Dezentrales vernetztes Energiemanagement (PDF)
Ein Ansatz auf Basis eines verteilten adaptiven Realzeit-Multiagentensystems
Bestehende Energieversorgungssysteme stossen an ihre Grenzen, wenn es um die stabile und effiziente Integration einer grossen Zahl regenerativer Energieumwandlungsanlagen geht. Aufgrund der fehlenden Vorhersagbarkeit erneuerbarer Energieerzeugung ist ein...
sofort als Download lieferbar
Printausgabe Fr. 74.00
eBook (pdf)
Fr. 56.30
inkl. MwSt.
- Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Dezentrales vernetztes Energiemanagement (PDF)“
Bestehende Energieversorgungssysteme stossen an ihre Grenzen, wenn es um die stabile und effiziente Integration einer grossen Zahl regenerativer Energieumwandlungsanlagen geht. Aufgrund der fehlenden Vorhersagbarkeit erneuerbarer Energieerzeugung ist ein stabiler Betrieb des elektrischen Netzes nur möglich, wenn die Versorgungsschwankungen mit einer grossen Menge fossil erzeugter (planbarer) Reserveleistung ausgeglichen werden.
Sebastian Lehnhoff stellt einen Ansatz für ein dezentrales auf Softwareagenten basierendes Energiemanagementsystem unter verteilter Kontrolle vor, bei dem der Reserveleistungsbedarf minimiert und vorhandene Effizienzpotenziale stärker genutzt werden. Er zeigt, dass ein stabiler Betrieb sowie die Bereitstellung notwendiger Reserveleistung unter verteilter Kontrolle und Einhaltung strikter Realzeitanforderungen möglich ist und günstiger sein kann als bei der derzeitigen zentral geführten Versorgung.
Sebastian Lehnhoff stellt einen Ansatz für ein dezentrales auf Softwareagenten basierendes Energiemanagementsystem unter verteilter Kontrolle vor, bei dem der Reserveleistungsbedarf minimiert und vorhandene Effizienzpotenziale stärker genutzt werden. Er zeigt, dass ein stabiler Betrieb sowie die Bereitstellung notwendiger Reserveleistung unter verteilter Kontrolle und Einhaltung strikter Realzeitanforderungen möglich ist und günstiger sein kann als bei der derzeitigen zentral geführten Versorgung.
Lese-Probe zu „Dezentrales vernetztes Energiemanagement (PDF)“
6 Experimentelle Untersuchungen (S. 145-146)In den vorangegangenen Kapiteln wurde das DEZENT-Agentensystem modelliert (Kapitel 3.1), der Verhandlungsalgorithmus (Kapitel 3.2) entwickelt und sukzessiv um die Komponenten der Bedingten Agenten (Kapitel 4.1) und des verteilten Lernens (Kapitel 5) erweitert. Das erste formulierte Hauptziel (siehe Kapitel 1.2) von DEZENT ist, dass die erzielten Preise für Konsumenten und Produzenten günstiger sind, als unter zentralem Management in einem konventionellen Versorgungssystem (siehe Kapitel 2.1).
Die zweite wichtige Anforderung an das DEZENT-System ist, dass die entwickelten Prozesse für die Kommunikation, Koordination, Adaption und Stabilität (siehe Kapitel 1.4) die harten Echtzeitanforderungen in DEZENT erfüllen, d.h. hier, innerhalb einer Verhandlungsperiode von 500 ms Länge abgeschlossen sind. Zur Erfüllung des ersten Zieles wurden in Kapitel 3.3 enge Preisrahmen für die Verhandlungen eingeführt, da die Kosten für regenerative Energieerzeugung im bottom-up-Management deutlich niedriger liegen als Kosten für fossile Energieumwandlungsanlagen. Innerhalb dieser begrenzten Preisrahmen soll es Betreibern regenerativer Energieumwandlungsanlagen möglich sein, neben den Kosten für Abschreibung und Wartung der dezentralen Anlagen in angemessenem Rahmen Gewinn zu erwirtschaften.
Da Produzenten gleichzeitig Konsumenten sind (und umgekehrt), wird hiermit erreicht, dass Gewinne und Verluste weder einseitig verteilt sind noch extrem akkumuliert werden. In Abwesenheit von grossen reinen Erzeugern (Grosskraftwerken) sind die Preisrahmen ökonomisch akzeptabel, da einerseits die Selbstversorgung im Vordergrund steht und andererseits die Preisrahmen für top-down-Versorger (langfristige Einsatzplanung, Transport von fossilen Ressourcen und zentral erzeugter Energie) nicht lohnend sind. Beim Weiterreichen unbefriedigter Agenten auf höhere Verhandlungsebenen werden die festen Preisrahmen enger.
Hierdurch und in
... mehr
Kombination mit der Gestalt der Verhandlungskurven kann erwartet werden, dass die günstigsten Verträge zwischen Konsumenten und Produzenten stets auf der untersten Verhandlungsebene erzielt werden (siehe Kapitel 3.4.1). Dieser Anreiz für einen bevorzugt lokalen Ausgleich reduziert Transportwege und minimiert Verlustleistungen, wodurch die Gesamtversorgung insgesamt ef?zienter wird. Verträge werden zwischen Agenten mit ähnlichen Geboten und Angeboten geschlossen. Der Energiepreis des geschlossenen Vertrags wird als das arithmetische Mittel aus dem ähnlichen Gebot-Angebot-Paar berechnet.
Damit hierbei nicht Energiepreise verhandelt werden, die zu stark von individuellen Preisvorstellungen abweichen, wurde ein gültiger Ähnlichkeitsbereich eine sog. similarity de?niert, in dem Verträge zwischen unterschiedlich hohen Geboten und Angeboten geschlossen werden. Die Annäherung eines Konsumenten-Produzenten-Paares ?ndet auf Basis ihrer Verhandlungsparameter ihrer Strategien statt. Diese Strategien werden von Periode zu Periode auf Basis von verteilten Lernprozeduren angepasst. Der Erfolg des Lernalgorithmus hängt dabei von demWechsel zwischen Erforschen neuer Strategien (Exploration) und dem Ausnutzen von Wissen über bewährte Strategien (Exploitation) ab.
Damit hierbei nicht Energiepreise verhandelt werden, die zu stark von individuellen Preisvorstellungen abweichen, wurde ein gültiger Ähnlichkeitsbereich eine sog. similarity de?niert, in dem Verträge zwischen unterschiedlich hohen Geboten und Angeboten geschlossen werden. Die Annäherung eines Konsumenten-Produzenten-Paares ?ndet auf Basis ihrer Verhandlungsparameter ihrer Strategien statt. Diese Strategien werden von Periode zu Periode auf Basis von verteilten Lernprozeduren angepasst. Der Erfolg des Lernalgorithmus hängt dabei von demWechsel zwischen Erforschen neuer Strategien (Exploration) und dem Ausnutzen von Wissen über bewährte Strategien (Exploitation) ab.
... weniger
Autoren-Porträt von Sebastian Lehnhoff
Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff ist Juniorprofessor für Energieinformatik am OFFIS - Institut für Informatik in Oldenburg.
Bibliographische Angaben
- Autor: Sebastian Lehnhoff
- 2010, 2010, 264 Seiten, Deutsch
- Herausgegeben: Sebastian Lehnhoff
- Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
- ISBN-10: 3834896586
- ISBN-13: 9783834896582
- Erscheinungsdatum: 07.06.2010
Abhängig von Bildschirmgrösse und eingestellter Schriftgrösse kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 4.11 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Kommentar zu "Dezentrales vernetztes Energiemanagement"
0 Gebrauchte Artikel zu „Dezentrales vernetztes Energiemanagement“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Dezentrales vernetztes Energiemanagement".
Kommentar verfassen