Hybride Simulation vernetzter Energiesysteme

Eigenmittelfinanziertes Projekt


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr. Reinhard German

Projektbeteiligte:
Dr.-Ing. Peter Bazan

Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)

Projektstart: 01.01.2017


Forschungsbereiche

Smart Energy
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)


Abstract (fachliche Beschreibung):

Der Zubau von erneuerbaren Energieträgern und der wachsende Anteil dezentraler und stark fluktuierender Energieerzeuger stellen moderne Energiesysteme vor komplexe Herausforderungen. Auch Speichersysteme wie KWK-Anlagen mit Wärmespeichern, reine Stromspeicher oder weitere Technologien, spielen eine entscheidende Rolle. Des Weiteren ist Kommunikation zwischen den Erzeugern, Verbrauchern und Speichern sowie die intelligente Steuerung der Stromerzeuger und Verbraucher für die Stabilität und Effizienz des Energiesystems entscheidend.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur umfassenden Analyse der zunehmend auf erneuerbaren Energien basierenden Energiewirtschaft auf der Ebene einzelner Häuser und Hausverbünde. Im Rahmen des Teilprojekts entsteht der Simulationsbaukasten i7-AnyEnergy der die schnelle Entwicklung hybrider Simulationsmodelle vernetzter intelligenter Energiesysteme ermöglicht. Dazu werden Methoden wie die diskrete Ereignissimulation (z.B. für Verbraucher-, Wetter- und Steuermodelle) und System Dynamics Modelle (z.B. für Energie- und Kostenflüsse) in einem Simulationsmodell verbunden. Aus den Basiskomponenten für den Energiebedarf (elektrisch und thermisch), für die Energieerzeugung (z.B. Gasheizung, Kraft-Wärme-Kopplung mit Brennstoffzellen), für erneuerbare Energien (Photovoltaik), für die Energiespeicherung (Batterien, chemische Speicher wie z.B. basierend auf LOHC), sowie für die Steuerung können Hausmodelle erstellt und zu Verbünden mit einem gemeinsamen Wettermodell und einem Kommunikationsnetz gekoppelt werden.


Publikationen

Awad, A., Bazan, P., & German, R. (2019). A House Appliances-Level Co-simulation Framework for Smart Grid Applications. In Antonio Puliafito, Kishor S. Trivedi (Eds.), Systems Modeling: Methodologies and Tools. (pp. 303-317). Cham: Springer.
Scharrer, D., Schmitt, B., Bazan, P., Zigan, L., Will, S., Karl, J., & German, R. (2018, March). Properties of Reversible Heat Pump ORC Energy Storage Systems for Base Load Generation. Poster presentation at IRES 2018 - 12th International Renewable Energy Storage Conference, Düsseldorf, DE.
German, R., Bazan, P., & Awad, A. (2018). Rapid Prototyping with i7-AnyEnergy and Detailed Co-Simulation with SGsim. In Proceedings of the 7th D-A-CH+ Energy Informatics Conference. Oldenburg, DE.
Staub, S., Bazan, P., Braimakis, K., Müller, D., Regensburger, C., Scharrer, D.,... Karl, J. (2018). Reversible heat pump-organic rankine cycle systems for the storage of renewable electricity. Energies, 11(6). https://dx.doi.org/10.3390/en11061352
Bazan, P., & German, R. (2017). Dynamische Simulation der Integration großer Niedertemperatur-Speicher. In Tagungsband EnCN Sommerkonferenz. Nürnberg, DE.
Bazan, P. (2017). Hybrid Simulation of Smart Energy Systems (Dissertation).
Steber, D., Pruckner, M., Schlund, J., Bazan, P., & German, R. (2017). Including a virtual battery storage into thermal unit commitment. Computer Science - Research and Development, 1-7. https://dx.doi.org/10.1007/s00450-017-0362-7
Schlund, J., Steber, D., Bazan, P., & German, R. (2017). Increasing the Efficiency of a Virtual Battery Storage Providing Frequency Containment Reserve Power by Applying a Clustering Algorithm. In Proceedings of the 7th Innovative Smart Grid Technologies Asia. Auckland, NZ.
Steber, D., Pruckner, M., Bazan, P., & German, R. (2017). SWARM - Providing 1 MW PCR Power with Residential PV-Battery Energy Storage - Simulation and Empiric Validation. In Proceedings of the IEEE PowerTech 2017. Manchester, EU.

Zuletzt aktualisiert 2019-29-03 um 16:59