Bild 1. Auswahl verschiedener Optimierungsziele und Anwendungsgebiete der Einsatzoptimierung (Bildquelle: TU Dresden)
Zur Darstellung und Lösung der Fragestellungen in der Einsatzoptimierung kommen hauptsächlich lineare gemischt ganzzahlige Modelle (MILP) zum Einsatz. Diese ermöglichen zum einen eine für die meisten Anwendungen ausreichend genaue Abbildungsgüte, zum anderen gewährleisten sie die gesicherte Globalität der Lösung bzw. eine quantifizierbare Annäherung an diese [1].
Bereits bei kleineren Erzeugerparks ist die Zahl der möglichen Betriebsweisen sehr groß, sodass es ohne Computerunterstützung nahezu unmöglich ist, z. B. mit der Forderung nach minimalen Betriebskosten, folgende Fragen zu beantworten:
- Wann wird welcher Erzeuger mit welcher Leistung eingesetzt?
- Wann und wie werden die Speicher genutzt?
- Welches Volumen von Liefer- und Bezugsverträgen wird gebraucht?
Die Beantwortung dieser Fragen wird dadurch signifikant erschwert, dass der Betrieb komplexer Energieerzeugungssysteme einer Vielzahl von Anfangs- und Randbedingungen unterliegt, u. a.:
- Bedarfsdeckung von Wärme, Kälte, Strom und Dampf,
- Liefer- und Bezugsverträge mit zeitvariablen Tarifen,
- regenerative Erzeugung abhängig von relevanten Wetterprognosen,
- Restriktionen der Energieerzeuger (z. B. KWK, Kessel, Solarthermie, Wärmepumpe),
- Restriktionen der Energiespeicher (Wärme, Kälte und Strom),
- Limitierungen durch Leitungskapazitäten,
- Verfügbarkeiten, Schaltzustände, An- und Abfahrvorgänge.
Durch die mathematische Modellierung als gemischt ganzzahliges Optimierungsproblem (MILP) sowie dessen Lösung mit geeigneten Algorithmen lässt sich die obige Fragestellung einschließlich der Beachtung sämtlicher Nebenbedingungen beantworten. An der Professur für Gebäudeenergietechnik und Wärmeversorgung wurde das Optimierungstool »FreeOpt«1 entwickelt, das die Einsatzzeiten und Leistungswerte der simulierten Anlagen, Lade- und Entladeströme sowie den Zustand des Speichers als auch den benötigten Primärenergieeinsatz sowie auftretende Kosten und Erträge ermittelt. Diese Berechnung geschieht für eine vorgegebene Erzeugerparametrisierung und einen definierten Optimierungszeitraum abhängig von relevanten gemessenen bzw. prognostizierten oder simulierten Randbedingungen, wie Bedarfswerte für Strom, Wärme, Klimadaten und Energiepreise im Ein- und Verkauf.
1 »FreeOpt« ist ein Ergebnis des Teilthemas 4 des BMWi-Projekts (FKZ 0327400B) »LowEx-Fernwärme – Multilevel District Heating« und wurde eigeninitiativ auf einem aktuellen Stand gehalten.
Des Weiteren ermöglicht die Formulierung als MILP die Lösung einer Vielzahl von aus der Einsatzoptimierung abgeleiteten Fragestellungen in verschiedenen Anwendungsgebieten (Bild 1).