werden? Insbesondere im Hinblick auf Regelleistung unter Berücksichtigung von Einschränkungen hinsichtlich der Änderungsrate der Leistungsabgabe, der maximalen Leistungsabgabe und der Energiekapazität. 2) Welche Auswirkungen hat die Verwendung unterschiedlicher Regelleistungsmodelle? 3) Welche Zielkonflikte bestehen beim Betrieb von Speicheranlagen in einem Marktumfeld? 4) Ist es möglich, ein rigoroses, praktikables mathematisches Modell zur gleichzeitigen Bestimmung von Anlagen- und Gebotsplanung aufzustellen? 5) Welche Zielkonflikte bestehen zwischen Anlagen- und Gebotsplanung und welche Auswirkungen haben sie? 6) Inwieweit ist es möglich, Modelle zur Planung von Energieressourcen schneller zu lösen und dabei eine ausreichend hohe Lösungsqualität beizubehalten?