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L. Leimgruber:
"Short-term Dispatch Model to Evaluate the Aggregation of Distributed Energy Resources into a Virtual Power Plant";
Betreuer/in(nen): T. Dangl; Institut für Managementwissenschaften, 2016; Abschlussprüfung: 24.10.2016.

Der steigende Anteil erneuerbarer Energien und dezentraler Erzeugungsanlagen (DEA)
stellt hohe Herausforderungen an den Energiesektor. Durch volatile und schwer zu prognostizierende
Erzeugung fallen beträchtliche Kosten an, um Versorgungssicherheit zu
gewährleisten. Darüberhinaus ist dasMarktumfeld relativ unattraktiv für die Direktvermarktung
von DEA. Durch Kombination mehrerer DEA in einen Analgenverbund kann
ein ausgewogener Betrieb erreicht werden, was die Netz- undMarktintegration von DEA
erleichtert. Dieser Anlagenverbund wird oft als "virtuelles Kraftwerk" bezeichnet.
UmdenMehrwert des gemeinsamen Bertiebs zu evaluieren, wurde ein Optimierungs-
Modell für den Day-Ahead Spot Markt erstellt. Es basiert auf stochastischer Programmierung
und stellt einWerkzeug für Entscheidungen unter Unsicherheit dar. Unsicherheit
wird über verschiedene Szenarien stochastischer Eingangsdaten abgebildet. Diese
stochastischen Prozesse sind Day-Ahead Spot Preis, Erzeugung aus Windkraftwerken
und der Ausgleichsenergiepreis. Die stochastische Lösung ist um 8 % höher als die deterministische
Lösung, bei der die stochastischen Prozesse durch ihren Erwartungswert
angenähert werden. Die Szenarien werden mittels multivariater autoregressiver Zeitreihenanalyse
erzeugt. Damit werden die Dynamiken und Abhängigkeiten in den Zeitreihen
mitberücksichtigt. Es zeigt sich, dass sowohl der Day-Ahead Preis, als auch der Windvorhersagefehler
den Ausgleichspreis beeinflusst. Das Vorhersagemodell ist akzeptabel
und erstellt plausible Szenarien der stochastischen Eingangsdaten mit einem akzeptablen
mittleren quadratischen Fehler (RMSE). Es fällt auf, dass der RMSE des Ausgleichsenergiepreises
relativ hoch ist. Darumwurde eine eher konservative Bieter-Strategie gewählt,
die Abweichungen zwischen plaziertenMarktgeboten und Erzeugung bestraft. Mit dem
Optimierungs-Modell wird der separate und gemeinsame Betrieb der DEA verglichen, um
denMehrwert zu quantifizieren. Das virtuelle Kraftwerk besteht ausWindkraftanlagen,
Kraft-Wärme-Kopplung und steuerbaren Verbrauchern.
Der gemeinsame Betrieb der DEA in einem virtuellen Kraftwerk führt zu Synergieeffekten
und erhöhter Steuerbarkeit. Damit können Ausgleichsenergiekosten volatiler
Erzeugungsanlagen vermieden werden. Es ergibt sich einMehrwert zwischen 4-41%.

The increasing share of renewable energy systems and decentral electricity generation
provides challenges for the energy sector mainly due to their intermittent and unpredictable
generation. This results in high costs to guarantee security of energy supply. Also
the current electricity market environment is problematic for the direct marketing of
decentral energy resources (DERs). By combining different DERs and operating them
together, a more stable and controllable electricity output can be achieved. The increased
controllability helps to support their market integration. The aggregation of different
decentral energy resources is often referred to as "virtual power plants".
To quantify the added value of combining DERs into a virtual power plant, a short
term optimization model for the spot market Day-Ahead was designed. It is based on
two-stage stochastic programming and provides optimal decisions under uncertainty
considering different scenarios of stochastic processes. A risk measure is implemented
that provides the possibility to set different risk preferences. The spot market price Day-
Ahead, imbalance price and the output of the wind power plants are stochastic parameters
in the optimization model and approximated with a finite number of scenarios. The
stochastic solution is around 8 % higher compared to the deterministic solution, where
stochastic processes are expressed by their respective expected values.
Scenarios are generated via multivariate autoregressive time series analysis regarding
the influences between time series on each other. It turns out that spot market prices
and the difference between realized and predicted wind generation (wind error) have
impacts on the imbalance price. The forecast tool provides acceptable root mean squared
errors (RMSE). The imbalance price has a rather high RMSE due to its unforeseeable
nature. Therefore a conservative offer strategy penalizing deviations between contracted
and delivered energy is chosen. Via the optimization model the performance of the
participating energy units is evaluated in separate and joint operation. Thereby the added
value of forming a VPP is assessed. The virtual power plant consists of wind power plants,
combined heat and power plants and temporarily controllable loads. The joint operation
of DERs provides a better performance by creating a more stable generation output in
comparison to separate operation. Thereby imbalance costs of intermittent generation
can be reduced. The added value is in the range of 4-41 %.