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01.02.2013 | Aufsatz | Ausgabe 1/2013

WIRTSCHAFTSINFORMATIK 1/2013

Lastmanagement in Stromnetzen

Beiträge für ein Entscheidungsunterstützungssytem für Portfoliobetreiber

Zeitschrift:
WIRTSCHAFTSINFORMATIK > Ausgabe 1/2013
Autoren:
Dipl.-Math. Cornelius Köpp, Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim, Prof. Dr. Michael H. Breitner
Wichtige Hinweise
Angenommen nach drei Überarbeitungen durch Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl.
This article is also available in English via http://​www.​springerlink.​com and http://​www.​bise-journal.​org: Köpp C, von Mettenheim H-J, Breitner MH (2012) Load Management in Power Grids. Towards a Decision Support System for Portfolio Operators. Bus Inf Syst Eng. doi: 10.​1007/​s12599-012-0246-0.

Zusammenfassung

Die zunehmende Verbreitung dezentral eingespeister erneuerbarer Energien führt zu Stabilitätsproblemen in Stromnetzen. Im Gegensatz zu steuerbaren und somit gut planbaren konventionellen Kraftwerken ist die Energieerzeugung aus Windkraft und Photovoltaikanlagen aufgrund von wetterbedingten Fluktuationen nur deutlich kurzfristiger und ungenauer zu prognostizieren. Grundsätzlich können sowohl Stromerzeuger als auch -verbraucher helfen, die Stabilitätsproblematik zu verringern. Zu diesem Zweck werden Beiträge zu einem Entscheidungsunterstützungssystem mit Steuerungsstrategien zur Beeinflussung des Verhaltens von Stromerzeugern und -verbrauchern vorgeschlagen. Auf der Erzeugerseite dienen dezentrale, kleinere Blockheizkraftwerke im Verbund als virtuelles Kraftwerk zum Lastausgleich. Basierend auf Prognosen bietet der Betreiber des virtuellen Kraftwerks einen Lastgang an. Auf Abweichungen kann später durch geeignete Steuerung der Blockheizkraftwerke reagiert werden. Auf der Verbraucherseite kommt eine anreizbasierte Steuerung über Preissignale zum Einsatz. Intelligente Geräte reagieren auf die übermittelten Strompreise dadurch, dass sie ihre Ausführungszeit, wenn möglich, auf einen Zeitraum günstiger Strompreise verlegen. Zur Vorbereitung eines Feldversuchs ist es zunächst notwendig, die intelligenten Geräte zu simulieren. Das Ergebnis der Simulation wird dazu verwendet, ein künstliches neuronales Netz zu trainieren, mit dem sich für gewünschte Lastverschiebungen geeignete Preissignale ermitteln lassen.

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