Energiemanagement in der Niederspannungsversorgung mittels dezentraler Entscheidung
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatik | ger |
| dc.contributor.referee | Schmid, Jürgen (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Bendel, Christian (Dr.) | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-09T14:41:03Z | |
| dc.date.available | 2023-03-09T14:41:03Z | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.description | Zugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2007 | ger |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202303097608 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-89958-390-8 | |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:0002-3903 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/14486 | |
| dc.language.iso | ger | ger |
| dc.publisher | kassel university press | |
| dc.publisher.place | Kassel | |
| dc.rights | Urheberrechtlich geschützt | |
| dc.rights.uri | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.subject.swd | Niederspannungsnetz | ger |
| dc.subject.swd | Netzstabilität <Elektrische Energietechnik> | ger |
| dc.subject.swd | Dezentrale Elektrizitätserzeugung | ger |
| dc.subject.swd | Energiemanagement | ger |
| dc.subject.swd | Nachfragelenkung | ger |
| dc.subject.swd | Übertragungsnetz | ger |
| dc.subject.swd | Elektrizitätsnachfrage | ger |
| dc.subject.swd | Strompreis | ger |
| dc.subject.swd | Zeitabhängigkeit | ger |
| dc.title | Energiemanagement in der Niederspannungsversorgung mittels dezentraler Entscheidung | ger |
| dc.title.subtitle | - Konzept, Algorithmen, Kommunikation und Simulation - | ger |
| dc.type | Buch | |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| dcterms.abstract | Erneuerbare und dezentrale elektrische Erzeuger werden mit zunehmender Anzahl und Leistung im Netz installiert. Damit diese künftig konventionelle Kraftwerkskapazitäten ersetzen können, müssen sie auch Systemdienstleistungen und weitere Funktionen der elektrischen Energieversorgung, die bisher von konventionellen Kraftwerken erbracht wurden, zur Verfügung stellen. Eine technische Kommunikationsanbindung der dezentralen Erzeuger im Netzbetrieb wird dazu unerlässlich sein. Zugleich kommt auch dem Lastmanagement eine zunehmende Bedeutung zu, da sich die fluktuierenden Erzeuger Wind und Photovoltaik (PV) nicht in dem Maße regeln lassen wie konventionelle Kraftwerke. Da ein erheblicher Teil des deutschen Stromverbrauchs in der Niederspannungsversorgung stattfindet, erfordert auch dieser Aspekt die Möglichkeit, über eine Kommunikationsanbindung Geräte im Verteilnetz zu beeinflussen. Für Last- und Erzeugungsmanagement in der Niederspannungsversorgung müssen schließlich die Anforderungen der Kunden in der Niederspannungsversorgung berücksichtigt werden, neben Privathaushalten auch Kleingewerbe.Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist es entscheidend, alle Aspekte der Kommunikation und der Integration in die jeweiligen versorgten Gebäude so weit zu standardisieren und zu automatisieren, dass möglichst wenig individuelle Planung notwendig ist. Bezüglich der Kommunikation sind Standards entscheidend, die für eine einheitliche Sprache bei den Kommunikationspartnern sorgen. Außerdem ist es wichtig, den Kunden weiterhin Freiheit bezüglich ihres Energieverbrauchs zu lassen, aber zugleich Anreize zu schaffen, den Betrieb des Energieversorgungssytems zu unterstützen. Dies lässt sich durch Vorgabe eines variablen Tarifs erreichen, der dem Kunden die Entscheidung überlässt, zu welcher Zeit er wie viel Strom bezieht oder einspeist, aber zugleich dem Kunden einen finanziellen Anreiz gibt, sich dabei den Erfordernissen der Energieversorgung anzupassen. Über den Mechanismus der statistischen Mittelung wird dadurch ein Instrument entwickelt, das dem Kunden maximale Flexibilität, zugleich aber auch der Energieversorgung insgesamt einen sehr hohen Grad an Zuverlässigkeit bietet (Prinzip der „dezentralen Entscheidung auf Basis zentraler und dezentraler Informationen“).Schon heute ist der Netzanschlusspunkt eines Netzkunden als technische und juristische Grenze zwischen öffentlichem Netz und Gebäudenetz des Kunden definiert. Diese Grenze bleibt im Konzept des Bidirektionalen Energiemanagementinterface (BEMI) erhalten und wird durch eine intelligente Kommunikationsschnittstelle erweitert. Das BEMI wurde erfolgreich durch Laboraufbau und Simulation getestet. Ergebnisse des Labortests zeigen, dass typische Haushaltsgeräte automatisch ohne Beeinträchtigung der Funktion entsprechend der Anforderungen des Kunden kostenoptimal bei variablem Strompreis geschaltet werden. Auch der Nutzerzugriff auf das System, die notwendige Lastprofilerfassung und die Kommunikation mit einer BEMI-Leitstelle wurden implementiert und deren Funktion nachgewiesen.Für die Entwicklung und Beurteilung der Algorithmen des BEMI ist es unerlässlich, innerhalb kurzer Zeit das Verhalten von einem oder einer großen Anzahl von BEMIs zu testen. Das gilt umso mehr für die Algorithmen des Energiedienstleisters, der die BEMI-Kunden mit elektrischer Energie aus verschiedenen Quellen beliefert. Denn diese Algorithmen haben genau die Aggregation und zielgerichtete statistische Beeinflussung einer großen Anzahl von BEMI-Kunden zum Ziel. Daher wurde der Nutzen eines Energiemanagements mit einer hohen Anzahl von Lasten und BEMIs für den optimalen Einsatz der fluktuierenden Erzeugung mittels Simulation näher untersucht. Die Simulationsuntersuchungen zeigen, dass unter den getroffenen Annahmen durch das BEMI-Management ca. 30% der Energie, die regelbar zur Verfügung stehen muss, eingespart wird. Ein Vergleich der Daten bei unterschiedlicher Durchdringung mit fluktuierender Erzeugung zeigt, dass bei steigender Windkraft- und PV-Leistung die Bedeutung des Energiemanagements weiter wächst. | ger |
| dcterms.abstract | Decentralized electrical generation units (DG units) are connected to the European network with an increasing number and generation capacity. In the future, this should allow a reduction in the capacity of conventional power plants. This means, however, that ancillary services and other energy supply functions currently provided by conventional power plants will also have to be partially taken over by the decentralized systems. A communication system to which the DG units are connected is an essential requirement for achieving these aims. Load management will also become more important, as the electricity generation of photovoltaic (PV) and wind systems cannot be regulated to the same extent as conventional power plants. Since a considerable proportion of the electricity consumption takes place on the low voltage level, a communication system is also necessary to control the electrical loads installed in the distribution network. However, the management of controllable generators as well as controllable loads must take into account requirements of distribution grid customers, which are mainly private households and small businesses.In order to achieve these goals, it is essential to standardize and automate all aspects of the communication and building integration so that individual planning is reduced to a minimum. Communication standards must ensure that a common language is used between the various communication partners. Furthermore, it is important to maintain the freedom of the customers regarding their energy consumption, but at the same time to create an incentive for them to contribute to the operation of the supply system. This can be achieved by variable tariffs, which allow the customers to decide how much energy to consume or generate at any time, but also provide a monetary incentive to make a decision that meets the requirements of the supply system. The aggregated reaction of customers within a certain grid region to a certain tariff profile can be predicted robustly by statistical methods. Therefore, a system of variable tariffs can be a reliable tool for grid operators and energy suppliers while being very flexible for individual customers (Concept of “decentralized decision based on central and local information”).The grid connection represents the technical and legal interface between the public grid on the one side and the customer’s network on the other side. This interface is maintained in the Bidirectional Energy Management Interface (BEMI) concept, which allows for efficient agreement structures between grid operator, energy supplier and customer. The existing metering cabinet is extended using intelligent components. The BEMI system has been successfully tested in laboratory and in simulations. The results of the laboratory tests show that typical household devices can be controlled and switched to optimize the cost based on a variable tariff without affecting the function. Furthermore, the user interface, the load profile measurement, and communication with a BEMI control station have been implemented and proven.For the development and assessment of BEMI algorithms it is necessary to test the long time behavior of one or a large number of BEMIs within a short time. This is particularly true for the algorithms of the energy provider, who delivers electrical energy to the BEMI customers from a variety of sources. The aim of these algorithms is to aggregate and influence the BEMI customers based on a statistical control; therefore, a large number of BEMI customers has to be taken into account for the assessment of these algorithms. For this reason, a simulation was used to investigate the benefits of a BEMI-based energy management system with a large number of loads and high share of fluctuating generation. These simulations show that the BEMI-based management achieves a reduction of approx. 30 % of the energy that needs to be provided from controllable power plants (under the conditions assumed for the simulation). Simulation of the management with a variation of the share of fluctuating generation shows that energy management becomes ever more important as the share of generation from wind and PV systems increases. | eng |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Nestle, David | |
| dcterms.dateAccepted | 2007-10-08 | |
| dcterms.extent | 173, XLV Seiten | |
| dcterms.source.series | Erneuerbare Energien und Energieeffizienz - Renewable Energies and Energy Efficiency | |
| dcterms.source.volume | Band 7 / Vol. 7 | |
| kup.institution | FB 16 / Elektrotechnik / Informatik | |
| kup.iskup | true | |
| kup.series | Erneuerbare Energien und Energieeffizienz - Renewable Energies and Energy Efficiency | |
| kup.subject | Naturwissenschaft, Technik, Informatik, Medizin | |
| kup.typ | Dissertation |