Home | english  | Impressum | Datenschutz | Sitemap | KIT

Vorhersage von Einspeisemanagement (Einsman) in deutschen Verteilnetzen

Vorhersage von Einspeisemanagement (Einsman) in deutschen Verteilnetzen
Typ:Bachelorarbeit, Masterarbeit
Datum:vergeben
Betreuer:

Bent Richter

Die Klimaziele der Bundesregierung und EU sind nur zu erreichen, wenn der Anteil der erneuerbaren Energiekapazitäten stark gesteigert wird. Dadurch erhöht sich jedoch die volatile und schlecht zu kontrollierende Erzeugung und Netzbetreiber müssen immer stärker die Netztopologie berücksichtigen. In der heutigen Zeit ist diese nur unzureichend auf diesen Anstieg eingestellt und es kommt vermehrt zu Netzengpässe und Abschaltungen.

 

Netzengpässe entstehen, wenn die Kapazität der elektrischen Netze nicht ausreicht, die produzierte Energie abzutransportieren. Die Netzbetreiber können solche Netzengpässe mit unterschiedlichen Werkzeugen, wie Umschaltungen („netzbezogene Maßnahmen“) oder einen Redispatch auflösen. Dabei werden Anlagen vor einem Netzengpass runter, hinter dem Engpass heraufgeregelt. Ist ein Redispatch oder Umschaltung nicht möglich oder ausreichend, müssen Anlagen direkt abgeschaltet werden. Dabei ist vom Gesetzgeber festgelegt, dass die Abregelung von erneuerbaren Anlagen als “ultima ratio“ durchgeführt werden darf, also erst wenn alle andere Möglichkeiten ausgeschöpft sind [1]. Diese Abregelung wird als Einspeisemanagement (Einsman) bezeichnet. Jede dieser Maßnahmen verhindert eine Einspeisung klimaneutraler Energie in das System und erschweren damit die Erreichung der Klimaziele.

 

Vor allem in Norddeutschland erzeugt die hohe Einspeisung von Windenergie große Belastungen in den Verteil- und Übertragungsnetzen. Ein Großteil dieser Anlagen sind dabei in den Verteilnetzen angesiedelt. Die erzeugte Windenergie wird dabei aus den Verteilnetzen in die Übertragungsnetze gespeist und dann abtransportiert. Der starke Anstieg der Windenergiekapazitäten und die hohe Volatilität führten in den letzten Jahren vermehrt zu Netzengpässen in diesen Übertragungsnetzen und Verteilnetzen.
2017 wurden in Deutschland 5,5 TWh Energie aus erneuerbaren Anlagen abgeregelt. Im Frühjahr 2018 kam es sogar durch eine windgünstige Wetterlage zu einer gleichzeitigen Abregelung in Höhe von 5,9 GW, was in etwa 6 Atomkraftwerken mit einer Leistung von 1GW entspricht [2]. Ebenso müssen Entschädigungen für die Abschaltungen gezahlt werden [3]. Im Jahr 2018 beliefen sich die Kosten auf 635,4 Mio. € [1].  Jeder Einsatz von Einsman zeigt zum einen, dass die elektrischen Netze unzureichend auf den wachsenden Anteil an Erneuerbaren ausgelegt sind und zum anderen verhindert es die weitere Dekarbonisierung des Energiesektors.

 

Ziel der Arbeit:
Auf einen zur Verfügung gestellten Datensatz [4] sollen Sie mit der Hilfe von Machine Learning (z.B. GRU Networks oder LSTNs) die Ansätzen Einsman Abschaltungen im Verteilnetz vorhergesagt werden. Es soll gezeigt werden, dass Anlagenbetreiber in der Lage sind eine mögliche Abschaltung in ihrem Netzgebiet oder sogar ihrer eigenen Anlage mit öffentlich verfügbaren Daten vorherzusagen. Hierdurch ergibt sich für den Betreiber ein strategischer Vorteil, der auf dem Intra-Day Markt genutzt werden kann.

 

Literatur
[1] Next Kraftwerke, Was ist Einspeisemanagement - 
https://www.next-kraftwerke.de/wissen/einspeisemanagement

[2] Ubimet, Einspeisemanagement – Einfluss auf Marktpreise und Regelenergie - https://www.ubimet.com/einspeisemanagement-einfluss-auf-marktpreise-und-regelenergie-themenmagazin/

[3] Bundesnetzagentur, Leitfaden Einspeisemanagement 2018, https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/ErneuerbareEnergien/Einspeisemanagement/einspeisemanagement-node.html

[4] Staudt, P. et al. , Renewable feed-in management data Germany 2015-2018 - https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000089667