Abstract
Um dem Klimawandel entgegen zu wirken sind Energiee zienz und Integration
von erneuerbaren Energiequellen essentiell. Um einen m oglichst hohen Anteil
an erneuerbaren Energien am Gesamtenergieverbrauch zu gew ahrleisten, werden
in zuk unftigen Energiesystemen verschiedene Energiesektoren wie Elektrizit at,
W arme und Gas st arker und vor allem intelligent in sogenannten Smart Energy
Systems miteinander verkoppelt sein. Die Betriebsplanung f ur solche komplexen
Systeme wird immer wichtiger, da hier Potentiale bestehen, indem die vorhandenen
Kapazit aten optimal genutzt werden.
Das zur Betriebsplanung f ur Energieversorgungssysteme zugeh orige Optimierungsproblem
wird im Allgemeinen als Unit Commitment Problem bezeichnet.
Darin wird f ur einen de nierten Planungshorizont, bestehend aus diskreten Zeitpunkten,
der optimale Betrieb von Erzeugeranlagen und Speichereinheiten innerhalb
des modellierten Systems entsprechend einer de nierten Zielfunktion berechnet.
Zum L osen des Unit Commitment Problems wird weit verbreitet Mixed
Integer Linear Programming verwendet. Zu diesem Thema gibt es eine Vielzahl
an wissenschaftlichen Arbeiten. Dennoch gibt es viele Bereiche, die weiterer Forschung
bed urfen. Zu diesem Zweck befasst sich diese Arbeit mit der Entwicklung
von Mixed Integer Linear Programming Modellen und Formulierungen f ur das
Unit Commitment Problem.
Zum einen wird ein generischer Modellierungsansatz f ur Kraft-W arme-Kopplung-
Anlagen vorgestellt, der die Anlagen in gekoppelte und entkoppelte Einheiten
unterteilt. Dadurch wird die Anzahl der notwendigen Optimierungsvariablen auf
ein Minimum reduziert und die Modellierung kann mit ublichen Parametern oder
mit vorhandene Betriebsdaten durchgef uhrt werden. Die entstandenen Modelle
wurden mit realen Betriebsdaten einer Gegendruck-Dampfturbine und einer
Entnahme-Kondensations-Dampfturbine in einem Fernw arme-Heizkraftwerks verglichen
und validiert.
Zum anderen wird ein Model eines sensiblen thermischen Energiespeichers vom
Typ eines Festbettregenerators pr asentiert. Bisherige kapazit atsbasierte Modelle
sind sehr einfach und k onnen den tats achlichen Betrieb eines solchen Speichers nicht korrekt darstellen. Mit dem vorgestellten Modell kann die tats achliche
Speicherleistung und Temperatur am Speicherausgang besser abgebildet werden.
Des Weiteren wurden zwei Formulierungen f ur die Systemintegration entwickelt:
Einerseits zur Approximierung der S attigungsverluste beim Ladevorgang,
die durch die steigende Temperatur am Speicherausgang (S attigung) w ahrend
des Ladeprozesses verursacht werden; andererseits eine Beschr ankung, welche sicherstellt,
dass prozessseitig w ahrend dem Entladen eine minimale Temperatur
durch Mischung von Massenstr omen nicht unterschritten wird. Ergebnisse der
Teststudien zeigen, dass mit diesen Ma nahmen der Betrieb eines Festbettregenerators
wesentlich genauer modelliert werden kann, wodurch Pr adiktionsfehler
vermieden und die Gesamte zienz des Systems verbessert werden.
Schlie lich wird eine Methode zur Aggregation von identischen Erzeugereinheiten
vorgestellt. Identische Erzeuger verursachen eine Symmetrie im Unit Commitment
Problem, wodurch die L osung des Problems erschwert wird, da es aufgrund
der Symmetrie eine Vielzahl an aquivalenten L osungen gibt. Durch die
Aggregation wird diese Symmetrie aufgehoben. Allerdings wird bei ublichen Aggregationsmethoden
die Last anderungsgeschwindigkeit nicht mehr korrekt abgebildet.
Hierzu wurde die sogenannte Shifting Generation Level Methode entwickelt,
um die Last anderung von aggregierten identischen Einheiten korrekt zu
modellieren. Damit k onnen die Betriebspunkte der einzelnen Einheiten verfolgt
werden ohne zus atzliche ganzzahlige Variablen zu ben otigen, welche den Rechenaufwand
enorm erh ohen w urden. Anhand verschiedener Fallbeispiele konnte
gezeigt werden, dass mit der vorgestellten Methode die Lastrampen korrekt
und rechene zient modelliert werden k onnen. Dadurch ist es m oglich gr o ere
Planungshorizonte mit dennoch genauer Abbildung der zul assigen Lastrampen
zu ber ucksichtigen.
In order to counteract climate change, energy e ciency and the integration of
renewable energy sources are essential. In order to ensure the highest possible
share of renewable energies in total energy consumption, various energy sectors
such as electricity, heat and gas will be linked together more strongly and intelligently
in so-called smart energy systems. Operation planning for such complex
systems is becoming increasingly important, as there lies potential in optimally
exploiting existing capacities.
The optimization problem associated with operation planning for energy supply
systems is generally referred to as the unit commitment problem. The result
is the optimal operation of generating units and storages within the modeled
system according to a chosen objective function for a certain planning horizon,
consisting of discrete points in time. Mixed Integer Linear Programming
is widely used to solve the unit commitment problem. There is a large number
of scienti c works on this topic. Nevertheless, there are many areas that
require further research. For this purpose, this thesis deals with the development
of mixed integer linear programming models and formulations for the unit
commitment problem.
On the one hand, a generic modeling approach for CHP units is presented that
divides the plants into coupled and decoupled units. Thus, the number of necessary
optimization variables is reduced to a minimum and the modeling can be
done with common parameters or with existing operating data. The resulting
models were compared and validated with real operating data of a back-pressure
and an extraction-condensing steam turbine in a district heating plant.
On the other hand, a model of a sensible thermal energy storage device of the
packed bed generator type is presented. Previous capacity-based models are
very simple and cannot correctly represent the actual operation of such a storage.
With the presented model, the actual storage power and temperature at
the storage outlet can be better represented. Furthermore, two formulations for
system integration have been developed: On the one hand, an approximation of
the saturation losses during the charging process caused by the rising temperature at the storage outlet (saturation) during the charging process; on the other
hand, a constraint which ensures that during the discharging process the temperature
behind the storage does not fall below a certain minimum temperature.
The results of the case studies show that with these measures the operation of
a packed bed generator can be modeled much more accurately, thus avoiding
prediction errors and improving the overall e ciency of the system.
Finally, a method for the aggregation of identical generator units is presented.
Identical generators cause a symmetry in the unit commitment problem, which
makes the problem more di cult to solve, since there are many equivalent solutions
due to the symmetry. The symmetry can be avoided by aggregation.
However, with conventional aggregation methods, the maximum ramp rate of
the individual units is no longer modeled correctly. For this purpose, the socalled
Shifting Generation Level Method was developed to correctly model the
ramp speed of the aggregated units. With this method the operating points
of the individual units can be tracked without the need for additional integer
variables, which would increase the computational e ort drastically. By means
of di erent case studies it could be shown that the ramp speed can be modeled
correctly and computationally e cient. Thus it is possible to consider larger
planning horizons while still maintaining a precise modeling of the feasible ramp
speed of the individual units.
Originalsprache | Englisch |
---|---|
Gradverleihende Hochschule |
|
Betreuer/-in / Berater/-in |
|
Datum der Bewilligung | 19 Juni 2019 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2019 |
Research Field
- Efficiency in Industrial Processes and Systems