TY - JOUR
T1 - Assessment and conceptualization of industrial energy flexibility supply in mathematical optimization in a competitive and changing environment
AU - Knöttner, Sophie
AU - Hofmann, René
PY - 2024/3/15
Y1 - 2024/3/15
N2 - Wettbewerbsfähige und sich ändernde Rahmenbedingungen, wie die Notwendigkeit der Dekarbonisierung der Energieversorgung oder der wachsende Anteil der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien, führen dazu, dass in verschiedenen Systemen, z. B. in der Stromversorgung und der industriellen Produktion, Flexibilität erforderlich ist. Flexibilität wird häufig in mathematischen Optimierungsanwendungen berücksichtigt. Ihre Einbeziehung in die Optimierung kann jedoch aufgrund der Eigenschaften von Relativität und Zielorientierung zu widersprüchlichen Auffassungen von Flexibilität führen. Die Etablierung eines gemeinsamen Verständnisses von Flexibilität in industriellen Systemen unter allen Beteiligten und eine allgemeine, aber anpassungsfähige Formulierung für die Einbeziehung in die mathematische Optimierung könnten das Potenzial der Flexibilität in Zukunft besser nutzen und einen größeren Beitrag zur Energiewende leisten. In diesem Beitrag wird ein Überblick über Flexibilität, die Anreize dafür und ihre Integration in die Entscheidungsvariablen, Randbedingungen und Ziele der mathematischen Optimierung gegeben. Dies ermöglicht es den Autoren, industrielle Flexibilität in der Optimierung zu konzeptualisieren und liefert die Grundlage für den vorgestellten Ansatz: ein dreistufiges gemischt-ganzzahliges lineares Programmierungsoptimierungsmodell zur Integration von Flexibilität in die Bewertung kostenoptimaler Energieversorgungssysteme.Der vorgestellte Ansatz ist grundsätzlich für verschiedene Flexibilitätsarten geeignet, wird aber in dieser Studie zur Bewertung von Energieträgerflexibilität und zur Herausarbeitung ihrer Kostenimplikationen in einem Anwendungsfall aus der Industrie angewendet. Für die identifizierten Energieversorgungssysteme mit voller Energieträgerflexibilität stiegen die jährlichen Gesamtkosten im Vergleich zur kostenoptimalen Lösung mit allen verfügbaren Energieträgern um 62 bis 112%, wovon ein relevanter Anteil auf die bis zu vierfache Erhöhung der Investitionskosten zurückzuführen ist. Die beiden wichtigsten Schlussfolgerungen sind, dass (i) die Ergebnisse des vorgestellten Anwendungsfalls die Größenordnung des Kostenanstiegs für flexible Energieversorgungssysteme aufzeigen und (ii) der vorgestellte Ansatz weiter verwendet und entwickelt werden sollte, um verschiedene Arten von industrieller Flexibilität zu bewerten, z. B. die Analyse des Kostenanstiegs für robuste Energiesysteme in einem sich verändernden Umfeld, einen potenziellen Beitrag der Flexibilität für Energiemärkte oder Stromnetze oder die Flexibilität, die Produktionsänderungen ermöglicht.
AB - Wettbewerbsfähige und sich ändernde Rahmenbedingungen, wie die Notwendigkeit der Dekarbonisierung der Energieversorgung oder der wachsende Anteil der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien, führen dazu, dass in verschiedenen Systemen, z. B. in der Stromversorgung und der industriellen Produktion, Flexibilität erforderlich ist. Flexibilität wird häufig in mathematischen Optimierungsanwendungen berücksichtigt. Ihre Einbeziehung in die Optimierung kann jedoch aufgrund der Eigenschaften von Relativität und Zielorientierung zu widersprüchlichen Auffassungen von Flexibilität führen. Die Etablierung eines gemeinsamen Verständnisses von Flexibilität in industriellen Systemen unter allen Beteiligten und eine allgemeine, aber anpassungsfähige Formulierung für die Einbeziehung in die mathematische Optimierung könnten das Potenzial der Flexibilität in Zukunft besser nutzen und einen größeren Beitrag zur Energiewende leisten. In diesem Beitrag wird ein Überblick über Flexibilität, die Anreize dafür und ihre Integration in die Entscheidungsvariablen, Randbedingungen und Ziele der mathematischen Optimierung gegeben. Dies ermöglicht es den Autoren, industrielle Flexibilität in der Optimierung zu konzeptualisieren und liefert die Grundlage für den vorgestellten Ansatz: ein dreistufiges gemischt-ganzzahliges lineares Programmierungsoptimierungsmodell zur Integration von Flexibilität in die Bewertung kostenoptimaler Energieversorgungssysteme.Der vorgestellte Ansatz ist grundsätzlich für verschiedene Flexibilitätsarten geeignet, wird aber in dieser Studie zur Bewertung von Energieträgerflexibilität und zur Herausarbeitung ihrer Kostenimplikationen in einem Anwendungsfall aus der Industrie angewendet. Für die identifizierten Energieversorgungssysteme mit voller Energieträgerflexibilität stiegen die jährlichen Gesamtkosten im Vergleich zur kostenoptimalen Lösung mit allen verfügbaren Energieträgern um 62 bis 112%, wovon ein relevanter Anteil auf die bis zu vierfache Erhöhung der Investitionskosten zurückzuführen ist. Die beiden wichtigsten Schlussfolgerungen sind, dass (i) die Ergebnisse des vorgestellten Anwendungsfalls die Größenordnung des Kostenanstiegs für flexible Energieversorgungssysteme aufzeigen und (ii) der vorgestellte Ansatz weiter verwendet und entwickelt werden sollte, um verschiedene Arten von industrieller Flexibilität zu bewerten, z. B. die Analyse des Kostenanstiegs für robuste Energiesysteme in einem sich verändernden Umfeld, einen potenziellen Beitrag der Flexibilität für Energiemärkte oder Stromnetze oder die Flexibilität, die Produktionsänderungen ermöglicht.
KW - Industrielle Energieflexibilität,
KW - Industrielles Energiesystem
KW - Mathematische Optimierung
KW - Mixed-Integer Linear Programming
UR - https://doi.org/10.1016/j.enconman.2024.118205
U2 - 10.1016/j.enconman.2024.118205
DO - 10.1016/j.enconman.2024.118205
M3 - Article
SN - 0196-8904
VL - 304
JO - Energy Conversion and Management
JF - Energy Conversion and Management
IS - 118205
ER -