Regelungskonzepte für Energienetze der Zukunft

Im Fokus der Energiewende stehen gegenwärtig vor allem Stromerzeugung, Transportnetz und Elektromobilität. Im Hinblick auf eine CO2-neutrale Energieversorgung muss der Blick aber weiter gefasst werden, denn der Energiekreislauf umfasst Erzeugung, Umwandlung, Transport, Speicherung und Verbrauch in Strom-, Gas- und Wärmenetzen.

Unabhängig vom Energiemedium gibt es eine Reihe wiederkehrender mathematischer und informationstechnischer Grundprobleme bei der Modellierung, Simulation und Regelung hierarchischer Energienetze mit stochastischer Erzeugung und Verbrauch.

 

Projekt MathEnergy

Zur Lösung dieser Probleme werden im vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Projekt MathEnergy nun gebündelte Methoden entwickelt, in einer Softwarebibliothek zusammengeführt und bei mehreren Demonstratoren für Gas und Strom sowie deren Kopplung angewendet.

Unterteilt ist das Projekt in die Segmente:

  • Gesamtnetzmodellierung
  • Modellordnungsreduktion
  • Szenarienanalyse
  • Zustandsschätzung
  • Regelung, Gesamtintegration und Demonstratoren

Im Projekt werden von uns insbesondere netzübergreifende, modellbasierte Monitoring- und Regelungskonzepte für Planung und Betrieb des elektrischen Transport- und Verteilnetzes erarbeitet.

 

Modellbasierte optimale Regelung

Ausgangspunkt für die modellbasierte optimale Regelung der Einspeisung und Entnahme von Strom oder Gas ist die Ermittlung der aktuellen Systemzustände des zugrundeliegenden mathematischen Modells basierend auf Messdaten. Unter Berücksichtigung der Beobachtbarkeit des verwendeten Modells einerseits sowie einer Fehleranalyse zur Einspeiseprognose erneuerbarer Erzeuger im Stromnetz andererseits werden zunächst Methoden zur optimalen Positionierung zusätzlicher Sensoren für die dynamische Zustandsschätzung entwickelt.

 

Hierbei sind technische (Abtastraten, Signallaufzeiten, Fehler etc.) und ökonomische Randbedingungen zu berücksichtigen. Zur dynamischen Zustandsschätzung werden die Realisierungen von Kalman-Filter-Ansätzen und von uns weiterentwickelten Partikelfilter-Methoden analysiert. Letztere können zur Zustandsschätzung bei Systemen mit stochastischem Verhalten, mit physikalischen Restriktionen und zeitlich ungleich verteilten Messungen eingesetzt werden.

Die entwickelten echtzeittauglichen Tools zur Zustandsschätzung und die Methoden zur Szenarienanalyse werden dann in einen Reglerbaustein zur Netzebenen-übergreifenden Koordination mittels modellprädiktiver Regelung eingesetzt, basierend auf reduzierten Modellen. Hierzu sollen hierarchische oder verteilte MPC-Ansätze mit reduzierten dynamischen Modellen zum Einsatz kommen, bei denen die verschiedenen Regler miteinander durch Datenaustausch kommunizieren.