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Zusammenfassung
  • Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der optimierten markt- und netzorientierten Bewirtschaftung der elektrischen Flexibilitätspotenziale von Nichtwohngebäuden (NWG). Im Kontext der Energiewende und der damit verbundenen Herausforderungen für elektrische Verteilnetze werden NWG als potenzielle neue Akteure untersucht, die durch den koordinierten Betrieb flexibler Anlagen – Wärmepumpen, Photovoltaikanlagen, elektrische Energiespeichersysteme und Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge – sowohl zur Dekarbonisierung des Energiesystems als auch zur Netzstabilisierung beitragen können. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine modulare Simulationsumgebung entwickelt, die ein physikalisch thermisches Energiemodell mit den Modellen der elektrisch betriebenen Anlagen koppelt und anhand realer Messdaten kalibriert sowie validiert wird. Darauf aufbauend wird ein Optimierungskonzept auf Basis Genetischer Algorithmen (GAL) entwickelt, das sowohl marktorientierte als auch netzorientierte Zielfunktionen berücksichtigt und eine optimierte Fahrplanermittlung für die flexiblen Anlagen eines NWG ermöglicht. Dem netzorientierten Betrieb wird dabei Vorrang eingeräumt, um externe Anforderungen eines Verteilnetzautomatisierungssystems zu erfüllen. Liegt eine solche Auflage nicht vor, wird das NWG marktorientiert betrieben. Das Konzept wird anhand von simulierten Fallstudien sowie im Rahmen eines realen Feltests erprobt und bewertet. Die marktorientierte Optimierung erzielt Stromkosteneinsparungen von 5 % bis 20 % gegenüber einem konventionellen Betrieb in der Simulation sowie von 2 % bis 4 % im Feldtest. Der netzorientierte Betrieb erfüllt je nach Szenario zwischen 40 % und 100 % der Anforderungen des Verteilnetzbetreibers. Die Ergebnisse belegen das wirtschaftliche und netztechnische Potenzial der entwickelten Methodik und leisten einen wesentlichen methodischen sowie praxisorientierten Beitrag zur Integration von NWG als flexible Akteure in das Energiesystem der Zukunft.
Abstract
  • This dissertation investigates the optimised market- and grid-oriented management of electrical flexibility in non-residential buildings (NRB). In the context of the energy transition and the associated challenges for electrical distribution grids, NRB are examined as potential new actors capable of contributing to both the decarbonisation of the energy system and grid stabilisation through the coordinated operation of flexible assets — heat pumps, photovoltaic systems, electrical energy storage systems, and electric vehicle charging infrastructure. A modular simulation environment is developed, coupling a physically thermal energy model with models of electrically operated assets, subsequently calibrated and validated against real measurement data. Building on this, an optimisation framework based on genetic algorithms (GAL) is devised, incorporating both market-oriented and grid-oriented objective functions to enable optimised scheduling of flexible assets within an NRB. Grid-oriented operation is assigned priority in order to fulfil external requests issued by a distribution grid automation system. In the absence of such requests, the NRB is operated in market-oriented mode. The framework is evaluated through simulated case studies and a real-world field test. Market-oriented optimisation achieves electricity cost reductions of between 5 % and 20 % compared to conventional operation in simulation, and between 2 % and 4 % in the field test. Grid-oriented operation fulfils between 40 % and 100 % of distribution grid operator requests, depending on the scenario. The results demonstrate the economic and grid-technical potential of the developed methodology and make a significant methodological and practice-oriented contribution towards the integration of NRB as flexible actors in the future energy system.
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