Entwicklung eines Windleistungprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Die Maßnahmen zur Förderung der Windenergie in Deutschland haben wichtige Anstöße zur technologischen Weiterentwicklung geliefert und die Grundlagen für den enormen Anlagenzubau geschaffen. Die installierte Windleistung hat heute eine beachtliche Größenordnung erreicht und ein weiteres Wachstum in ähnlichen Dimensionen ist auch für die nächsten Jahre zu erwarten. Die aus Wind erzeugte elektrische Leistung deckt bereits heute in einigen Netzbereichen die Netzlast zu Schwachlastzeiten. Dies zeigt, dass die Windenergie ein nicht mehr zu vernachlässigender Faktor in der elektrischen Energieversorgung geworden ist. Im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung sind Betrag und Verlauf der Windleistung des folgenden Tages mittlerweile zu wichtigen und zugleich schwierig zu bestimmenden Variablen geworden. Starke Schwankungen und falsche Prognosen der Windstromeinspeisung verursachen zusätzlichen Bedarf an Regel- und Ausgleichsleistung durch die Systemführung. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prognosemodell liefert die zu erwartenden Windleistungen an 16 repräsentativen Windparks bzw. Gruppen von Windparks für bis zu 48 Stunden im Voraus. Aufgrund von prognostizierten Wetterdaten des deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die Leistungen der einzelnen Windparks mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) berechnet. Diese Methode hat gegenüber physikalischen Verfahren den Vorteil, dass der komplexe Zusammenhang zwischen Wettergeschehen und Windparkleistung nicht aufwendig analysiert und detailliert mathematisch beschrieben werden muss, sondern anhand von Daten aus der Vergangenheit von den KNN gelernt wird. Das Prognosemodell besteht aus zwei Modulen. Mit dem ersten wird, basierend auf den meteorologischen Vorhersagen des DWD, eine Prognose für den Folgetag erstellt. Das zweite Modul bezieht die online gemessenen Leistungsdaten der repräsentativen Windparks mit ein, um die ursprüngliche Folgetagsprognose zu verbessern und eine sehr genaue Kurzzeitprognose für die nächsten drei bis sechs Stunden zu berechnen. Mit den Ergebnissen der Prognosemodule für die repräsentativen Standorte wird dann über ein Transformationsmodell, dem so genannten Online-Modell, die Gesamteinspeisung in einem größeren Gebiet berechnet. Das Prognoseverfahren hat seine besonderen Vorzüge in der Genauigkeit, den geringen Rechenzeiten und den niedrigen Betriebskosten, da durch die Verwendung des bereits implementierten Online-Modells nur eine geringe Anzahl von Vorhersage- und Messstandorten benötigt wird. Das hier vorgestellte Prognosemodell wurde ursprünglich für die E.ON-Netz GmbH entwickelt und optimiert und ist dort seit Juli 2001 im Einsatz. Es lässt sich jedoch auch leicht an andere Gebiete anpassen. Benötigt werden dazu nur die Messdaten der Leistung ausgewählter repräsentativer Windparks sowie die dazu gehörenden Wettervorhersagen, um die KNN entsprechend zu trainieren.

Szenarien zur zukünftigen Stromversorgung, kostenoptimierte Variationen zur Versorgung Europas und seiner Nachbarn mit Strom aus erneuerbaren Energien

Sowohl die Ressourcenproblematik als auch die drohenden Ausmaße der Klimaänderung lassen einen Umstieg auf andere Energiequellen langfristig unausweichlich erscheinen und mittelfristig als dringend geboten. Unabhängig von der Frage, auf welchem Niveau sich der Energiebedarf stabilisieren lässt, bleibt dabei zu klären, welche Möglichkeiten sich aus technischer und wirtschaftlicher Sicht in Zukunft zur Deckung unseres Energiebedarfs anbieten. Eine aussichtsreiche Option besteht in der Nutzung regenerativer Energien in ihrer ganzen Vielfalt. Die Arbeit "Szenarien zur zukünftigen Stromversorgung, kostenoptimierte Variationen zur Versorgung Europas und seiner Nachbarn mit Strom aus erneuerbaren Energien" konzentriert sich mit der Stromversorgung auf einen Teilaspekt der Energieversorgung, der zunehmend an Wichtigkeit gewinnt und als ein Schlüssel zur nachhaltigen Energieversorgung interpretiert werden kann. Die Stromversorgung ist heute weltweit für etwa die Hälfte des anthropogenen CO2-Ausstoßes verantwortlich. In dieser Arbeit wurden anhand verschiedener Szenarien Möglichkeiten einer weitgehend CO2–neutralen Stromversorgung für Europa und seine nähere Umgebung untersucht, wobei das Szenariogebiet etwa 1,1 Mrd. Einwohner und einen Stromverbrauch von knapp 4000 TWh/a umfasst. Dabei wurde untersucht, wie die Stromversorgung aufgebaut sein sollte, damit sie möglichst kostengünstig verwirklicht werden kann. Diese Frage wurde beispielsweise für Szenarien untersucht, in denen ausschließlich heute marktverfügbare Techniken berücksichtigt wurden. Auch der Einfluss der Nutzung einiger neuer Technologien, die bisher noch in Entwicklung sind, auf die optimale Gestaltung der Stromversorgung, wurde anhand einiger Beispiele untersucht. Die Konzeption der zukünftigen Stromversorgung sollte dabei nach Möglichkeit objektiven Kriterien gehorchen, die auch die Vergleichbarkeit verschiedener Versorgungsansätze gewährleisten. Dafür wurde ein Optimierungsansatz gewählt, mit dessen Hilfe sowohl bei der Konfiguration als auch beim rechnerischen Betrieb des Stromversorgungssystems weitgehend auf subjektive Entscheidungsprozesse verzichtet werden kann. Die Optimierung hatte zum Ziel, für die definierte möglichst realitätsnahe Versorgungsaufgabe den idealen Kraftwerks- und Leitungspark zu bestimmen, der eine kostenoptimale Stromversorgung gewährleistet. Als Erzeugungsoptionen werden dabei u.a. die Nutzung Regenerativer Energien durch Wasserkraftwerke, Windenergiekonverter, Fallwindkraftwerke, Biomassekraftwerke sowie solare und geothermische Kraftwerke berücksichtigt. Abhängig von den gewählten Randbedingungen ergaben sich dabei unterschiedliche Szenarien. Das Ziel der Arbeit war, mit Hilfe unterschiedlicher Szenarien eine breite Basis als Entscheidungsgrundlage für zukünftige politische Weichenstellungen zu schaffen. Die Szenarien zeigen Optionen für eine zukünftige Gestaltung der Stromversorgung auf, machen Auswirkungen verschiedener – auch politischer – Rahmenbedingungen deutlich und stellen so die geforderte Entscheidungsgrundlage bereit. Als Grundlage für die Erstellung der Szenarien mussten die verschiedenen Potentiale erneuerbarer Energien in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung ermittelt werden, mit denen es erstmals möglich war, die Fragen einer großräumigen regenerativen Stromversorgung ohne ungesicherte Annahmen anhand einer verlässlichen Datengrundlage anzugehen. Auch die Charakteristika der verschiedensten Energiewandlungs- und Transportsysteme mussten studiert werden und sind wie deren Kosten und die verschiedenen Potentiale in der vorliegenden Arbeit ausführlich diskutiert. Als Ausgangsszenario und Bezugspunkt dient ein konservatives Grundszenario. Hierbei handelt es sich um ein Szenario für eine Stromversorgung unter ausschließlicher Nutzung erneuerbarer Energien, die wiederum ausschließlich auf heute bereits entwickelte Technologien zurückgreift und dabei für alle Komponenten die heutigen Kosten zugrundelegt. Dieses Grundszenario ist dementsprechend auch als eine Art konservative Worst-Case-Abschätzung für unsere Zukunftsoptionen bei der regenerativen Stromversorgung zu verstehen. Als Ergebnis der Optimierung basiert die Stromversorgung beim Grundszenario zum größten Teil auf der Stromproduktion aus Windkraft. Biomasse und schon heute bestehende Wasserkraft übernehmen den überwiegenden Teil der Backup-Aufgaben innerhalb des – mit leistungsstarker HGÜ (Hochspannungs–Gleichstrom–Übertragung) verknüpften – Stromversorgungsgebiets. Die Stromgestehungskosten liegen mit 4,65 €ct / kWh sehr nahe am heute Üblichen. Sie liegen niedriger als die heutigen Preisen an der Strombörse. In allen Szenarien – außer relativ teuren, restriktiv ”dezentralen” unter Ausschluss großräumig länderübergreifenden Stromtransports – spielt der Stromtransport eine wichtige Rolle. Er wird genutzt, um Ausgleichseffekte bei der dargebotsabhängigen Stromproduktion aus erneuerbaren Quellen zu realisieren, gute kostengünstige Potentiale nutzbar zu machen und um die Speicherwasserkraft sowie die dezentral genutzte Biomasse mit ihrer Speicherfähigkeit für großräumige Backup-Aufgaben zu erschließen. Damit erweist sich der Stromtransport als einer der Schlüssel zu einer kostengünstigen Stromversorgung. Dies wiederum kann als Handlungsempfehlung bei politischen Weichenstellungen interpretiert werden, die demnach gezielt auf internationale Kooperation im Bereich der Nutzung erneuerbarer Energien setzen und insbesondere den großräumigen Stromtransport mit einbeziehen sollten. Die Szenarien stellen detaillierte und verlässliche Grundlagen für wichtige politische und technologische Zukunftsentscheidungen zur Verfügung. Sie zeigen, dass bei internationaler Kooperation selbst bei konservativen Annahmen eine rein regenerative Stromversorgung möglich ist, die wirtschaftlich ohne Probleme zu realisieren wäre und verweisen den Handlungsbedarf in den Bereich der Politik. Eine wesentliche Aufgabe der Politik läge darin, die internationale Kooperation zu organisieren und Instrumente für eine Umgestaltung der Stromversorgung zu entwickeln. Dabei kann davon ausgegangen werden, dass nicht nur ein sinnvoller Weg zu einer CO2–neutralen Stromversorgung beschritten würde, sondern sich darüber hinaus ausgezeichnete Entwicklungsperspektiven für die ärmeren Nachbarstaaten der EU und Europas eröffnen.

Content aggregation on knowledge bases using graph clustering

Recently, research projects such as PADLR and SWAP have developed tools like Edutella or Bibster, which are targeted at establishing peer-to-peer knowledge management (P2PKM) systems. In such a system, it is necessary to obtain provide brief semantic descriptions of peers, so that routing algorithms or matchmaking processes can make decisions about which communities peers should belong to, or to which peers a given query should be forwarded. This paper proposes the use of graph clustering techniques on knowledge bases for that purpose. Using this clustering, we can show that our strategy requires up to 58% fewer queries than the baselines to yield full recall in a bibliographic P2PKM scenario.

Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.