Modellierung und Steuerung zukünftiger Energienetze

Das Projektteam von ENets erstellt mathematische Prognosemodelle, wie sich der Bedarf an Strom im Jahresverlauf entwickelt, um das Stromnetz der Zukunft optimal zu gestalten. Im BMBF-Projekt arbeiten vier wissenschaftliche Partner gemeinsam mit vier Partnern aus der Industrie.

Erneuerbare Energien decken inzwischen 36 Prozent der Stromversorgung ab (Stand Dezember 2017) und haben in einzelnen Stunden bereits den vollständigen Strombedarf Deutschlands gedeckt. Die schrittweise Umstellung von Kohle und Kernkraft auf Sonne, Wind und Biomasse bringt Veränderungen für Wirtschaft und Verbraucher mit sich. Erneuerbare Energien sind unbeständig und die Versorgung schwankt je nach Wind- und Sonnenstärke. Um an Spitzentagen Zukäufe aus dem Ausland zu vermeiden und Versorgungssicherheit zu gewährleisten, helfen Prognosemodelle, die ermitteln, wie sich der Bedarf im Laufe des Jahres entwickelt.

Ein Modell zur Beschreibung des Stromnetzes und zur Prognose der Ein- und Ausspeisungen zu erstellen, ist Kern unseres Forschungsvorhabens. Am Ende soll ein algorithmisch effizientes Gesamtmodell stehen, welches eine gekoppelte Perspektive von Markt und Netz als auch von Strom und Gas bietet – Ebenen, die bislang meist separat analysiert wurden.

Wir beschäftigen uns mit folgenden Fragestellungen:

• Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Integration stochastischer Eingangsgrößen in die physikalischen Netzmodelle für Strom und Gas
• Integration preissensitiver Nachfrage (smart-grids) und volatiler Erzeuger (erneuerbare Energien) in Strommarktmodelle für den Day-Ahead- und den Intraday-Markt
• Methoden zur Kopplung und operativen Optimierung des Strom- und Gasnetzes unter Berücksichtigung unsicherer Eingangsgrößen