Schlüsselwort: stochastische Einsatzplanung

Die Einsatzzeiten konventioneller Kraftwerke sinken durch die steigende Dezentralisierung der Energieversorgung und den gesetzlich geregelten Einspeisevorrang der in den Verteilungsnetzen installierten dezentralen Anlagen. Die derzeit vornehmlich von konventionellen Kraftwerken bereitgestellten Systemdienstleistungen müssen somit künftig durch alternative Anbieter erbracht werden. Einen alternativen Anbieter stellen Virtuelle Kraftwerke dar. Als ein Verbund dezentraler Anlagen können diese Systemdienstleistungen, wie die Blindleistungsbereitstellung für die überlagerte Netzebene und das Angebot von Regelleistung, erbringen. Die Sicherstellung einer zuverlässigen Bereitstellung erfordert eine robuste Einsatzplanung, welche die durch dargebotsabhängige Anlagen resultierenden Planungsunsicherheiten berücksichtigt. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Verfahrens zur optimalen stochastischen Einsatzplanung lokaler Virtueller Kraftwerke. Dabei bildet eine marktorientierte Modellierung unter Einhaltung aller Vermarktungsoptionen und technischen Restriktionen die Bereitstellung der Regelleistung ab und berücksichtigt simultan die Bereitstellung von Blindleistung für die überlagerte Netzebene. Zur Quantifizierung des Einflusses des erteilungsnetzes auf die durch lokal konzentrierte Virtuelle Kraftwerke bereitgestellte Blindleistung wird als methodische Erweiterung das Verteilungsnetz mit allen regelbaren Betriebsmitteln modelliert. Die Abbildung von Unsicherheiten in der Einsatzplanung wird durch eine zweistufige stochastische Optimierung realisiert. Zu deren Lösung werden die Benders- und die Dantzig-Wolfe Dekomposition als zwei alternative Dekompositionsverfahren genutzt. Die methodische Erweiterung der Verteilungsnetzmodellierung wird anhand 350 realer Mittelspannungsnetze empirisch validiert. Es wird gezeigt, dass das Optimierungsmodell den AC-Lastfluss im Vergleich zu einem exakten Newton-Raphson Verfahren mit einem Approximationsfehler von bis zu 10-4 % abbildet. Zusätzlich wird die Konvergenz beider Dekompositionsverfahren anhand eines exemplarischen Modells der Einsatzplanung gezeigt. Das Verfahren wird abschließend exemplarisch auf ein reales süddeutsches Untersuchungsgebiet angewendet. Zunächst wird die Regelleistungs- und netz-ebenenübergreifende Blindleistungsbereitstellung des im Untersuchungsgebiet installierten dezentralen Anlagenverbundes quantifiziert. Im Anschluss wird der Einfluss steuerbarer Anlagen auf die Einsatzplanung unter Unsicherheiten bewertet. Hierbei konnte gezeigt werden, dass steuerbare Anlagen im Verbundbetrieb im Vergleich zu einer individuellen Marktteilnahme einen 23 % höheren Deckungsbeitrag durch den Ausgleich von Prognoseunsicherheiten erzielen.