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Integrated optimization of resource scheduling and electrical energy trade at large markets in consideration of stochastic influencing variables

Integrated optimization of resource scheduling and electrical energy trade at large markets in consideration of stochastic influencing variables
考虑随机影响变量的大市场资源调度与电能交易综合优化
批准号:
5367351
负责人:
Professor Dr.-Ing. Hans-Jürgen Haubrich (†)
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
2003
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2002-12-31 至 2005-12-31

项目摘要

项目成果

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Die Liberalisierung der europäischen Elektrizitätsmärkte hat zu einer Intensivierung des Stromhandels geführt. Erzeugungsgesellschaften müssen den Einsatz ihrer Kraftwerke am Markt ausrichten und die Planung von Stromerzeugung und -handel integrieren. Dies bedeutet für die Kraftwerkseinsatz- und Spothandelsoptimierung mit einem Betrachtungszeitraum von bis zu einem Tag, die An- und Abfahrzeitpunkte der Dampfturbinenanlagen, den vorläufigen Einsatz der Gasturbinen- und Wasserkraftwerke sowie den Spothandel vorzuplanen. Sogar bei diesem kurzfristigen Zeithorizont sind das Verhalten des Spotmarktes, die zu deckende Last, die Windenergieeinspeisung sowie die Funktionsfähigkeit thermischer Kraftwerksblöcke mit erheblichen Unsicherheiten behaftet. Da in der Praxis die Optimierung bisher dennoch rein deterministisch erfolgt, besteht das Ziel des Forschungsvorhabens in der Überprüfung dieser Planungspraxis und in der Ermittlung derjenigen Einflussgrößen, deren explizit stochastische Berücksichtigung wirtschaftlich vorteilhaft ist. Die mit Unsicherheiten behafteten Einflussgrößen sollen analysiert und über geeignete statistische Kenngrößen erfasst werden. Von besonderer Bedeutung ist die Abbildung der Fähigkeit der Systemkomponenten, kurzfristig auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren. Ein Arbeitsschwerpunkt besteht in der Neuentwicklung eines stochastischen Optimierungsverfahrens, das die Berücksichtigung der Unsicherheiten in der Optimierung erlaubt und die systeminhärente Flexibilität bei der Reaktion auf zufallsbedingte Ereignisse nachbildet. Die Ergebnisse vergleichender Untersuchungen deterministisch und stochastisch generierter Einsatzpläne exemplarischer thermischer und hydrothermischer Kraftwerkssysteme sollen zeigen, bei welchen unsicheren Eingangsinformationen die stochastische Optimierung zu wirtschaftlich relevanten Vorteilen führt.
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