Die Stromerzeuger bieten an der Strombörse einen Erzeugungspreis an, der die variablen Kosten des Kraftwerksbetriebs widerspiegelt. Anhand dieser Grenzkosten wird nach dem Merit-Order Prinzip schließlich der Strompreis ermittelt. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob das Bieten nach Grenzkosten heute wie auch in einem zukünftig deutlich heterogener aufgestellten Kraftwerksportfolio, das an der Börse Handel treibt, weiterhin Bestand hat. So verändert die aktuelle Situation an den Energiemärkten durch die unvorhergesehenen starken Preisanstiege der Rohstoffe das gewohnte Handelsbild, denn bei einem gleichgebliebenen Kraftwerkspark sind die Beschaffungskosten bspw. für Gaskraftwerke überproportional gestiegen. Auch der europaweite Ausbau der erneuerbaren Energien kann Einfluss auf das Bietverhalten der Marktteilnehmer haben. Da die Grenzkosten der erneuerbaren Energien Anlagen nahezu null sind, kann deren zunehmender Handel an den Märkten zu großen Differenzen zwischen den Grenzkosten der bietenden Kraftwerke führen. Gleichzeitig können besonders die zu erwartenden Volatilitäten bei der Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu sehr geringen Strompreisen führen und damit Refinanzierungen erschweren. Zusätzlich verbindet die europäische Marktkopplung unterschiedliche Erzeugungsparks miteinander und verändert damit ebenfalls die bestehenden Märkte und deren Handelseigenschaften. So kann es finanziell attraktiv erscheinen, einen Aufschlag auf die Grenzkosten oder eine strategisch platzierte Stromnachfrage zu nutzen. Im Rahmen des Vorhabens sollen daher die an der EPEX SPOT vorhandenen Gebotsdaten in den Preiskurven auf strategische Muster hin analysiert werden. Gefundene Strategien werden in einem zweiten Schritt in die Zukunft getestet. Dazu wird deren Einfluss auf den Strompreis und Investitionen in flexible Erzeugungstechnologien in Deutschland unter Berücksichtigung der in Zukunft stark unterschiedlichen nationalen Stromerzeugungssysteme in Europa untersucht.
Das Vorhabenziel ist die Entwicklung, Implementierung und Optimierung eines intelligenten Energiemanagementsystems und eine Validierung an der Kläranlage Bad Wörishofen. Dabei wird eine generische Systemarchitektur geschaffen, die Entscheidungsunterstützung durch Simulationen und mathematische Optimierung bietet, welche sich leicht auf andere Kläranlagen übertragen lassen soll. Hierzu werden die Systemmodule definiert und der Datenfluss festgelegt, um Kläranlagenbetreiber bei Entscheidungen im Anlagen- und Energiemanagement zu unterstützen. Technische und regulatorische Anforderungen werden berücksichtigt, ebenso wie Aspekte der Cyber-Sicherheit. Für die Integration in die Betriebsprozesse werden Datenformate und Schnittstellen definiert und die Anbindung an das Prozessleitsystem vorbereitet. Ein benutzerfreundliches Bedienkonzept erhöht die Akzeptanz. Im Rahmen der technischen Umsetzung wird ein Optimierungsverfahren für intelligentes Lastmanagement entwickelt, das den Energieverbrauch durch zeitliche Glättung von Spitzenlasten optimiert. Hierbei werden prognostizierter Verbrauch, Energieerzeugung und variable Stromtarife einbezogen, um die Eigenenergieerzeugung zu maximieren und Stromkosten zu reduzieren. Flexible Prozesse wie der Betrieb von Zentrifugen werden integriert, um die Energieeffizienz weiter zu steigern. Externe Datenquellen, etwa Wetter-, Prozess- und Kanalnetz-Daten, werden über einheitliche Schnittstellen angebunden und für Prognosen nutzbar gemacht. Im Testbetrieb wird das iEEMS an die spezifischen Bedingungen der Kläranlage angepasst und unter realen Betriebsbedingungen evaluiert. Handlungsempfehlungen werden durch Fachkräfte geprüft und umgesetzt. Die Mensch-Technik-Interaktion sowie die in vorherigen Arbeitspaketen definierten Leistungskennzahlen (KPIs) werden bewertet, um das System weiter zu optimieren. Der ganzheitliche Ansatz ermöglicht eine nachhaltige Steigerung der Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit der Kläranlage
About 40% of final energy consumption in Germany will take place in and around buildings. Heating, cooling, hot water and the operation of electric devices are doing the most important areas - in the future probably also increasingly electric vehicles. The Open Gateway Energy Management Alliance (OGEMA) is an open software platform for energy management in this area. This connects energy consumers and producers to the customer with control centers of energy supply and binds a display for user interaction to. Thus, end-users should be able to automatically observe the future variable price of electricity and energy consumption to times. All participating developers to turn their ideas for automated energy can be used more efficiently to implement in appropriate software.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Der Arbeitsschwerpunkt für Green Fusion liegt hierbei in der Entwicklung einer modularen Simulationsbibliothek des Energiesystems im Gebäude sowie der Anbindung der Objekte an die Kommunikationsschnittstelle durch die Cloud.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Der Arbeitsschwerpunkt für Green Fusion liegt hierbei in der Entwicklung einer modularen Simulationsbibliothek des Energiesystems im Gebäude sowie der Anbindung der Objekte an die Kommunikationsschnittstelle durch die Cloud.
Die Stromerzeuger bieten an der Strombörse einen Erzeugungspreis an, der die variablen Kosten des Kraftwerksbetriebs widerspiegelt. Anhand dieser Grenzkosten wird nach dem Merit-Order Prinzip schließlich der Strompreis ermittelt. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob das Bieten nach Grenzkosten heute wie auch in einem zukünftig deutlich heterogener aufgestellten Kraftwerksportfolio, das an der Börse Handel treibt, weiterhin Bestand hat. So verändert die aktuelle Situation an den Energiemärkten durch die unvorhergesehenen starken Preisanstiege der Rohstoffe das gewohnte Handelsbild, denn bei einem gleichgebliebenen Kraftwerkspark sind die Beschaffungskosten bspw. für Gaskraftwerke überproportional gestiegen. Auch der europaweite Ausbau der erneuerbaren Energien kann Einfluss auf das Bietverhalten der Marktteilnehmer haben. Da die Grenzkosten der erneuerbaren Energien Anlagen nahezu null sind, kann deren zunehmender Handel an den Märkten zu großen Differenzen zwischen den Grenzkosten der bietenden Kraftwerke führen. Gleichzeitig können besonders die zu erwartenden Volatilitäten bei der Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu sehr geringen Strompreisen führen und damit Refinanzierungen erschweren. Zusätzlich verbindet die europäische Marktkopplung unterschiedliche Erzeugungsparks miteinander und verändert damit ebenfalls die bestehenden Märkte und deren Handelseigenschaften. So kann es finanziell attraktiv erscheinen, einen Aufschlag auf die Grenzkosten oder eine strategisch platzierte Stromnachfrage zu nutzen. Im Rahmen des Vorhabens sollen daher die an der EPEX SPOT vorhandenen Gebotsdaten in den Preiskurven auf strategische Muster hin analysiert werden. Gefundene Strategien werden in einem zweiten Schritt in die Zukunft getestet. Dazu wird deren Einfluss auf den Strompreis und Investitionen in flexible Erzeugungstechnologien in Deutschland unter Berücksichtigung der in Zukunft stark unterschiedlichen nationalen Stromerzeugungssysteme in Europa untersucht.
Die Stromerzeuger bieten an der Strombörse einen Erzeugungspreis an, der die variablen Kosten des Kraftwerksbetriebs widerspiegelt. Anhand dieser Grenzkosten wird nach dem Merit-Order Prinzip schließlich der Strompreis ermittelt. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob das Bieten nach Grenzkosten heute wie auch in einem zukünftig deutlich heterogener aufgestellten Kraftwerksportfolio, das an der Börse Handel treibt, weiterhin Bestand hat. So verändert die aktuelle Situation an den Energiemärkten durch die unvorhergesehenen starken Preisanstiege der Rohstoffe das gewohnte Handelsbild, denn bei einem gleichgebliebenen Kraftwerkspark sind die Beschaffungskosten bspw. für Gaskraftwerke überproportional gestiegen. Auch der europaweite Ausbau der erneuerbaren Energien kann Einfluss auf das Bietverhalten der Marktteilnehmer haben. Da die Grenzkosten der erneuerbaren Energien Anlagen nahezu null sind, kann deren zunehmender Handel an den Märkten zu großen Differenzen zwischen den Grenzkosten der bietenden Kraftwerke führen. Gleichzeitig können besonders die zu erwartenden Volatilitäten bei der Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu sehr geringen Strompreisen führen und damit Refinanzierungen erschweren. Zusätzlich verbindet die europäische Marktkopplung unterschiedliche Erzeugungsparks miteinander und verändert damit ebenfalls die bestehenden Märkte und deren Handelseigenschaften. So kann es finanziell attraktiv erscheinen, einen Aufschlag auf die Grenzkosten oder eine strategisch platzierte Stromnachfrage zu nutzen. Im Rahmen des Vorhabens sollen daher die an der EPEX SPOT vorhandenen Gebotsdaten in den Preiskurven auf strategische Muster hin analysiert werden. Gefundene Strategien werden in einem zweiten Schritt in die Zukunft getestet. Dazu wird deren Einfluss auf den Strompreis und Investitionen in flexible Erzeugungstechnologien in Deutschland unter Berücksichtigung der in Zukunft stark unterschiedlichen nationalen Stromerzeugungssysteme in Europa untersucht.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 368 |
| Europa | 11 |
| Kommune | 1 |
| Land | 25 |
| Weitere | 17 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 73 |
| Zivilgesellschaft | 12 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 326 |
| Gesetzestext | 1 |
| Text | 48 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 20 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 66 |
| Offen | 334 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 380 |
| Englisch | 73 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 31 |
| Keine | 226 |
| Webseite | 167 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 193 |
| Lebewesen und Lebensräume | 275 |
| Luft | 177 |
| Mensch und Umwelt | 401 |
| Wasser | 98 |
| Weitere | 393 |