Ein großer Anteil variabler Stromerzeugung wird aufgrund der Bemühungen zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen und zur Nutzung erneuerbarer Ressourcen wie Wind und Sonne ein gemeinsames Merkmal der Stromnetze weltweit sein. In diesem Zusammenhang werden Flexibilitätsquellen von entscheidender Bedeutung sein, um die inhärente Volatilität und Unsicherheit dieser Quellen auszugleichen und jederzeit das erforderliche Gleichgewicht zwischen Erzeugung und Nachfrage zu erreichen.

In diesem Vortrag geben wir einen allgemeinen Überblick über die Idee, die Nachfrageseite als Quelle der Flexibilität in Smart Grids zu nutzen. Als Anwendung dieses Konzepts konzentrieren wir uns auf das Vehicle-to-Grid (V2G)-Paradigma, bei dem eine Flotte von Elektrofahrzeugen (EV) Ausgleichsdienste für das Netz bereitstellt, indem sie die Speicherkapazität der Flotte während der Leerlaufzeit der Elektrofahrzeuge nutzt.

Diese Arbeit ist Teil eines Pilotprojekts, das derzeit in Los Angeles, Kalifornien, durchgeführt wird und das Ziel hat, das Konzept von Vehicle-to-Grid (V2G) mit einer operativen Flotte zu demonstrieren. Das Ziel ist es, der Flotte die Teilnahme an Ancillary Services (AS)-Märkten zu ermöglichen, indem die Energiespeicherkapazität der Flotte während der Leerlaufzeit der Elektrofahrzeuge (EVs) genutzt wird. In Kalifornien werden leistungsbasierte Zahlungen für AS eingeführt. Im Falle der Frequenzregelung wird neben Kapazitätszahlungen auch eine schnelle und genaue Reaktion vergütet.

Wir werden Echtzeit-Steuerungen für die EV-Flotte vorstellen, die die Effizienz des bidirektionalen Ladens berücksichtigen, und wir erweitern dies, um die Auswirkungen der Vorausschau bei der Implementierung von Model Predictive Control (MPC)-Schemata zu untersuchen. Simulationen zeigen, dass die Steuerung im Vergleich zu Benchmark-Planungsalgorithmen den Nachlauffehler sowie die Regelkapazität und den Batteriezyklus verbessert. Zukünftige Herausforderungen und Forschungsmöglichkeiten werden ebenfalls diskutiert.

Die großflächige Integration nicht konventioneller erneuerbarer Energiequellen (NCRE) in Stromversorgungssysteme wirft wichtige Fragen hinsichtlich der Gültigkeit traditioneller Steuerungs-, Betriebs- und Langzeitplanungsmodelle auf. Insbesondere die inhärente Unsicherheit und Unbeständigkeit der Stromerzeugung aus Wind- und Sonnenenergie erhöht den Bedarf an Flexibilität in den Systemen; daher müssen sie in Systemplanungsmodellen angemessen berücksichtigt werden.

Traditionelle Modelle zur Planung von Stromerzeugung und -übertragung verwenden Lastdauer-Kurven, in denen der Bedarf eines Jahres anhand einiger weniger nicht-chronologischer repräsentativer Blöcke modelliert wird. Bei intermittierenden und schwer vorhersagbaren Ressourcen wird das chronologische Stundenverhalten aufgrund potenzieller Verstöße gegen Rampen- und Verpflichtungsbeschränkungen viel relevanter; dieser Effekt kann jedoch mit traditionellen Modellen nicht dargestellt werden. Um das Stundenverhalten zu berücksichtigen, müssen Planungsmodelle ungefähre Darstellungen von Dispatch- und Unit-Commitment-Beschränkungen enthalten, was in der Regel zu schwer lösbaren Formulierungen führt. In diesem Vortrag diskutieren wir die Verwendung einer engen linearen Approximation des Einheitenverpflichtungsproblems, die aus der Literatur zum Convex Hull Pricing stammt, in einem Erzeugungs- und Übertragungsplanungsmodell. Das vorgeschlagene Modell wird in reduzierten Versionen der Stromnetze von New England und Chile getestet. Die Ergebnisse zeigen eine verbesserte Leistung der vorgeschlagenen Formulierung im Vergleich zu traditionellen Planungsmodellen hinsichtlich der Optimalität der Lösungen und kürzere Konvergenzzeiten im Vergleich zum Modell mit einer exakten Darstellung der Verpflichtungsbeschränkungen.