Optimale Einsatzplanung dezentraler Anlagen in Mikrostromnetzen mittels genetischem Algorithmus

Inhalt:
In diesem Beitrag wird ein flexibler Mikronetz-Energieoptimierer zur Bestimmung von optimalen Einsatzplänen der regelbaren, dezentralen Generatoren (DG), Batteriespeichersysteme und verschiebbaren Lasten vorgestellt. Das Optimierungsproblem beinhaltet technische und wirtschaftliche Aspekte bezüglich der Charakteristik des Netzes, der DG und Batteriespeicher. Als System-Nebenbedingungen werden Netzbeschränkungen wie Spannungs- und Strombegrenzungen, Generatorenbeschränkungen wie Max./Min. Leistung, min. An-/Aus-Zeiten, max. Gradienten und Batteriespeicherbeschränkungen betrachtet. Ein intelligenter genetischer Algorithmus (GA), der verschiedene flexible Unterfunktionen enthält und damit sowohl Konvergenz als auch Vielfalt der Lösungen garantiert, wurde in dieser Arbeit entwickelt, um eine optimale technische und wirtschaftliche Einsatzplanung der Generatoren in Mikrostromnetzen zu realisieren. Zum Schluss wird die Funktionalität des Algorithmus mit einer Analyse von Lastflussrechnungsergebnissen und ein Vergleich mit anderen Optimierungsverfahren basierend auf „Mixed Integer Linear Program“ (MILP) ausgewertet.