Masterarbeit, 2011
105 Seiten, Note: 1.0
Einleitung
1 EU-Forschungsprojekte zu Virtuellen Kraftwerken
1.1 DISPOWER-Projekt
1.2 FENIX
1.3 Framework Programm 7 - einige laufende Projekte
1.3.1 Address: Developement of interactive distribution energy networks
1.3.2 SUSPLAN - Developement of guidelines for integration of renewable energy
1.3.3 Irene-40 Infrastructure Roadmap for Energy Networks in Europe
2 Modellation und Simulation von Energiequellen in VPP
2.1 Photovoltaik
2.1.1 Mathematische Modelle für Solarpanel: Ort, Richtung, Zeit
2.1.2 Wetterabhängigkeiten - Berücksichtigung von Wolken
2.1.3 Modellimplementierung in Software
2.2 Windenergie
2.2.1 Mathematische Modelle für Windräder
2.2.2 Windverteilung über ein Jahr an einem Beispielort
2.2.3 Modellimplementierung in Software
2.3 Kraft-Wärme-Kopplung
2.3.1 Wärmebedarfsabhängige Führung - Jahreskurven
2.3.2 Strombedarfsabhängige Führung - Tageskurve
2.3.3 KWK-Modellimplementierung in Software
3 Energiespeicher
3.1 Mechanische Speicher
3.2 Akkumulatoren - chemische Speicher
3.3 Elektrische Speicher
3.4 Speicher-Softwaremodell
4 Erzeuger, Speicher und Verbraucher - Simulation
5 Zusammenfassung
Mathematik-Software im Vergleich
Die Masterarbeit befasst sich mit der Modellierung und Simulation dezentraler Energiequellen wie Photovoltaik, Windkraft und Kraft-Wärme-Kopplung in Virtuellen Kraftwerken (VPP), um deren technisches und wirtschaftliches Verhalten unter variierenden Bedingungen zu untersuchen.
1.1 DISPOWER-Projekt
DISPOWER steht für "Distributed Generation with High Penetration of Renewable Energy Sources" - also "Verteilte Stromerzeugung mit hohen Anteil an Erneuerbaren Energien" im Kontrast insbesondere zu zentralen Kohle- und Atom-Kraftwerken. Der Abschlußbericht aus dem Jahre 2006 und viele Detailberichte (Deliverables) aus den 11 Arbeitspaketen (Work Package - WP) sind öffentlich zugänglich [2]. Das Projekt gehört zu einem Cluster von Projekten (SUSTELNET, DGnet, INVESTIRE, MICROGRIDS, CRISP, DG FACTS) zur regenerativen Energieerzeugung IRED [3] und trug wesentlich zu Testumgebungen und Normungsvorbereitungen im Bereich dezentraler Energieerzeugung (DER = Distributed Energy Resources) DERlab [4] bei.
Dezentrale Stromerzeuger (Distributed Generation - DG) wie Photovoltaik PV, Windfarmen, Kraftwärme-Kopplung (Combined Head & Power - CHP), Gas/Biomasse-Anlagen, ... sind nicht nur kleiner als Großkraftwerke und in Verbraucher-näheren Verteilernetzen angeordnet, sondern häufig auch weniger bestimmt in ihrem Verhalten. Die zeitliche Leistungsbereitstellung in Abhängigkeit von Sonne und Wind läßt sich nicht prognostizieren aber nicht erzwingen. Der von CHP abgedeckte Wärmebedarf und die damit anfallende Stromerzeugung verhält sich ebenfalls anders als das Stromnachfrageprofil der Netzbetreiber. Die zunehmende Nutzung von Erneuerbaren Energien stellt zunächst ohne die in diesem und anderen Projekten entwickelten Planungs-, Meß-, Kommunikation- und Steuerungsmittel zur Einbindung in virtuelle Kraftwerke - virtual Power Plants VPP) ein die Netzsicherheit und -stabilität gefährdendes Problem dar. DISPOWER hat nicht nur dieses Problem weitgehend gelöst, sondern auch technische, wirtschaftliche und regulatorische Mittel bereitgestellt, den Wert Erneuerbarer Energien und dezentraler Energieerzeugung zu erhöhen. DISPOWER und Nachfolgeprojekte erleichtern den Umbau des klassischen Elektrizitätsnetzes mit wenigen großen zentralen Erzeugern von denen die Energie in klarer einheitlicher Richtung zu den Verbrauchern fließt, zu viel komplizierteren Strukturen mit sehr vielen kleinen Erzeugern (auch mit nicht deterministischem Verhalten) in Verbrauchernähe.
1 EU-Forschungsprojekte zu Virtuellen Kraftwerken: Überblick über internationale Initiativen und Forschungsprojekte, die sich mit der Integration dezentraler Energieressourcen in intelligente Stromnetze beschäftigen.
2 Modellation und Simulation von Energiequellen in VPP: Detaillierte mathematische Beschreibung und softwaretechnische Umsetzung der Energieerzeugung durch Photovoltaik, Windkraft und KWK-Anlagen inklusive Wettereinflüssen.
3 Energiespeicher: Untersuchung verschiedener Speicherkonzepte von mechanischen Systemen (Schwungräder) über chemische Akkumulatoren bis hin zu elektrischen Speichern für eine effiziente Lastverteilung.
4 Erzeuger, Speicher und Verbraucher - Simulation: Zusammenführung der Einzelmodelle zu einem Gesamtsystem, um das Zusammenspiel von Erzeugung, Speicherung und Haushaltsverbrauch zu simulieren.
5 Zusammenfassung: Synthese der gewonnenen Simulationsergebnisse und Ausblick auf die Notwendigkeit flexibler Steuerungssysteme in zukünftigen, dezentral strukturierten Siedlungsnetzen.
Dezentrale Stromerzeugung, Virtuelle Kraftwerke, Photovoltaik, Windenergie, Kraft-Wärme-Kopplung, Energiespeicher, Netzstabilität, MatLab, Simulation, NetcDF, Klimadaten, Lastmanagement, Smart Grid, regenerative Energien, Lastprofil
Die Arbeit beschäftigt sich mit der mathematischen Modellierung und der computergestützten Simulation von dezentralen Energieerzeugungsanlagen und Speichern, um deren Integration in virtuelle Kraftwerksstrukturen zu analysieren.
Die Schwerpunkte liegen auf der Erzeugung durch erneuerbare Energien (Sonne, Wind), der Kraft-Wärme-Kopplung, der Speicherung von elektrischer und thermischer Energie sowie der Simulation des Verbrauchsverhaltens in Haushalten.
Das Ziel ist es, einfache Modelle für verschiedene Energiequellen zu erstellen, diese in MatLab/Octave zu implementieren und das Verhalten dieser Netzwerke unter Berücksichtigung realer Daten und Wettereinflüsse zu simulieren.
Es wird eine modellbasierte Simulation verwendet, bei der mathematische Formeln in Programmier-Skripte (MatLab/Octave, R) übersetzt und mit Wetter- sowie Klimadatensätzen validiert werden.
Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen der Modellbildung für Photovoltaik, Wind und KWK, die Behandlung von Wetterdaten (NetCDF), die Implementierung von Speichermodellen und die gekoppelte Simulation von Erzeugern und Verbrauchern.
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Dezentrale Stromerzeugung, Virtuelle Kraftwerke (VPP), Photovoltaik, Windkraft, Energiespeicher, Lastmanagement und Software-Simulation definieren.
R bietet mächtige Bibliotheken (z.B. für statistische Daten oder räumliche Geodaten), die es ermöglichen, große Klimadatensätze effizient auszuwerten und grafisch für die Simulation der erneuerbaren Energiepotenziale aufzubereiten.
Die Arbeit nutzt Datensätze (z.B. vom Deutschen Wetterdienst oder Eumetsat), die als NetCDF-Dateien vorliegen, und verarbeitet diese mit Tools wie 'cdo' und Skripten, um standortspezifische Strahlungswerte für die PV-Simulation zu erhalten.
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