Robuste dezentrale Energiemanagementmethoden mit geringem Datenaustausch und hoher Interoperabilität

Das Arbeitspaket « Robuste dezentrale Energiemanagementmethoden mit geringem Datenaustausch und hoher Interoperabilität » läuft über die gesamte Projektlaufzeit. Bei der Realisierung eines intelligenten Eigenverbrauchs und der Energiespeicherung ist es wichtig, die unterschiedlichsten Geräte innerhalb eines Haushalts sowie verschiedene Haushalte untereinander zu koordinieren. Dies erfordert intelligente Energiemanagement-Algorithmen und eine effiziente Kommunikation zwischen den Geräten und zwischen den Haushalten. Da sowohl die Geräte als auch die Haushalte sehr unterschiedlich sein können, ist es wichtig, das Energiemanagement so zu gestalten, dass eine hohe Interoperabilität und Robustheit gewährleistet ist.

In diesem Arbeitspaket sollen dezentrale Energiemanagement-Algorithmen untersucht und weiterentwickelt werden. Die Dezentralisierung soll dazu beitragen, den Kommunikationsbedarf gering zu halten, indem sichergestellt wird, dass Subsysteme über eine eigene Intelligenz und Entscheidungsbefugnis verfügen und nicht alle Systemzustände an eine zentrale Steuereinheit kommuniziert oder Steuerbefehle zurückkommuniziert werden müssen. Es muss auch kein umfassendes zentrales Systemmodell vorliegen, sondern die Subsysteme sollten sich gekapselt selbst regulieren. Natürlich gibt es weiterhin eine Kommunikation zwischen den Subsystemen, allerdings auf einem höheren Informationsniveau mit einem geringeren Detaillierungsgrad. Durch die Definition geeigneter Standard-Datenschnittstellen kann eine sehr hohe Interoperabilität gewährleistet werden, wodurch Energiemanagementlösungen einfacher umsetzbar und damit pra-xistauglicher und robuster werden. Im Arbeitspaket werden verschiedene Ansätze aus der Literatur auf ihre Eignung im Projekt untersucht und bewertet, von schwarmbasierten Ansätzen bis hin zu dezentralen Optimierungsansätzen wie Alternate Direction Method of Multipliers (ADMM). Der aussichtsreichste Kandidat wird dann auf die spezifische Problemstellung des Asimute-Projekts angewendet und weiterentwickelt. Konkret sind folgende Maßnahmen geplant :

In einer ersten Maßnahme sollen bestehende Ansätze aus der dezentralen Steuerung großer Energiesysteme auf die Steuerung von Komponenten innerhalb eines lokal begrenzten Energie-systems, etwa der einzelnen Haushalte, aber auch auf die Interaktion zwischen verschiedenen Haushalten übertragen werden. Ziel ist es, systemübergreifend wichtige Informationen über den Gesamtsystemzustand (z. B. Stromüberschuss oder Strommangel) für intelligente dezentrale Reaktionen und Strategien einzelner Geräte (z. B. Ladepunkte, flexible Lasten etc.) oder Haushalte zu nutzen und die Interaktion zu optimieren. Diese Energiemanagementlösungen werden zunächst simulativ entwickelt und optimiert.

In einer zweiten Maßnahme wird das bestehende Test-Microgrid mit realen Energiesystemkomponenten (PV-Anlage, Lithium-Ionen-Speicher, bidirektionale Ladestation, steuerbare Lasten, …) am Institut für Nachhaltige Energiesysteme (INES) der Hochschule Offenburg zusammen mit der dortigen Power-Hardware-in-the-Loop-Umgebung genutzt, um reale Prosumer hinsichtlich ihrer Energiesystemkomponenten und ihrer Datenschnittstellen nachzubilden. In diesen Testum-gebungen sollen die entwickelten Lösungen umgesetzt und ausgiebig getestet werden. Hierzu sollen reale Lastkurven und PV-Erzeugungskurven für verschiedene Prosumer-Szenarien her-angezogen werden, um die Leistungsfähigkeit der Energiemanagement-Algorithmen im Hinblick auf verschiedene Leistungskennzahlen wie den Eigenverbrauch zu bewerten. Ziel ist es, ein Schaufenster zu schaffen, das der interessierten Öffentlichkeit präsentiert werden kann.

Abschließend werden in einer dritten Maßnahme die Ergebnisse im Hinblick auf einen möglichen flächendeckenden Rollout im zukünftigen Energiesystem ausgewertet.

Automatisierte Energiemanagement-Algorithmen können dabei helfen, die Umsetzung der in WP3 identifizierten Energiesparmaßnahmen zu unterstützen. Erkenntnisse aus den Anforderun-gen an technische Lösungen aus WP4 sind sehr wertvoll, um Energiemanagementlösungen zu schaffen, die eine entsprechende Nutzerakzeptanz aufweisen. Selbstverständlich müssen tech-nische Lösungen auch rechtliche Rahmenbedingungen einhalten, die in WP6 analysiert werden. Intelligente Energiemanagement-Algorithmen erfordern in der Regel Prognosen zu Erzeugung und Lasten, wie sie in WP8 untersucht und entwickelt werden. Es gibt weitere Schnittstellen zu Arbeitspaketen, die sich der Betriebsführung von Komponenten wie Heizsystemen oder Batte-rien widmen, dies allerdings ohne einen besonderen Fokus auf Dezentralisierung zu legen.