Marco Pruckner
Prof. Dr.-Ing. Marco Pruckner
Kurzvita
Marco Pruckner is a Junior Professor in Computer Science for Energy Systems at the University of Erlangen-Nuremberg. He received his Ph.D. degree in engineering (Dr.-Ing.) and his M.Sc. degree in mathematics (Dipl. Math. Univ.) from the University of Erlangen-Nuremberg in 2015 and 2011, respectively. Marco’s research focuses on energy system modeling on different scales, vehicle grid integration and smart control of energy systems based on reinforcement learning.
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Publikationen
2022
Enhancing the Performance of Multi-Agent Reinforcement Learning for Controlling HVAC Systems
9th Annual IEEE Conference on Technologies for Sustainability, SusTech 2022 (Virtual, Online, USA, 2022-04-21 - 2022-04-22)
In: 2022 IEEE Conference on Technologies for Sustainability, SusTech 2022 2022
DOI: 10.1109/SusTech53338.2022.9794179
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Virtual experiments for battery state of health estimation based on neural networks and in-vehicle data
In: Journal of Energy Storage 48 (2022), Art.Nr.: 103856
ISSN: 2352-152X
DOI: 10.1016/j.est.2021.103856
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2021
Analyzing the Charging Flexibility Potential of Different Electric Vehicle Fleets Using Real-World Charging Data
In: Energies 14 (2021)
ISSN: 1996-1073
DOI: 10.3390/en14164961
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Benchmarking a Decentralized Reinforcement Learning Control Strategy for an Energy Community
2021 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) (Aachen, 2021-10-25 - 2021-10-28)
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Unsupervised data-preprocessing for Long Short-Term Memory based battery model under electric vehicle operation
In: Journal of Energy Storage 38 (2021), Art.Nr.: 102598
ISSN: 2352-152X
DOI: 10.1016/j.est.2021.102598
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Frequency control reserve provision from a fleet of shared autonomous electric vehicles
7th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems, MT-ITS 2021 (Heraklion, GRC, 2021-06-16 - 2021-06-17)
In: 2021 7th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems, MT-ITS 2021 2021
DOI: 10.1109/MT-ITS49943.2021.9529321
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Dynamic Modeling and Sensitivity Analysis of a Stratified Heat Storage Coupled with a Heat Pump and an Organic Rankine Cycle
Winter Simulation Conference (Phoenix, AZ / Virtual, 2021-12-13 - 2021-12-17)
In: Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference 2021
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Smart Charging and Renewable Grid Integration - A Case Study Based on Real-Data of the Island of Porto Santo
2nd EAI International Conference on Sustainable Energy for Smart Cities, SESC 2020 (Viana do Castelo, 2020-12-04 - 2020-12-04)
In: João L. Afonso, Vitor Monteiro, José Gabriel Pinto (Hrsg.): Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST 2021
DOI: 10.1007/978-3-030-73585-2_13
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Development and Evaluation of a Smart Charging Strategy for an Electric Vehicle Fleet Based on Reinforcement Learning
In: Applied Energy 285 (2021)
ISSN: 0306-2619
DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.116382
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2020
Electric Vehicle Charge Management for Lowering Costs and Environmental Impact
7th IEEE Conference on Technologies for Sustainability, SusTech 2020 (Santa Ana, Orange County, CA, 2020-04-23 - 2020-04-25)
In: 2020 IEEE Conference on Technologies for Sustainability, SusTech 2020 2020
DOI: 10.1109/SusTech47890.2020.9150524
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A scenario-based study on the impacts of electric vehicles on energy consumption and sustainability in Alberta
In: Applied Energy 268 (2020), Art.Nr.: 114961
ISSN: 0306-2619
DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.114961
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Shared autonomous electric vehicles and the power grid: Applications and research challenges
10th IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe, ISGT-Europe 2020 (Delft, 2020-10-26 - 2020-10-28)
In: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe 2020
DOI: 10.1109/ISGT-Europe47291.2020.9248844
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Life Cycle Assessment of a Reversible Heat Pump–Organic Rankine Cycle–Heat Storage System with Geothermal Heat Supply
In: Energies 13 (2020), Art.Nr.: 3253
ISSN: 1996-1073
DOI: 10.3390/en13123253
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FlexAbility - Modeling and Maximizing the Bidirectional Flexibility Availability of Unidirectional Charging of Large Pools of Electric Vehicles
In: Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Future Energy Systems, New York, NY, USA: 2020
DOI: 10.1145/3396851.3397697
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2019
Sharing of Energy Among Cooperative Households Using Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies Europe (Bucharest, 2019-09-29 - 2019-10-02)
DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905520
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8905520
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Flexibles Laden: Wie Elektrofahrzeuge Treiber der Energiewende werden können
In: August-Wilhelm Scheer (Hrsg.): IM+io Best & Next Practices aus Digitalisierung | Management | Wissenschaft, Saarbrücken: AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbh, 2019, S. 78-81 (Digital Energy - Wie die Energiebranche zur Datenwirtschaft wird, Bd.3)
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(Zeitungsartikel)
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Optimized Integration of Electric Vehicles in Low Voltage Distribution Grids
In: Energies 12 (2019)
ISSN: 1996-1073
DOI: 10.3390/en12214059
URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/12/21/4059
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2018
Rebalancing and Fleet Sizing of Mobility-on-Demand Networks with Combined Simulation, Optimization and Queueing Network Analysis
Winter Simulation Conference 2018 (WSC 2018) (Göteborg, 2018-12-09 - 2018-12-12)
In: M. Rabe, A. A. Juan, N. Mustafee, A. Skoogh, S. Jain, and B. Johansson (Hrsg.): Proceedings of the 2018 Winter Simulation Conference, Piscataway, NJ, USA: 2018
DOI: 10.1109/WSC.2018.8632428
URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8632428&isnumber=8632166
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Reinforcement Learning Control Algorithm for a PV-Battery-System Providing Frequency Containment Reserve Power
2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) (Aalborg, 2018-10-29 - 2018-10-31)
In: 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) 2018
DOI: 10.1109/SmartGridComm.2018.8587480
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Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Battery Control
2018 IEEE Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering (CCECE) (Quebec Stadt, Quebec, 2018-05-21 - 2018-05-23)
In: 2018 IEEE Canadian Conference on Electrical Computer Engineering (CCECE) 2018
DOI: 10.1109/CCECE.2018.8447851
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Coordinating E-Mobility Charging for Frequency Containment Reserve Power Provision
Workshop on Electric Vehicle Systems, Data and Applications (Karlsruhe, Germany, 2018-06-12 - 2018-06-12)
In: Proceedings of the Ninth International Conference on Future Energy Systems, New York, NY, USA: 2018
DOI: 10.1145/3208903.3213892
URL: http://doi.acm.org/10.1145/3208903.3213892
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Reversible heat pump-organic rankine cycle systems for the storage of renewable electricity
In: Energies 11 (2018), Art.Nr.: en11061352
ISSN: 1996-1073
DOI: 10.3390/en11061352
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A Comprehensive Electricity Market Model Using Simulation and Optimization Techniques
2018 Winter Simulation Conference (Göteborg, 2018-12-09 - 2018-12-12)
In: M. Rabe, A. A. Juan, N. Mustafee, A. Skoogh, S. Jain, and B. Johansson (Hrsg.): Proceedings of 2018 Winter Simulation Conference 2018
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Ein Regionenmodell zur Herleitung der lokalen elektrischen Residuallast und thermischen Last in Deutschland
15. Symposium EnergieInnovation (Graz, 2017-02-14 - 2018-02-16)
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Combined Optimization, Simulation and Grid Analysis of the German Electrical Power System in an European Context (KOSiNeK) - Presentation of the research project and first results
Integration of Sustainable Energy Conference (ISEneC) 2018 (Nürnberg)
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2017
Analysis of Various Charging Strategies for Electrified Public Bus Transport Utilizing a Lightweight Simulation Model
1st E-Mobility Power System Integration Symposium (Berlin, 2017-10-23 - 2017-10-23)
In: Proceedings of the 1st E-Mobility Power System Integration Symposium 2017
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Electrification of Public Bus Transport under the Usage of Electricity Generated by Renewables
International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE 2017) (Singapur, 2017-09-01 - 2017-09-03)
In: 2017 2nd IEEE International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE) 2017
DOI: 10.1109/ICITE.2017.8056931
URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8056931/
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Towards an Impact Study of Electric Vehicles on the Italian Electric Power System Using Simulation Techniques
IEEE 3rd International Forum on Research and Technologies for Society and Industry (RTSI) (Modena, ITALY, 2017-09-11 - 2017-09-13)
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Spatial and Temporal Charging Infrastructure Planning Using Discrete Event Simulation
5th ACM SIGSIM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation, SIGSIM-PADS 2017 (Singapore, 2017-05-24 - 2017-05-26)
In: 2017 Annual ACM Conference on SIGSIM Principles of Advanced Discrete Simulation (SIGSIM-PADS '17), Singapore: 2017
DOI: 10.1145/3064911.3064919
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SWARM - Providing 1 MW PCR Power with Residential PV-Battery Energy Storage - Simulation and Empiric Validation
IEEE PowerTech 2017 (Manchester)
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Including a virtual battery storage into thermal unit commitment
In: Computer Science - Research and Development (2017), S. 1-7
ISSN: 1865-2034
DOI: 10.1007/s00450-017-0362-7
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KOSiNeK - Kombinierte Optimierung, Simulation und Netzanalyse des elektrischen Energiesystems Deutschlands im europäischen Kontext - Projektvorstellung und erste Ergebnisse
12. VDI Fachtagung Optimierung in der Energiewirtschaft (Würzburg, 2017-11-08 - 2017-11-09)
In: VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.): VDI-Berichte 2303, Düsseldorf: 2017
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2016
Modeling the Impact of Electrical Energy Storage Systems on Future Power Systems
In: Electrical Power and Energy Conference (EPEC), 2016 IEEE 2016
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The Impact of Electric Vehicles on the German Energy System
Annual Simulation Symposium 2016 (Pasadena, CA, 2016-04-03 - 2016-04-06)
In: Proceedings of the 48th Annual Simulation Symposium 2016
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2015
Hierarchical Simulation of the German Energy System and Houses with PV and Storage Systems
4th D-A-CH Energieinformatik Conference (Karlsruhe, 2015-11-12 - 2015-11-13)
In: Sebastian Gottwalt, Lukas König, Hartmut Schmeck (Hrsg.): Energy Informatics - 4th D-A-CH Conference, EI 2015, Karlsruhe, Germany, November 12-13, 2015, Proceedings, Switzerland: 2015
DOI: 10.1007/978-3-319-25876-8_2
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Ein Simulationsmodell für den Energieumstieg in Bayern (Dissertation, 2015)
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2014
On the Profit Enhancement and State Estimation Services in the Smart Grid
ISGT 2014 (Washington DC/USA, 2014-02-19 - 2014-02-22)
In: Proceedings of the IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference 2014
DOI: 10.1109/ISGT.2014.6816442
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Modeling Country-Scale Electricity Demand Profiles
In: Winter Simulation Conference (WSC '14), Savannah, GA, USA: 2014
DOI: 10.1109/WSC.2014.7019967
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Modeling and Simulation of Electricity Generated by Renewable Energy Sources for Complex Energy Systems
2014 Spring Simulation Multi-Conference (SpringSim '14) (Tampa (USA), 2014-04-13 - 2014-04-16)
In: Proceedings of the 47th Annual Simulation Symposium (ANSS '14) 2014
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Gekoppeltes Energiesystemmodell für den Energieumstieg in Bayern
13. Symposium Energieinnovation (EnInnov2014) (Graz (Austria))
In: 13. Symposium Energieinnovation (EnInnov2014) 2014
URL: http://www.ees.eei.fau.de/down/pub/gs/2014_pub_gs_graz.pdf
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A Coupled Optimization and Simulation Model for the Energy Transition
In: K.~Fischbach, M.~Großmann, U.~Krieger, T.~Staake (Hrsg.): MMB & DFT 2014, Proceedings of the International Workshop SOCNET 2014 and FGENET 2014, Bamberg: 2014
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A Coupled Optimization and Simulation Model for the Energy Transition in Bavaria
FGENET 2014 (Bamberg, Germany, 2014-03-17 - 2014-03-19)
In: Proceedings of the International Workshop on Demand Modeling and Quantitative Analysis of Future Generation Energy Networks and Energy Efficient Systems, Bamberg: 2014
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2013
Ein Energiesystemmodell für Bayern - Ratgeber und Werkzeug zur Steuerung der Energiewende
In: BWK Das Energie Fachmagazin 1/2-2013 (2013), S. 62-69
ISSN: 1618-193X
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A Hybrid Simulation Model for Large-Scaled Electricity Generation Systems
WinterSim 2013 (Washington DC, USA, 2013-12-08 - 2013-12-11)
In: Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference 2013
DOI: 10.1109/WSC.2013.6721568
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A Simulation Model to Analyze the Residual Load During the Extension of Highly Fluctuating Renewables in Bavaria, Germany
POWERENG 2013 (Istanbul, Turkey, 2013-05-13 - 2013-05-17)
In: Proceedings of the 4th International Conference on Power Engineering, Energy and Electrical Drives 2013
DOI: 10.1109/PowerEng.2013.6635666
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2012
A Study on the Impact of Packet Loss and Latency on Real-Time Demand Response in Smart Grid
IEEE Workshop on Smart Grid Communications: Design for Performance (SGComm 2012) (Anaheim (California), 2012-12-03 - 2012-12-07)
In: Proceedings of IEEE Global Telecommunications Conference 2012
DOI: 10.1109/GLOCOMW.2012.6477805
URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6477805
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Towards a simulation model of the Bavarian electrical energy system
INFORMATIK 2012 (Braunschweig)
In: INFORMATIK 2012, Smart Grid Wshp. 2012
URL: http://www.informatik2012.de/599.html
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An Approach of a Simulation Model to Analyze the Future Energy Balance of Bavaria
SG-TEP 2012 (Nuremberg, Germany, 2012-12-03 - 2012-12-04)
In: Proceedings of IEEE International Conference on Smart Grid Technology, Economics and Policies 2012
DOI: 10.1109/SG-TEP.2012.6642368
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Projekte
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Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene
(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)
Laufzeit: 2021-05-01 - 2024-04-30
Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
URL: https://www.esm-regio.deDie Reduktion des Primärenergieeinsatzes und der Treibhausgase sind zentrale Ziele der Energiewende. Allerdings reicht die Umstellung von fossilen auf regnerative Energieträger nicht aus, um sie zu erreichen. Eine übergreifende Betrachtung und Optimierung der unterschiedlichen Sektoren des Energiesystems - Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr - kann die Weiterentwicklung des Energiesystems in Deutschland wesentlich vorantreiben. Potenziale bestehen vor allem auf der regionalen Ebene.Ziel des Projekts ESM-Regio - kurz für "Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene" - ist es, ein zeitlich hochaufgelöstes Energiesystemmodell in der Größenordnung von Landkreisen zu erstellen, das die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr sowie die benötigten Schnittstellentechnologien berücksichtigt. Ein wesentliches Merkmal des Vorhabens besteht in einer sektorübergreifenden Modelllogik. Geeignete Simulationsverfahren ermöglichen eine ganzheitliche Analyse und Optmierung des Systembetriebs unter Betrachtung der vier maßgeblichen Sektoren des Energiesystems.
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Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 2017-05-16Der weltweite Ausbau dezentraler Kraftwerke, wie beispielsweise Photovoltaik und Windkraft, führt dazu, dass die Erzeugung von elektrischer Energie stark vom fluktuierenden Angebot erneuerbarer Energiequellen abhängt. Im Projekt „Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen“ sollen neue selbstlernende Steuerungsalgorithmen für Energiesysteme untersucht und mit klassischen Steuerungsalgorithmen verglichen werden. Eine in Python programmierte Umgebung soll es ermöglichen mehrere selbstlernende Agenten zu erzeugen und in einer gemeinsamen Umgebung zu simulieren.In einem weiteren Schritt werden weitere Komponenten wie z.B. Elektroladestationen in die Umgebung integriert werden, um dem Einfluss der Elektromobilität auf elektrische Energiesysteme Rechnung zu tragen.
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Pal-Grid: Ein Umfassendes Simulationsframework für das Palästinensische Stromnetz
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Laufzeit: 2017-03-01 - 2019-02-28
Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)Das Hauptziel dieses Kooperationsprojekts ist die Entwicklung eines umfassenden Simulationsframeworks für das palästinensische elektrische Energieversorgungssystem mit einem Fokus auf eine bestimmte Region (z.B. das Westjordanland). Das Simulationsframework soll in der Lage sein, die verschiedenen Aspekte der zukünftigen Energieversorgung zu erfassen.
Die zu entwickelnden Simulationsmodelle werden zwei Abstraktionsebenen beinhalten. Auf der Makroebene soll das palästinensische Energieversorgungssystem in abstrakter Weise nachgebildet werden, um mittels Simulation Aussagen zur Entwicklung des Strombedarfs und der Stromerzeugungsbilanzen tätigen zu können. Auf der feingranularen Mikroebene soll eine detailliertere Modellierung der verschiedenen Komponenten eines Energiesystems erfolgen, so dass auch ICT—fähige Anwendungen implementiert werden. Dadurch soll beispielsweise untersucht werden, inwiefern Lastspitzen reduziert werden können.
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Kombinierte Optimierung, Simulation und Netzanalyse des elektrischen Energiesystems im europäischen Kontext
(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)
Laufzeit: 2016-10-01 - 2019-09-30
Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)Mit den Beschlüssen der deutschen Bundesregierung zur Energiewende wird die deutsche Energieversorgung nachhaltig umgestaltet. Ein Hauptziel ist dabei, eine der umweltschonendsten und energiesparendsten Volkswirtschaften bei gleichzeitig wettbewerbsfähigen Energiepreisen zu werden. Hierfür bedarf es der Unterstützung von erweiterten Analysesystemen, die sowohl die technischen als auch marktregulatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen gleichermaßen berücksichtigen. Gerade auf technischer Seite wird in existierenden Energiesystemanalysemodellen die Modellierung des Übertragungs- und Verteilnetzes häufig vernachlässigt oder stark vereinfachend durchgeführt.Dies motivierte die an der FAU Erlangen-Nürnberg durchgeführten Vorarbeiten der vergangenen Jahre (Energiesystemanalyse Bayern"), mit denen ein ganzheitlicher systemorientierter Modellierungsansatz für das elektrische Energieversorgungssystem Deutschlands zunächst mit Fokus auf den Freistaat Bayern entwickelt wurde. In dieser Modellierung wurden das Hoch- und Höchstspannungsnetz mit konventionellen Kraftwerken und Einspeisungen aus regenerativen Energieanlagen unter den bisherigen Marktmechanismen in Deutschland abgebildet. Mit Hilfe der erstellten Modelle wurden für das Bundesland Bayern Aussagen, u.a. über einen kostenoptimalen Kraftwerks-, Netz- und Speicherausbau oder die Entwicklung von CO2 -Emissionen abgeleitet. Das Gesamtmodell beinhaltet Teilmodelle zur Optimierung (Ermittlung von kostenminimalen Ausbauszenarien), zur Simulation (stochastische Simulation von unterschiedlichen Szenarien mit hoher zeitlicher Auflösung und hoher Detailtiefe) und zur Netzsystemanalyse (quasistationäre AC-Lastflussberechnungen) zur Überprüfung der erforderlichen Netzplanungskriterien und eines sicheren Systembetriebs.Im Rahmen des vom BMWi geförderten Vorhabens KOSiNeK wird basierend auf den geleisteten Vorarbeiten das elektrische Energieversorgungssystem Deutschlands und seiner europäischen Nachbarstaaten abgebildet. Dies führt zu Modellen von hoher Komplexität. Um dieser Komplexität Rechnung zu tragen, sind neue methodische Ansätze sowie die Weiterentwicklung bestehender Ansätze aus der Mathematik, Informatik und Netzanalyse notwendig, welche zudem iterativ gekoppelt werden. Durch diese iterative Kopplung der Modelle ist es zum einen möglich, technische und wirtschaftliche Aspekte hinsichtlich der Steuerung von Kraftwerken sehr detailliert abzubilden, zum anderen ist es auch möglich, netzregulatorische Vorgaben exakt zu berücksichtigen und somit die Systemsicherheit zu gewährleisten. Darüber hinaus können Energiemärkte einschließlich ihrer regulatorischen Rahmenbedingungen im europäischen Kontext untersucht werden. Durch den flexiblen und komponentenbasierten Modellaufbau können die Einflüsse neuer Marktmechanismen wie z.B. die Aufteilung Deutschlands in Preiszonen oder sich ändernde Börsen- bzw. Fördermechanismen mit einem detaillierten, agentenbasierten Marktmodell studiert werden. Dies ist durch die zu entwickelnden Mehrpunktmodellansätze und die Abbildung einzelner, jeweils optimiert handelnder Marktakteure möglich. Für die integrierte Netzanalyse wird das kontinentaleuropäische Verbundnetz in Form von Netzäquivalenten nachgebildet. Zur Bewertung der Netzausbauszenarien wird ein neuartiger probabilistischer Ansatz entwickelt.
Wir bedanken uns für die finanzielle Unterstützung beim Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) im Rahmen des 6. Energieforschungsprogramms für das Projekt KOSiNeK (Förderkennzeichen: 03ET4035).