Forschung Stromnetze: PrIME - Probabilistische innovative
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PrIME Wahrscheinlichkeits-Aussagen für das Stromnetz Projektstatus Begonnen Die Stromnetze in Deutschland werden immer komplexer. Es werden neue Anforderungen an sie gestellt. Viele zukünftige Anforderungen lassen sich im Kern mit Wahrscheinlichkeitsaussagen bestimmen. In vielen Fällen reichen dazu deterministische Betrachtungen. Dabei werden die Vorbedingungen wie der Mittelwert oder ein Worst-Case festgelegt. Das Ergebnis ist eine gute Annäherung. Wenn das Ergebnis genauer werden soll, muss der gesamte probabilistische Problemraum untersucht werden. Eine solche Untersuchung geschieht typischerweise in einer Monte-Carlo-Simulation. Sie liefert eine relativ hohe Genauigkeit, benötigt aber viel Rechenleistung. Schon bei Aufgaben bestehender Netze müssen daher einige Vereinfachungen vorgenommen werden. Das schränkt einerseits die Belastbarkeit und vor allem die Skalierbarkeit der Ergebnisse aber ein. Daher gilt es, neue Methoden für die steigenden Anforderungen zu entwickeln. Möglicher Einsatz: Netzausbauplanung Ein typischer Anwendungsfall für probabilistische Aufgaben in der Energiesystemtechnik ist die Netzausbauplanung. Der Umbau der Verteilnetze zu Smart Grids mit mehr volatilen Erzeugern, dezentralen Speichern und intelligenten aktiven Betriebsmitteln im elektrischen Versorgungsnetz führt zu einer zunehmenden Unsicherheit. Diese betrifft die einerseits räumliche Planung – also die Frage, wo neue Anlagen entstehen. Andererseits aber auch der Menge, also der Frage, wie viele neue Anlagen es geben wird. Der Dritte Faktor ist die zeitliche Planung: Wie wird die Einspeise- und Nachfrage-Charakteristik der Anlagen im Hinblick auf zeitliche Gradienten, sowie Maximal- und Minimalwerte zukünftig aussehen? Diese und ähnliche Unsicherheiten müssen jeweils durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert werden. Dadurch entstehen alle potenziell vorkommenden Szenarien für den Ausbau erneuerbarer Energien. In der Regel werden viele der Berechnungen redundant sein. Das liegt daran, dass die Eingangsdaten identisch oder zumindest sehr ähnlicher sind. Daher sind neue, effiziente probabilistische Methoden notwendig, um den gesamten Lösungsraum für die Netzausbauplanung abbilden zu können. Im Projekt PrIME sollen Methoden für probabilistische Aufgabenstellungen in der Energiesystemtechnik betrachtet und grundlagenorientiert entwickelt werden. Die Methodenentwicklung soll sich exemplarisch an typischen Anwendungsfällen aus der Energiesystemtechnik orientieren. So kann eine hohe Praxisrelevanz für die Ergebnisse sichergestellt werden. Solche Methoden bieten dann ein großes Anwendungspotenzial, sowohl in der Netzplanung als auch in der Netzbetriebsführung wie der (bspw. Day-Ahead-Congestion-Forecast, DACF). Projektlaufzeit http://forschung-stromnetze.info/projekte/wahrscheinlichkeits-aussagen-fuer-das-stromnetz.pdf?no_cache=1 18 Mai 2017 14:40:27 1/2 01/2015 – 13/2017 Kontakt Prof. Dr.-Ing. Martin Braun Universität Kassel Fachgebiet e²n Wilhelmshöher Allee 73 34121 Kassel phone: +49 561 804-6202 email: martin.braun(at)uni-kassel.de Links Projektvorstellung der Universität Kassel (http://www.uni-kassel.de/eecs/fachgebiete/e2n/forschung/projekte.html) Projektvorstellung am Fraunhofer IWES (http://www.energiesystemtechnik.iwes.fraunhofer.de/de/projekte/suche/laufende/prime.html) Forschungsförderung Das Informationssystem EnArgus bietet Angaben zur Forschungsförderung, so auch zu diesem Projekt. http://forschung-stromnetze.info/projekte/wahrscheinlichkeits-aussagen-fuer-das-stromnetz.pdf?no_cache=1 18 Mai 2017 14:40:27 2/2
