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• W13518941 abstract "Bedingt durch Umweltbelange und steigende Kosten fur fossileBrennstoffe werden immer mehr Wind- und Solaranlagen (distributedgeneration, DG) in Verteilernetzen (distribution networks, DNs)installiert. Es ist eine bekannte Tatsache, dass die Einspeisung durcherneuerbare Energietrager starken Schwankungen unterliegt. Ein moglicherLosungsansatz zur Behandlung dieser Schwankungen ist die Nutzung vonEnergiespeichersystemen wie z. B. Batteriespeichersysteme (BSS). DerEinsatz solcher Systeme verwandelt traditionelle passive Verteilernetze(PDNs) in aktive Verteilernetze (ADNs). Folglich ist es wichtig, dieAuswirkungen und Vorteile der Integration solcher Einheiten inkonventionelle Verteilernetze zu untersuchen.In dieser Dissertation wirdeine systematische Untersuchung (bestehend aus Modellierung, Simulation undOptimierung) des dynamischen Betriebs von Energieversorgungsnetzen miteingebetteten erneuerbaren Energietragern und Speichersystemenvorgenommen. Basierend auf komplexen Lastflussmodellen werden verschiedeneOptimierungsprobleme mathematisch formuliert und gelost.In dieser Arbeitwerden neue mathematische Modelle und eine neue Problemformulierung furden kombinierten optimalen Lastfluss von Wirk- und Blindleistung(active-reactive optimal power flow, A-R-OPF) in PDNs (ohne DG-Anlagen undBSSs) und ADNs (mit DG-Anlagen und BSSs) vorgestellt. Typischerweiseenthalten DNs zwei Spannungsebenen, namlich Nieder- und Mittelspannung.Deshalb werden Untersuchungen in den beiden Spannungsebenen getrenntdurchgefuhrt. Modellierungsverfahren fur PDNs, ADNs und Energiepreisewerden vorgestellt. Diese Verfahren dienen als Grundlage der vorliegendenArbeit. Darauf aufbauend werden Simulationsstudien in PDNs zur Analyse derBetriebseigenschaften durchgefuhrt. Insbesondere wird die Auswirkung desBetriebs der Laststufenschalter der Haupttransformatoren hervorgehoben.Daruber hinaus wird ein Optimierungsverfahren zur Minimierung der gesamtenEnergieverluste in PDNs vorgestellt.In ADNs werden zwei Spannungsebenen mitjeweils zugehorigen realen Fallstudien getrennt betrachtet. Auf derNiederspannungsebene wird eine hohe Einspeisungsrate von PV-Anlagen(photovoltaic systems, PVSs) angenommen, um die Auswirkungen eines solchenSzenarios zu zeigen. Insbesondere wird die Fahigkeit der Inverter dieserPV-Anlagen zur Erzeugung von Blindleistung untersucht. Die Gesamteinnahmenaus den installierten PV-Anlagen werden maximiert, wahrend gleichzeitigdie Gesamtkosten der Energieverluste und die Nachfrage minimiert werden.Durch die Verwendung unterschiedlicher Preismodelle konnen vieleinteressante Ergebnisse generiert werden, z. B. besteht keineNotwendigkeit, BSSs in Niederspannungsnetzen fur die Aufnahmeuberschussiger PV-Energie zu installieren. Auf der Mittelspannungsebenewird ein DN mit einer hohen Einspeisungsrate von Windenergie und BSSsbetrachtet. In diesem Fall werden die Gesamteinnahmen der Windparks undBSSs maximiert, wahrend die Gesamtkosten der Energieverluste minimiertwerden. Es zeigt sich, dass eine enorme Reduktion der Energieverluste undder Blindleistungsimporte erreicht werden kann. Um die Lebensdauer der BSSs zu verlangern wird nur ein fester Lade-/ Entlade-Zyklus pro Tagbetrachtet. Diese Losung liefert eine optimale Betriebsstrategie, welchedie Zulassigkeit gewahrleistet und den Profit signifikant erhoht.Aufgrund der Tatsache, dass die Profile der erneuerbaren Energien, derNachfrage und der Preise von Tag zu Tag variieren, ist ein feststehenderBetrieb der BSSs allerdings nicht optimal.Weiterhin wird ein flexiblesBatterie-Management-System zur Behandlung solcher Schwankungen vorgestellt.Dies wird durch die Optimierung der Lade- und Entladezeiten der BSSs furjeden Tag erreicht. Daraus resultiert ein komplexes gemischt-ganzzahligesnichtlineares Optimierungsproblem (mixed-integer nonlinear program, MINLP).Fur dessen Losung wird ein iteratives zweistufiges Verfahren eingefuhrt.In der oberen Stufe werden die ganzzahligen Variablen (d. h. Lade- undEntladezeiten) optimiert und an die untere Stufe weitergegeben. In derunteren Stufe wird das A-R-OPF Problem mit einem NLP-Loser gelost und derresultierende Wert der Zielfunktion wird an die obere Stufe fur dienachste Iteration weitergegeben. Dieses Verfahren konvergiert, wenn eineAnzahl von Iterationen erreicht ist. Die Verwendung dieses flexiblenAnsatzes resultiert in bedeutend hoheren Profiten." @default.
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