Verbundvorhaben: VideKIS - Integrierter virtueller Kraftwerksverbund aus dezentralen Kleinanlagen zur KI gestützten Erbringung von Systemdienstleistungen; Teilvorhaben: Entwicklung KI-basierter Methoden, Komponenten und Systeme für das optimale Portfoliomanagement dezentraler virtueller Kraftwerksverbünde
Zeitraum
2021-09-01 – 2025-02-28
Bewilligte Summe
317.101,75 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI6058F
Leistungsplansystematik
Netzautomatisierung [EB1825]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI6)
Förderprogramm
Energie
Für einen zuverlässigen und sicheren Netzbetrieb in zukünftigen dekarbonisierten Energieversorgungsystemen müssen Systemdienstleistungen wie Spannungs- und Frequenzhaltung auch von dezentralen Erzeugungsanlagen wie Wind- und Wasserkraftwerken erbracht werden, statt wie bisher von konventionellen Kraftwerken. Durch die regelungstechnischen und administrativen, sowie die aktuellen Anforderungen an die Systemdienstleistungsbereitstellung, ist eine Teilnahme kleiner Anlagen nicht realisierbar. Diese Probleme werden durch eine Aggregation mehrerer kleiner Anlagen zu einem virtuellen Kraftwerk heute schon adressiert. In VideKIS erfolgt die Entwicklung eines Systems, welches über die einfache Aggregation hinausgeht und unterschiedliche Fähigkeiten der neuen Akteure ausnutzt um (Primär-)Regelleistung zu erbringen. Dabei liegt der Fokus auf der optimalen Ressourcenausnutzung sowie der Gewährleistung eines wirtschaftlichen und zuverlässigen Netzbetriebs. Die im Monitoring der Erzeugungsanlagen anfallenden Echtzeitdaten werden im Teilvorhaben der urban energy GmbH genutzt und mit weiteren Datenquellen wie Wettermessungen und -prognosen angereichert. Ziel ist dabei die Konzeption und Entwicklung der Plattformkomponenten zur effizienten, optimalen sowie automatisierten Poolzusammensetzung und Parametrisierung der Steuereinheiten virtueller Kraftwerksverbundsysteme. Im Zuge dessen werden Leistungsprognosen und Optimierungsverfahren zur intelligenten Steuerung entwickelt. Diese basieren auf Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, um anhand physikalischer und sicherheitsrelevanter Zielfunktionen des Gesamtsystembetriebs optimale Parameter an die Regler der dezentralen Steuereinheiten der Erzeugungsanlagen zu berechnen und übermitteln. Um diese Parametrisierung des Kraftwerksverbunds und deren Leistungsprognose auch für betriebswirtschaftliche Aspekte wie die erlösorientierte Koordination der Kapazitäten zu verwenden, erfolgt die Einbindung dieser Komponenten in eine Marktplattform