Analyse von Möglichkeiten zur aggregierten Abbildung der Stromerzeugung aus Wasserkraft in Kraftwerkseinsatzmodellen

Abstract

Die heutige Energieerzeugung wird zunehmend dezentraler und die Anzahl der Stromerzeugungsanlagen steigt aufgrund der geringeren Größe dieser Anlagen rapide an. Gleichzeitig ergibt sich durch die zunehmende internationale Marktintegration eine stärkere Interaktion der vormals nationalen Stromsysteme weshalb eine rein nationale Betrachtung der Stromsysteme daher zu kurz greift. Die Einbindung einer hohen Anzahl von Erzeugungsanlagen und nachfrageseitigem Lastmanagement mit unterschiedlichen Parametern stellt jedoch für die computergestützte Modellierung von Strommärkten und Kraftwerkseinsatzmodellen eine große Herausforderung dar. Das Lösen solcher Modelle erfordert leistungsstarke Computersysteme und ist vereinzelt mit Rechenzeiten von bis zu 48 Stunden verbunden. In vielen Fällen ist eine Modellierung ohne vorherige Vereinfachung und Reduktion der Anzahl der Erzeugungsanlagen im Kraftwerkseinsatzmodell überhaupt nicht möglich. Aus diesem Grund müssen in solchen Modellen häufig die Anzahl der Erzeugungsanlagen reduziert werden. Die Reduktion kann beispielsweise durch Aggregation gleicher Anlagentypen mit ähnlichen Parametern (durch Addition der installierten Leistungen) in einer größeren Einheit bzw. Erzeugungsanlage erfolgen. Ein wesentliches Kriterium ist aber, dass der durch die Aggregation auftretende Fehler eine der Fragestellung angemessene Fehlertoleranzschwelle nicht überschreiten darf. Ziel dieser Arbeit ist es verschiedene Reduktionsmethoden, -möglichkeiten und -grenzen von Wasserkraftanlagen anhand existierender Stromsysteme zu untersuchen. Die Reduktion und Abbildung der Stromerzeugung aus Wasserkraftanlagen (Speicher- und Pumpspeicheranlagen) in den Kraftwerkseinsatzmodellen ist von besonderer Komplexität. Bei Wasserkraftanlagen können die installierten Leistungen nicht ohne weiteres zu einer größeren Einheit zusammenaddiert werden. Die Kraftwerkstypen und deren Speicherkapazitäten spielen eine große Rolle und müssen bei der Aggregation mitberücksichtigt werden. Aus diesem Grund ist die Aggregation der Speicher- und Pumpspeicheranlagen für eine schnelle und effiziente Modellierung von zentraler Bedeutung. Zur Ermittlung der Reduktionsgrenze bei Wasserkraftanlagen wird der Zusammenhang zwischen dem Aggregationsniveau und dem auftretenden Fehler im Kraftwerkseinsatzmodell, im Hinblick auf die Stromerzeugung unter Anwendung von verschiedenen Reduktionsmethoden analysiert. Zu diesem Zweck werden mit Hilfe der Clusterverfahren reale Wasserkraftanlagen von ausgewählten Länder (Fallstudien) aggregiert und im Kraftwerkseinsatzmodell abgebildet. Dabei wird die Relation zwischen dem Rechenaufwand und dem auftretenden Fehler anhand einer speziellen Fehlermetrik ermittelt. Um für ein bestimmtes Stromsystem das Optimum zwischen den Rechenaufwand und der Fehlertoleranz zu finden, werden die Aggregationsniveaus in mehreren Stufen erhöht und jeweils Simulationszeit und Fehler bestimmt. Die in dieser Arbeit behandelten Stromsysteme verschiedener Länder (Fallstudien) ermöglichen die Analyse verschiedener Strukturen von Wasserkraftsystemen mit unterschiedlicher Anzahl, Typ und Nutzungsgrad der Anlagen. Das Ergebnis dieser Arbeit ist, dass im Allgemeinen innerhalb akzeptierbarer Fehlertoleranzgrenzen durch Aggregation von Erzeugungsanlagen eine wesentliche Reduktion der Simulationszeit von Kraftwerkseinsatzmodellen erreicht werden kann. Im Speziellen hängt die Reduzierbarkeit vom gegebenen Stromsystem ab. Dieses Ergebnis impliziert auch, dass bei gegebener Simulationszeit zeitlich und räumlich viel höher aufgelöste Modelle gelöst werden können.

Today, energy production is increasingly decentralized. The number of power generation units increase rapidly due to smaller size and production capacity of the units. At the same time, increasing international market integration produces a stronger interaction of the formerly national power systems, therefore individual consideration of the current national systems limit an accurate assessment. The involvement of large number of power plants and demand-side load management with different parameters is a major challenge for the computer-aided modeling of electricity markets and power plant generating models, which require power computer systems for computation. In some cases, computing takes up to 48 hours, however, in many other cases modeling without simplification and reduction of the number of power plants is not possible, implying that the number of power plants needs to be reduced frequently in such models. A possible way of reducing generating units is to aggregate the same plant types that show similar parameters (by adding the installed capacities) with larger units or power plants. An important criterion is that the errors occurring due to the aggregation must not exceed a predetermined threshold of a given fault-tolerance. The aim of this work is to examine various reduction methods, possibilities, and limits of hydroelectric power plants in existing power systems. The reduction and representation of hydropower generation, storage and pump storage plants, in electricity power plant generation models is particularly complex. Adding up installed power capacities to form a large generation unit without consideration of storage capacities leads to different power generation levels. The aggregation of storage and pump storage power plants is significantly important for efficient models and fast computing. To determine the reduction limit of hydropower plants, several reduction methods have been analyzed. The limit is set due to the relationship between aggregation levels and occurrence of errors in the power plant generating models. Therefore, hydropower plants of selected countries (case studies) in power plant generating models are aggregated using clustering techniques. The relationship between the computational complexity and the errors that occur will be determined by a special error metric. To find the optimum between the computational complexity and fault tolerance for a given power system, the aggregation levels have been increased in several stages. The time duration of the computation and the generating error is estimated. The Aggregation analysis in various counties (case studies) enables the examination of hydropower systems that have different structure, number of units, and efficiency. The analysis shows that reduction of the simulation time can be achieved within the acceptable error tolerance limits, depending on the given power system. This outcome also indicates that for a given simulation time more complex models can be achieved.