Cooperative energy management and cross-domain optimization for electro-thermal devices at city-district and city-level

Stoyanova, Ivelina Evtimova; Monti, Antonello (Thesis advisor); Müller, Dirk (Thesis advisor)

1. Auflage. - Aachen : E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University (2021)
Buch, Doktorarbeit

In: E.ON Energy Research Center : ACS, Automation of complex power systems 88
Seite(n)/Artikel-Nr.: 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2020

Kurzfassung

In den letzten Jahrzehnten haben Faktoren wie der Klimawandel und Umweltkatastrophen dazu beigetragen, dass ein gesellschaftlicher Sinneswandel von Besitz und Konsum zu Teilen und von extensiver Nutzung zu Effizienz und Nachhaltigkeit stattgefunden hat. Im Gegensatz zum konventionellen Design und Betrieb von städtischen Infrastrukturen mit hohen Toleranzmargen, die mögliche Schwankungen kompensieren sollten, erfordern die neuen Herausforderungen, die sich aus Bevölkerungswachstum, Ressourcenknappheit und Umweltverschmutzung ergeben, neue Strategien und einen ganzheitlichen Ansatz. Optimierung stellt dabei ein zentrales Tool zur Steigerung von Effizienz und Nachhaltigkeit dar, da durch die kombinierte Optimierung mehrerer Domänen zusätzliche Flexibilitäten erkannt und entstehende domänenübergreifende Synergien genutzt werden können. In diesem Zusammenhang müssen sich Städte zu effizienteren, ökologisch und technologisch fortschrittlicheren und sozial inklusiveren Lebensräumen entwickeln, sogenannten Smart Cities, basierend auf digitalen Technologien. Ein zentraler Faktor für den Übergang zu einer Smart City ist das effiziente Zusammenspiel von Komponenten und Teilsystemen, um Prozesse zu optimieren, Synergien zu nutzen und den effizienten Ressourceneinsatz zu maximieren. Um die ehrgeizigen Pläne der EU zur Verringerung der CO2-Emissionen zu verwirklichen, sind außerdem die Integration von erneuerbaren Energiequellen und verteilten Ressourcen, sowie die Einbeziehung der Kunden von entscheidender Bedeutung. Ihr schwankender Charakter und die verteilte Platzierung erfordern eine Transformation des Netzes zu einem ressourcengetriebenen System, bei dem die Flexibilität auf der Kundenseite eine große Rolle spielt. Umverteilte Flexibilitäten optimal zu nutzen und Schwankungen von erneuerbaren Energiequellen zu berücksichtigen, müssen zuverlässige, skalierbare und faire Regel- und Energiemanagementmechanismen entwickelt werden. In dieser Dissertation werden domänenübergreifende Strategien auf verschiedenen Ebenen vorgestellt, angefangen von der städtischen Ebene mit Smart Cities über Gebiete mit begrenzter Datenverfügbarkeit bis hin zur Stadtteilebene. Zunächst wird auf städtischer Ebene ein Konzept zur domänenübergreifenden Optimierung heterogener Domänen vorgestellt, mit dem Schnittstellen zwischen energetischen und nichtenergetischen Domänen definiert werden können. Zu diesem Zweck wurde ein modularer Modellierungs- und Simulationsansatz entwickelt, der die Integration heterogener Domänen ermöglicht. Zur Demonstration des Konzepts wird die herkömmliche Einzeldomänenoptimierung mit der hierarchischen Optimierung von Gas und Strom für ein Szenario mit zehn Wohngebäuden verglichen. Darüber hinaus werden die Ergebnisse der domänenübergreifenden multikriteriellen Optimierung zur Minimierung des Gasimports und der CO2-Emissionen vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die epsilon-constraint Methode für heterogene Domänen besser geeignet ist, da die weighted-sum-Methode für heterogene Zielfunktionen sehr empfindlich ist und daher für den domänenübergreifenden Fall weniger geeignet ist. Anschließend wird eine adaptierte Methode vorgestellt, die auf der statistischen Prozessregelung basiert und statistische Marker verwendet, um mit minimalen Datenanforderungen Lastschwankungen als gewöhnlich einzustufen, die der stochastischen Natur des Benutzerverhaltens zuzuschreiben sind, oder als Schwankungen aufgrund spezieller Ursachen, die Kompensationsmaßnahmen erfordern. Die angewendeten Methoden Shewhart Chart (SC) und Exponential Weighted Moving Average (EWMA) erzielen die besten Ergebnisse mit einem Zeitfenster zwischen fünf und fünfzehn Minuten, wobei EWMA etwas besser abschneidet als SC. Darüber hinaus wurde die Auswirkung begrenzter anonymisierter Zusatzdaten auf die Leistung der Methode untersucht und quantifiziert, und als bedeutend befunden. Auf Stadtteilebene ermöglicht es ein Model Predictive Control (MPC)-basiertes verteiltes kooperatives Energiemanagementkonzept, dass eine vereinbarte Lastkurve als Referenz nachgegangen wird und die Integration erneuerbarer Energiequellenmaximiert wird. Es werden mehrere Optimierungsstrategien untersucht, mit denen kurzfristige Schedule- und Prognoseabweichungen während der Laufzeit kompensiert werden sollen. Die entwickelte verteilte MPC-Strategie (dMPC) wird mit einem kontinuierlichen Rescheduling während der Laufzeitverglichen. Die Analyse der Methoden ergab, dass dMPC die Verfolgung einer vereinbarten Kurve ermöglicht. Die Methode erfordert jedoch eine gewisse Prognosegenauigkeit, die insbesondere in Netzen mit hohem Anteil an erneuerbaren Energien nicht immer gewährleistet ist. Die Reschedulingstrategie ist flexibler und maximiert die Nutzung der erneuerbaren Energiequellen, da die Referenz kontinuierlich aktualisiert wird, es sind jedoch erhebliche Rechen- und Kommunikationsressourcen erforderlich. Anschließend wird eine kombinierte Methodedefiniert, die von den Vorteilen des dMPC und des kontinuierlichen Rescheduling profitiert, da sie einen dynamischen RMSE-basierten Schwellenwert anwendet, um eine adaptive Entscheidungsfindung entsprechend der Aktualität der Schedules zu ermöglichen. Das Verfahren bietet einen guten Kompromiss zwischeneffizienter Kompensation und niedrigen Rechenkosten der dMPC-Kompensation mit der Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Bedingungen und der verbesserten Integration erneuerbarer Energiequellen des Rescheduling.

Einrichtungen

• E.ON Energy Research Center [080052]
• Lehrstuhl für Automation of Complex Power Systems [616310]