{"id":1025,"date":"2024-06-03T11:04:28","date_gmt":"2024-06-03T09:04:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.asimute.uha.fr\/de\/?p=1025"},"modified":"2024-06-13T11:21:51","modified_gmt":"2024-06-13T09:21:51","slug":"robuste-dezentrale-energiemanagementmethoden-mit-geringem-datenaustausch-und-hoher-interoperabilitat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.asimute.uha.fr\/de\/2024\/06\/03\/robuste-dezentrale-energiemanagementmethoden-mit-geringem-datenaustausch-und-hoher-interoperabilitat\/","title":{"rendered":"Robuste dezentrale Energiemanagementmethoden mit geringem Datenaustausch und hoher Interoperabilit\u00e4t"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\tForschung koordiniert durch Hochschule Offenburg<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das Arbeitspaket \u00ab Robuste dezentrale Energiemanagementmethoden mit geringem Datenaustausch und hoher Interoperabilit\u00e4t \u00bb l\u00e4uft \u00fcber die gesamte Projektlaufzeit. Bei der Realisierung eines intelligenten Eigenverbrauchs und der Energiespeicherung ist es wichtig, die unterschiedlichsten Ger\u00e4te innerhalb eines Haushalts sowie verschiedene Haushalte untereinander zu koordinieren. Dies erfordert intelligente Energiemanagement-Algorithmen und eine effiziente Kommunikation zwischen den Ger\u00e4ten und zwischen den Haushalten. Da sowohl die Ger\u00e4te als auch die Haushalte sehr unterschiedlich sein k\u00f6nnen, ist es wichtig, das Energiemanagement so zu gestalten, dass eine hohe Interoperabilit\u00e4t und Robustheit gew\u00e4hrleistet ist.<\/p>

In diesem Arbeitspaket sollen dezentrale Energiemanagement-Algorithmen untersucht und weiterentwickelt werden. Die Dezentralisierung soll dazu beitragen, den Kommunikationsbedarf gering zu halten, indem sichergestellt wird, dass Subsysteme \u00fcber eine eigene Intelligenz und Entscheidungsbefugnis verf\u00fcgen und nicht alle Systemzust\u00e4nde an eine zentrale Steuereinheit kommuniziert oder Steuerbefehle zur\u00fcckkommuniziert werden m\u00fcssen. Es muss auch kein umfassendes zentrales Systemmodell vorliegen, sondern die Subsysteme sollten sich gekapselt selbst regulieren. Nat\u00fcrlich gibt es weiterhin eine Kommunikation zwischen den Subsystemen, allerdings auf einem h\u00f6heren Informationsniveau mit einem geringeren Detaillierungsgrad. Durch die Definition geeigneter Standard-Datenschnittstellen kann eine sehr hohe Interoperabilit\u00e4t gew\u00e4hrleistet werden, wodurch Energiemanagementl\u00f6sungen einfacher umsetzbar und damit pra-xistauglicher und robuster werden. Im Arbeitspaket werden verschiedene Ans\u00e4tze aus der Literatur auf ihre Eignung im Projekt untersucht und bewertet, von schwarmbasierten Ans\u00e4tzen bis hin zu dezentralen Optimierungsans\u00e4tzen wie Alternate Direction Method of Multipliers (ADMM). Der aussichtsreichste Kandidat wird dann auf die spezifische Problemstellung des Asimute-Projekts angewendet und weiterentwickelt. Konkret sind folgende Ma\u00dfnahmen geplant :<\/p>

In einer ersten Ma\u00dfnahme sollen bestehende Ans\u00e4tze aus der dezentralen Steuerung gro\u00dfer Energiesysteme auf die Steuerung von Komponenten innerhalb eines lokal begrenzten Energie-systems, etwa der einzelnen Haushalte, aber auch auf die Interaktion zwischen verschiedenen Haushalten \u00fcbertragen werden. Ziel ist es, system\u00fcbergreifend wichtige Informationen \u00fcber den Gesamtsystemzustand (z. B. Strom\u00fcberschuss oder Strommangel) f\u00fcr intelligente dezentrale Reaktionen und Strategien einzelner Ger\u00e4te (z. B. Ladepunkte, flexible Lasten etc.) oder Haushalte zu nutzen und die Interaktion zu optimieren. Diese Energiemanagementl\u00f6sungen werden zun\u00e4chst simulativ entwickelt und optimiert.<\/p>

In einer zweiten Ma\u00dfnahme wird das bestehende Test-Microgrid mit realen Energiesystemkomponenten (PV-Anlage, Lithium-Ionen-Speicher, bidirektionale Ladestation, steuerbare Lasten, …) am Institut f\u00fcr Nachhaltige Energiesysteme (INES) der Hochschule Offenburg zusammen mit der dortigen Power-Hardware-in-the-Loop-Umgebung genutzt, um reale Prosumer hinsichtlich ihrer Energiesystemkomponenten und ihrer Datenschnittstellen nachzubilden. In diesen Testum-gebungen sollen die entwickelten L\u00f6sungen umgesetzt und ausgiebig getestet werden. Hierzu sollen reale Lastkurven und PV-Erzeugungskurven f\u00fcr verschiedene Prosumer-Szenarien her-angezogen werden, um die Leistungsf\u00e4higkeit der Energiemanagement-Algorithmen im Hinblick auf verschiedene Leistungskennzahlen wie den Eigenverbrauch zu bewerten. Ziel ist es, ein Schaufenster zu schaffen, das der interessierten \u00d6ffentlichkeit pr\u00e4sentiert werden kann.<\/p>

Abschlie\u00dfend werden in einer dritten Ma\u00dfnahme die Ergebnisse im Hinblick auf einen m\u00f6glichen fl\u00e4chendeckenden Rollout im zuk\u00fcnftigen Energiesystem ausgewertet.<\/p>

Automatisierte Energiemanagement-Algorithmen k\u00f6nnen dabei helfen, die Umsetzung der in WP3<\/a> identifizierten Energiesparma\u00dfnahmen zu unterst\u00fctzen. Erkenntnisse aus den Anforderun-gen an technische L\u00f6sungen aus WP4<\/a> sind sehr wertvoll, um Energiemanagementl\u00f6sungen zu schaffen, die eine entsprechende Nutzerakzeptanz aufweisen. Selbstverst\u00e4ndlich m\u00fcssen tech-nische L\u00f6sungen auch rechtliche Rahmenbedingungen einhalten, die in WP6<\/a> analysiert werden. Intelligente Energiemanagement-Algorithmen erfordern in der Regel Prognosen zu Erzeugung und Lasten, wie sie in WP8<\/a> untersucht und entwickelt werden. Es gibt weitere Schnittstellen zu Arbeitspaketen, die sich der Betriebsf\u00fchrung von Komponenten wie Heizsystemen oder Batte-rien widmen, dies allerdings ohne einen besonderen Fokus auf Dezentralisierung zu legen.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Hochschule Offenburg<\/span><\/p>

Badstra\u00dfe 24,<\/p>

77652 Offenburg<\/p>

Deutschland<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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