Institut für Automation und angewandte Informatik

Demand Side Management

Langname

Prognose und Betriebsführung in Verteilnetzen mit anreizbasierter Verbraucherbeeinflussung und fluktuierender Einspeisung

Antragsteller

Dr.-Ing. Peter Bretschneider
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung
Anwendungszentrum Systemtechnik (AST)

Professor Dr.-Ing. Ralf Mikut
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Angewandte Informatik

Professor Dr.-Ing. Dirk Westermann
Technische Universität Ilmenau
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebiet Elektrische Energieversorgung 

Förderung

DFG, 2012-2015

Beschreibung

Die dt. Stromversorgung ist einem signifikanten Wandel unterworfen. Ein Grund hierfür ist die Zunahme zentraler und dezentraler fluktuierender Einspeisung. Der dadurch ebenfalls zunehmende Regelleistungs-bedarf kann zukünftig u.a. z.T. durch Nutzung des verbraucherseitig beeinflussbaren Leistungsanteils der typischen Verbraucher der Nieder- und Mittelspannungsebenen als virtueller Speicher gedeckt werden, wobei die dafür notwendige Verbrauchsbeeinflussung bspw. mittels Steuer- (Demand-Side-Management) oder Preissignalen (Demand-Response) erfolgt. Derart beeinflusstes Verbraucherverhalten ist jedoch mit herkömmlichen Lastprognosemethoden für Standard- und Sonderlastkunden nicht mehr hinreichend gut prognostizierbar. Das Kernziel des Projektes ist daher die Untersuchung und mathematische Modellierung der Auswirkungen von Anreizsignalen für die Verbraucher auf deren Verbrauch, Lastprognosen und Netzbetrieb. Es wird eine Prognosemethode unter Berücksichtigung von verbrauchssteuernden und -be-einflussenden Anreizsignalen erarbeitet, die verschiedene Verbrauchermodelle inkl. ihrer Integration in den Netzbetrieb umfasst und insbesondere auch die leittechnische Infrastruktur berücksichtigt. Nach Einbindung der Modelle in ein rückgekoppeltes System werden dessen Eigenschaften untersucht und unerwünschte Phänomene identifiziert. Die experimentelle Umsetzung und Validierung ausgewählter Szenarien erfolgt im bestehenden Forschungspark „Intelligente Energiesysteme“ Ilmenau.

 

Ausgewählte Publikationen

Waczowicz, S.; Reischl, M.; Klaiber, S.; Bretschneider, P.; Konotop, I.; Westermann, D.; Hagenmeyer, V. & Mikut, R.
Virtual Storages as Theoretically Motivated Demand Response Models for Enhanced Smart Grid Operations
Energy Technology, WILEY-VCH Verlag, 2016, 163-176

Klaiber, S.; Waczowicz, S.; Mikut, R.; Konotop, I.; Westermann, D. & Bretschneider, P.
A Contribution to the Load Forecast of Price Elastic Consumption Behavior
Proc. IEEE Powertech, Eindhoven, 2015

Waczowicz, S.; Klaiber, S.; Bretschneider, P.; Konotop, I.; Westermann, D.; Reischl, M. & Mikut, R.
Data Mining zur Analyse der Auswirkungen von Preissignalen auf Haushaltsstromkunden
at - Automatisierungstechnik, 2014, 62, 740-752