Int2Grids - Integration von intelligenten Quartiersnetzen in Verbundnetze
Arbeitsgruppe: | AG Optimierung und Optimale Steuerung |
Leitung: | Prof. Dr. Christof Büskens ((0421) 218-63861, E-Mail: bueskens@math.uni-bremen.de ) |
Bearbeitung: |
Dr. Chathura Wanigasekara
Matthias Otten ((0421) 218-64360, E-Mail: maotten@uni-bremen.de) Ivan Mykhailiuk ((0421) 218-59897, E-Mail: ivamyk@uni-bremen.de) |
Projektförderung: | Bundesministerium für Wirtschaft und Energie |
Projektpartner: |
IAV, Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr, Gifhorn Arbeitsgruppe Optimierung, TU Ilmenau OFFIS e.V. – Institut für Informatik EWE NETZ GmbH |
Laufzeit: | 01.05.2020 - 31.12.2023 |

Quartiersnetze sind ein möglicher Weg zu einer dezentralen Energieversorgung. Flexibilitäten und Reserven in Quartiersnetzen werden bislang oft nur in aggregierter Form in ein übergeordnetes Verbundnetzmanagement integriert. Eine stärkere Aufschlüsselung der Flexibilitäten würde zu einem höheren Optimierungspotenzial führen. Dabei werden für jedes Quartiersnetz zunächst individuelle Optimierungsziele wie Kostenminimierung, Stabilitäts- und Effizienzmaximierung verfolgt. Dafür wird eine Mehrzieloptimierung, die auch Zielkonflikte beinhalten kann, durchgeführt. Als Lösung für ein solches Mehrziel-Optimierungsproblem wird ein optimaler Kompromiss zwischen den Zielfunktionen in Betracht gezogen.
Das Projekt verfolgt das übergeordnete Ziel, lokal optimierte Quartiersnetze so in das integrierte übergeordnete Netz zu integrieren, dass sowohl Optimierungsziele der Quartiersnetze in einer unteren Ebene als auch übergeordnete Ziele, wie die Netzstabilität des übergeordneten Verbundnetzes, erreicht werden. Hierbei wird zunächst eine statische Untersuchung der Möglichkeiten von Quartiersnetzen für Maßnahmen zur Erbringung von Netz- und Systemdienstleistungen vorgenommen. Darauf aufbauend wird anschließend das Netz als dynamisches Bi-level-Optimierungsproblem aufgefasst, wobei das Verbundnetz Sollwertvorgaben erstellt, die von den Quartiersnetzen umgesetzt werden sollen. Die Modellierung der Bi-Level-Optimierung erfolgt dabei als Multi-Agenten-System.