Forschung

Energy Management für Microgrids

Die in Deutschland angestrebte Energiewende ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Durch die steigende Anzahl an erneuerbaren Energien als Ersatz für kontrollierbare Atom-, Kohle- oder Gaskraftwerke erhöht sich die Volatilität im Netz. Um dennoch eine stabile Versorgung gewährleisten zu können, müssen physikalische Speicher eingesetzt werden. Dies können z. B. Pumpspeicher, Betontürme oder einfache Batterien sein. Während auf politischer Ebene einige Hindernisse zu umgehen sind, kann lokal in sogenannten Microgrids bereits heute auf erneuerbare Energien gesetzt werden – vollständig oder teilweise mit Netzbetrieb und zusätzlichen (steuerbaren) Generatoren.

Dabei ergibt sich schnell die Frage nach einer möglichst „intelligenten“ Regelung: Wann kaufe ich Strom zusätzlich ein, wann verkaufe ich selbst produzierten Strom, wann speichere ich ihn und wann produziere ich zusätzlichen mit meinem Generator? Das elektrische Netz kann dabei als dynamisches System betrachtet werden, für das ein „optimaler“ Regler entworfen werden soll. „Optimal“ kann auf monetäre Kosten, CO2-Emissionen oder andere Kriterien bezogen werden. Des weiteren ist für die Planung zu jedem Zeitpunkt eine Prognose über Stromerzeugung, -verbrauch und -preise in der Zukunft notwendig. Eine Möglichkeit, um all diese Bedingungen bei der Erzeugung einer Stellgrößentrajektorie zu berücksichtigen, ist MPC.

Modellprädiktive Regelung (MPC)

Das Grundprinzip einer MPC ist einfach erklärt. Betrachtet wird ein Prädiktionshorizont mit N Zeitschritten. Zum Zeitpunkt k1 wird nun ein Optimierungsproblem gelöst: Wie muss die Stellgröße u in den nächsten N Schritten gewählt werden, damit der entstehende Verlauf der Zustandsgröße x die Gütefunktion J minimiert? Die Lösung sind also N Werte (oder Vektoren) für u, jeweils für einen der N nächsten Zeitpunkte. Nun wird nur der erste ermittelte Wert tatsächlich auf die Strecke gegeben. Anschließend wird das Optimierungsproblem erneut gelöst, allerdings um einen Zeitschritt verschoben.

In der Umsetzung ergeben sich je nach Anwendung verschiedene Probleme. Im Falle eines Microgrids ist das häufigste Problem, die Rechenzeit, vernachlässigbar. Interessanter ist die Formulierung der Regelungsaufgabe: Da die zu optimierende Gütefunktion prinzipiell beliebig aussehen kann, liegt die Verwendung einer „ökonomischen“ MPC (Economic MPC, EMPC) nahe. Damit ergeben sich jedoch neue Fragestellungen bezüglich der Stabilität des Systems, die neben der Rechenzeit generell eine der beiden größten Herausforderungen ist. Zusätzlich können zwar Prognosen für die zukünftige Stromerzeugung der erneuerbaren Energien getroffen werden, allerdings sind diese statistischer Natur und mit Fehlern behaftet, ebenso wie der Stromverbrauch. Der Umgang mit diesen Unsicherheiten im Rahmen der (E)MPC ist Teil der aktuellen Forschungsarbeit.

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