Dezentrales vernetztes Energiemanagement: Ein Ansatz auf Basis eines verteilten adaptiven Realzeit-Multiagentensystems

Medientyp: E-Book

Titel: Dezentrales vernetztes Energiemanagement : Ein Ansatz auf Basis eines verteilten adaptiven Realzeit-Multiagentensystems

Enthält: Danksagung; Zusammenfassung; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungen; Tabellenverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Motivation; 1.2 Zielsetzung; 1.3 Verwandte Arbeiten; 1.4 Aufbau und Gliederung der Arbeit; 2 Das europäische Energieversorgungssystem; 2.1 Stand der Technik; 2.2 Energiewirtschaftliche Entwicklung; 2.3 Herausforderungen an eine verteilte Regelung dezentraler Energieumwandlungsanlagen; 3 Verteilte Verhandlungen in einem dezentralen Agentensystem; 3.1 Agentenmodell; 3.2 Verhandlungsarchitektur; 3.3 Preisbildung; 3.4 Anpassen von Geboten und Angeboten
6 Experimentelle Untersuchungen6.1 Qualitätsmerkmale und Systemparameter in DEZENT; 6.2 Experimentelle Vorgehensweise; 6.3 Erzeugen einer Klasse realitätsnaher Konfigurationen; 6.4 Aufbau des experimentellen Beispielnetzes; 6.5 Experimentelle Untersuchung von DEZENT ohne Peak Management; 6.6 Experimentelle Untersuchung von DEZENT mit Peak Management; 6.7 Zusammenfassung der fallstudienhaften Untersuchung; 7 Dezentrale Betriebsführung; 7.1 Leitungsüberlastungen durch veränderte Versorgungskonfigurationen; 7.2 Spannungsprofil in einem strahlenförmigen Netz
7.3 Herkömmliche Verfahren zur Bewertung von Betriebszuständen7.4 Stable State Recognition; 8 Fazit und Ausblick; 8.1 Fazit; 8.2 Ausblick; A Anhang; A.1 Lastgangkurven Einzelhaushalte; A.2 Lastgangkurve Photovoltaik; A.3 Lastgangkurve Windkraft; Literaturverzeichnis;
3.5 Modellsimulationen zum Einfluss der similarity und der Preisrahmengröße3.6 Kommunikation über Ticket Distributoren; 3.7 Komplexität und Skalierbarkeit des Verhandlungsalgorithmus; 4 Dezentrales Netzmanagement; 4.1 Bedingte Konsumenten/Produzenten; 4.2 Peak Demand and Supply Management in DEZENT; 4.3 Virtuelle Konsumenten/Produzenten; 4.4 Komplexität und Skalierbarkeit des erweiterten Verhandlungsalgorithmus; 5 Verteiltes Lernen; 5.1 Reinforcement Learning; 5.2 Kooperatives Lernen in DEZENT; 5.3 Modellsimulation des DECOLEARN-Algorithmus; 5.4 Komplexität und Skalierbarkeit von DECOLEARN

Beteiligte: Lehnhoff, Sebastian [VerfasserIn]

Erschienen: Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2010

Umfang: Online-Ressource (XIX, 264 S, digital)

Sprache: Deutsch

DOI: 10.1007/978-3-8348-9658-2

ISBN: 9783834896582

Identifikator:

RVK-Notation: QH 461 : Energieversorgungsmodelle
QR 530 : Allgemeines
ZN 8520 : Betriebsverhalten, Regelung von Elektroenergiesystemen und -netzen

Schlagwörter: Dezentrale Elektrizitätserzeugung > Energiemanagement > Netzstabilität > Mehragentensystem > Verbundnetz > Reserveleistung
Dezentrale Elektrizitätserzeugung > Energiemanagement > Netzstabilität > Mehragentensystem > Verbundnetz > Reserveleistung

Entstehung:

Anmerkungen: Description based upon print version of record

Beschreibung: Das europäische Energieversorgungssystem -- Verteilte Verhandlungen in einem dezentralen Agentensystem -- Dezentrales Netzmanagement -- Verteiltes Lernen -- Experimentelle Untersuchungen -- Dezentrale Betriebsführung -- Fazit und Ausblick.

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.

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