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<div class="csl-entry">Essl, A. J. (2018). <i>Estimation of flexibility potentials in electricity systems for the integration of renewable energies with machine learning analytics</i> [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/80132</div>
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/80132
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
The generation of electricity from variable renewable energy sources is not easy to predict and causes significant short-term forecast errors, leading to imbalance energy. In electricity systems, generation and demand must be equal in every period. If there are forecast errors with regard to generation and demand or unplanned events (for example, power plant outages), imbalance energy occurs and must be covered with the activation of balancing energy by the system operator. Balancing markets and imbalance mechanisms are important tools to integrate short-term flexibility capacities in electricity systems. For several reasons, the balancing market in the Austrian control area reached relatively high costs from 2012 to 2014. Therefore, this study analyzes efficiency potentials in the balancing energy market, the balancing capacity market, and the imbalance mechanism of the Austrian control area in 2014 and 2015. An international comparison completes the study. The first part of the study posits a possible dynamic, day-ahead procurement instead of the static procurement of balancing capacities with a predictive machine learning analytics model for the Austrian control area in 2015. The second part of the study analyzes the imbalance mechanism of the Austrian control area in 2014. Here, the focus is on the different balance responsible parties, their reduction of the system imbalance caused by compensation, and possible additional imbalance energy caused by overcompensation. In the third part of the study, prices for balancing energy are modeled with different theoretical pricing methods for the Austrian control area in 2015. Afterwards, the study shows an international comparison of different imbalance mechanisms and electricity systems. Finally, opportunities and threats are discussed in relation to further market harmonization in balancing energy markets, balancing capacity markets, and imbalance mechanisms.
en
dc.description.abstract
Die Energielieferung von volatilen erneuerbaren Energieträgern ist nicht leicht vorherzusagen und führt zu kurzfristigen Vorhersagefehlern, die zu Ausgleichsenergie führen. Im Elektrizitätssystem muss Angebot und Nachfrage an Strom jederzeit exakt gleich sein. Wenn Vorhersagefehler von Erzeugung und Verbrauch oder ungeplante Ereignisse (z.B.: ein Kraftwerksausfall) passieren, entsteht Ausgleichsenergie. Dieses Systemungleichgewicht muss mit der Aktivierung von Regelreserven durch den Systembetreiber gedeckt werden. Regelreservemärkte und Ausgleichsenergiemechanismen sind für den Systembetrieb erforderlich und wichtige Möglichkeiten, um kurzfristige Flexibilitätskapazitäten in das Elektrizitätssystem einzubinden. Aus verschiedenen Gründen kam es zu relativ hohen Kosten im Regelreservemarkt Österreich zwischen 2012 und 2015. Deshalb werden in der Studie Effizienzpotentiale im Regelenergiemarkt, im Regelleistungsmarkt und im Ausgleichsenergiemechanismus der Regelzone Österreich im Jahr 2014 und 2015 analysiert. Ein internationaler Vergleich rundet die Studie ab. Der erste Teil der Studie handelt von einer möglichen dynamischen Bestimmung und Beschaffung der Reserven mit einem vortäglichen Vorhersagemodell für den Bedarf an Regelleistung aus maschinellem Lernen für die Regelzone Österreich im Jahr 2015. Der zweite Teil der Studie beschäftigt sich mit dem Ausgleichsenergiemechanismus in der Regelzone Österreich im Jahr 2014. Dieser Teil fokussiert sich auf die unterschiedlichen Bilanzgruppen mit deren Eigenschaft die Ausgleichsenergie der Regelzone durch Kompensation zu verringern und möglicher zusätzlicher Ausgleichsenergieverursachung durch Überkompensation. Im dritten Teil der Studie werden Regelenergiepreise mit verschiedenen theoretischen Preismodellen für die Regelzone Österreich im Jahr 2015 modelliert. Anschließend werden verschiedene Elektrizitätssysteme und Ausgleichsenergiemechanismen miteinander verglichen und in einem internationalen Vergleich gegenübergestellt. Abschließend werden die verschiedenen Chancen und Risiken von zukünftigen Marktharmonisierungsmaßnahmen in Regelenergiemärkten, Regelleistungsmärkten und Ausgleichsenergiemechanismen diskutiert.
de
dc.format
112 Blätter
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dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.subject
Flexibilisierung
de
dc.subject
Nachfrage
de
dc.subject
steuerbare Lasten
de
dc.subject
Nachfrageflexibilisierung
de
dc.subject
Regelenergie
de
dc.subject
Demand Side Management
en
dc.subject
transition to flexible energy system
en
dc.subject
balancing power
en
dc.title
Estimation of flexibility potentials in electricity systems for the integration of renewable energies with machine learning analytics
en
dc.title.alternative
Einschätzung der Flexibilitätspotenziale in Elektrizitätssystemen für die Integration Erneuerbarer Energien mit Analytik aus maschinellem Lernen
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe