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Forschungsarbeit

Atomkraft, nein danke; AVKWs, ja bitte!
Divide et impera für zukünftige Energiesysteme

Von Alexander Schiendorfer (20.11.2013)

Unsere heutige Energieversorgung basiert auf der Annahme, dass wenige, aber große Kraftwerke unter Verbrennung fossiler Brennstoffe (Erdöl, Kohle, etc) oder unter Einsatz von Atomenergie für die Versorgung von Städten aufkommen. Die zunehmende Ressourcenknappheit dieser fossilen Brennstoffe, sowie Umweltinitiativen, motivieren den Einsatz von erneuerbaren Energien wie Wind-, Wasser-, oder Biomassekraftwerken. Allerdings wird bereits für ein mittleres Kraftwerk ein Vielfaches an kleineren Kraftwerken benötigt. Dies führt dazu, dass die Anzahl zu koordinierender Kraftwerke stark ansteigt. Beispielsweise existieren allein in Bayern 3900 Kleinwasserkraftanlagen mit einer Ausbauleistung mit weniger als 1000kW, was etwa 94% aller bayerischen Wasserkraftanlagen ausmacht.

Zukünftige Energiesysteme könnten daher hierarchisch organisiert sein, wobei Verteilnetze die Stromproduktion mit ihren vielen weiträumig verteilten, dezentralen Erzeugungsanlagen organisieren. Die hohe Zahl an beteiligten Akteuren stellt die Realisierung solch eines Vorhabens vor große Hürden und verlangt nach dezentralen Algorithmen, die auch bei steigenden Kraftwerken verwaltbar bleiben. Ein Hauptproblem besteht dabei in der Synchronisation von Produktion und Verbrauch, sodass die Netzfrequenz im Stromnetz möglichst konstant bei 50 Hz bleibt. Ein möglicher Ansatz fasst Strom als Ressource auf, die auf mehrere Teilnehmer verteilt wird. Aus theoretischer Sicht verbleibt dieses Problem jedoch im Allgemeinen sehr schwer optimal zu lösen.

Schiendorfer: Abb. 1[Bildunterschrift / Subline]: Abb. 1: Eine beispielhafte AVKW-Struktur: AVKWs können andere AVKWs steuern und verteilen die ihnen vorgegebene Last auf die darunterliegenden Kraftwerke. Die Symbole zeigen unterschiedliche Kraftwerkstypen (z.B., Wind, Wasser, Solar, Biomasse).

Zur Lösung solcher so genannter Ressourcenallokationsprobleme bietet sich moderne Optimierungssoftware an. Kraftwerke werden mit Hilfe von Variablen und Gleichungen als mathematisches Modell beschrieben und Ziel ist es, eine geeignete Verteilung der Last auf die Kraftwerke zu finden. Beispielsweise könnten Kraftwerke nur in einem bestimmten Band bestehend aus Minimal- und Maximalleistung produzieren oder die Änderung der Leistung darf in 15 Minuten maximal 15% betragen. Sobald eine gewisse Problemgröße überschritten wird, lassen sich praktische Probleme mit Echtzeitanforderungen zentral nicht mehr in akzeptabler Zeit lösen. In dieser Arbeit wird ein skalierbarer Ansatz präsentiert, um die steigende Komplexität mit Hilfe eines hierarchischen, "regio-zentralen" Mechanismus zu beherrschen. Dazu werden einige Kraftwerksmodelle einer Region zusammengefasst und zentral und somit effizient gelöst, wobei eine Region eine Gruppierung von Kraftwerken darstellt und als autonomes, virtuelles Kraftwerk (AVKW) bezeichnet wird. Neben harten Bedingungen wie physikalischen Grenzen können auch priorisierte Präferenzen z.B. für Leistungsbereiche mit günstigen Wirkungsgraden in die Optimierung eingehen. Diese Bedingungen können nicht immer alle von einer Belegung erfüllt werden, aber Lösungsverfahren versuchen, zumindest die wichtigsten Präferenzen zu erfüllen. Formale Constraint-Sprachen eignen sich für diese Aufgabe, da heterogene Anforderungen wie die der unterschiedlichen Kraftwerkstypen durch den allgemeinen Formalismus berücksichtigt werden können und effiziente Algorithmen zur Lösung dieser Probleme existieren. Die so entstehenden Regionen sind hierarchisch organisiert, wobei ein übergeordnetes, virtuelles Kraftwerk die Leistungsvorgaben an seine untergebenen Kraftwerke delegiert. Ein Hauptteil der Arbeit versucht, die Komplexität durch Abstraktionsalgorithmen zu reduzieren. Aus den Einzelkraftwerksmodellen wird ein abstrahiertes, einfacher zu lösendes mathematisches Modell für eine Region  berechnet, das an höhere Hierarchieebenen weitergereicht wird. Als Beispiel sei ein AVKW gegeben, die zwei Kraftwerke enthält, wobei eines zwischen 1 und 4 Megawatt und das andere zwischen 7 und 10 Megawatt erzeugen kann und beide auch komplett ausgeschalten werden können. Folglich kann die Region insgesamt die Intervalle [1,4] und [7,10] bereitstellen (falls genau eines der Kraftwerke läuft, beziehungsweise [0,0] falls keines und [8,14] falls beide laufen. Da die Intervalle [7,10] und [8,14] überlappen, können sie zu einem Bereich [7,14] zusammengefasst werden, wodurch das Modell etwas vereinfacht wird.

Schiendorfer: Abb. 2[Bildunterschrift / Subline]: Abb. 2: Absolute Laufzeiten des zentralen bzw. regio-zentralen Ansatzes für unterschiedliche Mengen von Kraftwerken.

Die entwickelten Schemata und Algorithmen generieren solche Modelle voll automatisiert. Im empirischen Teil der Arbeit wird die Lösungsqualität des regio-zentralen Ansatzes mit einem identischen zentralen Ansatz verglichen und das bessere Laufzeitverhalten bei großen Problemen demonstriert. So konnte zum Beispiel bei 1000 simulierten Kraftwerken eine Abweichung zwischen Lastvorgabe und Produktion von durchschnittlich 2.2% relativ zur Lastvergabe im regio-zentralen Ansatz in weniger als einem Drittel der Laufzeit eines zentralen Ansatzes erreicht werden. Der zentrale Ansatz brachte im Schnitt eine Abweichung von 3.3%, da bei manchen Zeitschritten das Limit von 30 Minuten überschritten wurde und die Kraftwerke in ihrem derzeitigen Zustand verblieben, was hohe Verletzungen zur Folge hatte.

Resultate dieser Arbeit werden in einem Paper "Constraint Relationships for Soft Constraints" auf der SGAI-2013 in Cambridge, UK bzw. in einem Paper "Synthesis and Abstraction of Constraint Models for Hierarchical Resource Allocation Problems" auf der ICAART 2014 veröffentlicht.


Wissenschaftlicher Werdegang
  • 2011
  • Bachelor of Science in Software Engineering, FH Hagenberg, Österreich
  • 2011 - 2013
  • Wissenschaftliche Hilfskraft, DFG-Projekt "OC-Trust", Lehrstuhl für Sofwaretechnik, Universität Augsburg
  • 2013
  • Master with honours in Software Engineering, Universität Augsburg

Publikation
  • Fault Diagnosis in HVAC Systems based on the Heat Flow Model Alexander Schiendorfer, Gerhard Zimmermann, Yan Lu, George Lo Proceedings of the SimBuild, 5th National Conference of IBPSA-USA Madison, Wisconsin (2012)