2015-12-01  –  2016-11-30

87.717,81 EUR

Ingenieurbüro Dr. Guttenberg, Hausham, Bayern

0325926C

Sicherer Systembetrieb [EB1811]

01164188/1  –  Grundlagen für ein Multi-Agentensystem zur Simulation von Energienetzen und Netzsteuerungsparadigmen

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI4)

Energie

Dezentrale Energiesysteme der Zukunft erfordern dezentrale Regelungsansätze. Aggregate im Stromnetz, ausgestattet mit entsprechenden Sensoren, können sich in diesen Systemen durch die Messung geeigneter Stromparameter eigenständig im Sinne der Systemstabilität verhalten, ohne von zentralen Einrichtungen (Detail-) Vorgaben zu erhalten. Das Teilvorhaben von Ingenieurbüro Dr. Guttenberg (IBG) erweitert diesen Ansatz um das Thema Gesamtwirkungsgrad. Ziel des Teilvorhabens von IBG ist es, eigene Methoden zur Analyse und Optimierung von Stromnetzen und EE-Anlagen zu testen und weiter zu entwickeln. Durch einen neuen Algorithmus wird es möglich, mehrere EE-Anlagen in ihrem Zusammenspiel mit Energiespeichern in Echtzeit zu optimieren. Mit einem eigenen Energiefluss-Analysetool wird IBG außerdem die Simulation gegen Messungen kalibrieren und den Erfolg der Optimierung untersuchen. Im Vorhaben wird ein Multi-Agenten-basierter Simulationsansatz entwickelt, der die grundsätzliche technische Funktionsweise und Realisierungsmöglichkeit dezentraler Regelungsansätze in Form von realitätsnahen Simulationen von Stromnetzen und dezentralen Verbrauchs-, Speicher- und Erzeugungsaggregaten erprobt. Ein bestehender Optimierungsalgorithmus, der auf der Methodik der Energieflussanalyse basiert, wird so weiterentwickelt, dass er im Kontext des Agentensystems zur optimalen Steuerung von EE-Anlagen bzw. Netzsegmenten eingesetzt werden kann. Die Kommunikationsmatrix des Agentensystems wird entsprechend erweitert, um die notwendigen Informationen für die Optimierung bereitzustellen. Ein Analysetool zur Untersuchung des Energieflusses wird zudem eingesetzt um die Simulation gegen Messdaten zu kalibrieren, den Effekt der Optimierung zu verifizieren und den generellen Nutzen der Analyse zu demonstrieren.