TU Darmstadt / ULB / TUbiblio

Betriebsoptimierung von hybriden Microgrids unter Berücksichtigung von Unsicherheiten

Franke, Georg and Schneider, Maximilian and Rinderknecht, Stephan (2020):
Betriebsoptimierung von hybriden Microgrids unter Berücksichtigung von Unsicherheiten.
Graz, Österreich, 16. Symposium Energieinnovation, 12. - 14. Februar, [Conference or Workshop Item]

Abstract

Im vorliegenden Artikel wird die Betriebsoptimierung von hybriden Microgrids unter Berücksichtigung von Unsicherheiten untersucht. Hierbei wird die Ermittlung von Betriebsplänen für alle energietechnischen Komponenten des Microgrids sowohl mittels einer auf gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung basierenden Optimierungsformulierung als auch mittels einer regelbasierten Heuristik durchgeführtund beide Ansätze werden miteinander verglichen. Der Gesamtprozesszur Lösungsfindungwird zweistufig gestaltet, wodurch ermöglicht wird, Prognoseunsicherheiten der Photovoltaikerzeugung im Modell darzustellenund eine grundsätzliche Unterteilung in day-ahead und intra-day Planung abzubilden.Die Motivation und die Datenbasis des Artikels stammen aus einem Forschungsprojekt, in dessen Rahmen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Industriepartnern eine Wohnsiedlung mittels eines Microgridansatzes energetisch optimiert werden soll. Die aufgeführten Probleme und die hier vorgestellten Lösungsansätze besitzen dementsprechend eine hohe Relevanz für Industrie und Wirtschaft und die weitere Verbreitung von effizienten und auf erneuerbaren Ressourcen basierenden Energiesystemen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination der vorgestellten Methoden zur Ermittlung und Umsetzung von Betriebsstrategien in realen Microgrids gut geeignet sind und ihre jeweiligen Vorteile sich im entwickelten zweistufigen Gesamtprozesssinnvoll ergänzen.

Item Type: Conference or Workshop Item
Erschienen: 2020
Creators: Franke, Georg and Schneider, Maximilian and Rinderknecht, Stephan
Title: Betriebsoptimierung von hybriden Microgrids unter Berücksichtigung von Unsicherheiten
Language: German
Abstract:

Im vorliegenden Artikel wird die Betriebsoptimierung von hybriden Microgrids unter Berücksichtigung von Unsicherheiten untersucht. Hierbei wird die Ermittlung von Betriebsplänen für alle energietechnischen Komponenten des Microgrids sowohl mittels einer auf gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung basierenden Optimierungsformulierung als auch mittels einer regelbasierten Heuristik durchgeführtund beide Ansätze werden miteinander verglichen. Der Gesamtprozesszur Lösungsfindungwird zweistufig gestaltet, wodurch ermöglicht wird, Prognoseunsicherheiten der Photovoltaikerzeugung im Modell darzustellenund eine grundsätzliche Unterteilung in day-ahead und intra-day Planung abzubilden.Die Motivation und die Datenbasis des Artikels stammen aus einem Forschungsprojekt, in dessen Rahmen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Industriepartnern eine Wohnsiedlung mittels eines Microgridansatzes energetisch optimiert werden soll. Die aufgeführten Probleme und die hier vorgestellten Lösungsansätze besitzen dementsprechend eine hohe Relevanz für Industrie und Wirtschaft und die weitere Verbreitung von effizienten und auf erneuerbaren Ressourcen basierenden Energiesystemen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination der vorgestellten Methoden zur Ermittlung und Umsetzung von Betriebsstrategien in realen Microgrids gut geeignet sind und ihre jeweiligen Vorteile sich im entwickelten zweistufigen Gesamtprozesssinnvoll ergänzen.

Place of Publication: Graz, Österreich
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering
16 Department of Mechanical Engineering > Institute for Mechatronic Systems in Mechanical Engineering (IMS)
Event Title: 16. Symposium Energieinnovation
Event Dates: 12. - 14. Februar
Date Deposited: 26 Jan 2021 06:19
Official URL: https://www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/tugrazExternal/4...
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Microgrid, gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung, Betriebsstrategie, Heuristik, UnsicherheitUNSPECIFIED
Export:
Suche nach Titel in: TUfind oder in Google
Send an inquiry Send an inquiry

Options (only for editors)
Show editorial Details Show editorial Details