Multi regional power system transmission storage collaborative planning based on distributed optimization framework

Das moderne Stromnetz ist kein einfacher Einbahnstraßenverkehr mehr, bei dem Elektrizität stetig von einigen wenigen großen Kraftwerken zu Haushalten und Fabriken fließt. Es ist zu einem komplexen, zweispurigen Netzwerk geworden, in dem das Wetter die Versorgung diktiert. Windparks und Solaranlagen erzeugen Strom nur, wenn der Wind weht oder die Sonne scheint, oft in entlegenen Regionen, weit entfernt von den Städten, die die Energie am dringendsten benötigen. Dies schafft ein grundlegendes Ungleichgewicht: Die Energie ist an einem Ort zu einer bestimmten Zeit verfügbar, aber die Nachfrage besteht an einem anderen Ort zu einer anderen Zeit. Um das Licht an den Schaltern zu halten, müssen Ingenieure ein doppeltes Rätsel lösen. Sie müssen neue Stromleitungen bauen, um Elektrizität über weite Strecken zu transportieren, und sie müssen massive Batterien installieren, um diese Energie für die spätere Nutzung zu speichern. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, wie viel von beidem sie bauen und wo sie platzieren sollen, ohne Geld zu verschwenden oder das Netz anfällig zu machen.

Ein Forschungsteam der State Grid Shanxi Electric Power Company hat dieses Rätsel gelöst, indem es einen neuen Weg zur Planung der Zukunft dieser vernetzten Stromsysteme entwickelt hat. Anstatt den Bau neuer Stromleitungen und die Installation von Energiespeichern als getrennte Entscheidungen zu behandeln, schufen sie ein einheitliches Modell, das beides gleichzeitig optimiert. Ihr Ansatz erkennt an, dass eine neue Stromleitung und eine große Batterie oft dieselbe Aufgabe erfüllen können: Beide ermöglichen es dem System, die unvorhersehbaren Schwankungen erneuerbarer Energien abzufangen. Durch die Verwendung eines anspruchsvollen mathematischen Rahmens, der es verschiedenen Regionen ermöglicht, ihre eigenen Planungsprobleme zu lösen und dabei mit ihren Nachbarn synchron zu bleiben, fanden die Forscher einen Weg, ein Netz zu entwerfen, das kostengünstiger, effizienter und besser in der Lage ist, saubere Energie aufzunehmen, als bisherige Methoden.

Die Forscher testeten ihre Methode an einem simulierten vierregionalen Stromsystem, einem Szenario, das die reale Komplexität eines großen nationalen Netzes nachbildet. In diesem System gibt es einige Regionen, die reich an Wind- und Solarkraft sind, aber weniger Menschen beherbergen, während andere Regionen eine schwere Industrie und einen hohen Strombedarf haben, aber weniger erneuerbare Erzeugung aufweisen. Das Team verglich ihren neuen koordinierten Ansatz mit drei älteren Strategien: einer, die nur neue Stromleitungen baute, einer, die nur Batterien installierte, und einer, bei der jede Region ihre eigene Zukunft plante, ohne mit den anderen zu kommunizieren. Die Ergebnisse waren eindeutig. Der koordinierte Plan, der sich sowohl für Übertragungsleitungen als auch für Batteriespeicher gleichzeitig entschied, lieferte das beste Ergebnis. Er reduzierte die jährlichen Gesamtkosten des Systems um Zehn Millionen Dollar im Vergleich zu den anderen Strategien. Konkret sparte der neue Plan 36,5 Millionen Yuan pro Jahr im Vergleich zu einem Plan, der nur Leitungen baute, 44,7 Millionen Yuan im Vergleich zu einem Plan, der nur Batterien kaufte, und sagenhafte 82,8 Millionen Yuan im Vergleich zum unkoordinierten Ansatz, bei dem die Regionen allein agierten.

Über die bloße Kostenersparnis hinaus verbesserte der koordinierte Plan die Fähigkeit des Systems zur Nutzung erneuerbarer Energien erheblich. In den Simulationen ermöglichte die neue Methode dem Netz, 4,6 Prozentpunkte mehr Wind- und Sonnenstrom aufzunehmen und zu nutzen als die „nur Leitungen“-Strategie und 3,55 Prozentpunkte mehr als die „nur Batterien“-Strategie. Dies ist ein entscheidender Unterschied, da die Verschwendung erneuerbarer Energien, bekannt als Abregelung (Curtailment), einen wirtschaftlichen und ökologischen Verlust darstellt. Die Forscher fanden heraus, dass durch die Platzierung von Batterien an den richtigen Orten und den Bau gerade genug neuer Stromleitungen, um sie zu verbinden, das System die täglichen Schwankungen von Wind und Sonne ausgleichen konnte. Die Batterien würden laden, wenn zu viel Strom vorhanden war, und entladen, wenn die Nachfrage hoch war, während die Stromleitungen überschüssige Energie aus einer windreichen Region in eine sonnenreiche Region oder von einer Region mit geringer Nachfrage zu einer mit hoher Nachfrage bewegen würden. Diese Kombination aus dem Transport von Energie über den Raum und der Speicherung über die Zeit schuf ein wesentlich stabileres und flexibleres Netz.

Die technische Innovation hinter diesem Erfolg lag nicht nur in der Planung selbst, sondern in der Art und Weise, wie die Forscher das massive mathematische Problem lösten, das erforderlich war, um die beste Lösung zu finden. Die Planung eines Netzes für ein ganzes Land umfasst Millionen von Variablen: jeder mögliche Standort für eine neue Leitung, jeder potenzielle Standort für eine Batterie, jede Stunde des Tages und jedes mögliche Wetterszenario. Dieses alles gleichzeitig in einem einzigen Computerprogramm zu lösen, ist unglaublich schwierig und langsam, und es erfordert oft, dass jede Region ihre privaten Daten an eine zentrale Instanz weitergibt, was nicht immer praktikabel ist. Die Forscher verwendeten eine Technik namens verteilte Optimierung. Stellen Sie sich eine Gruppe von Menschen vor, die versuchen, ein riesiges Puzzle zu lösen. Anstatt dass eine Person versucht, jedes Teil auf einmal einzusetzen, teilen sie das Puzzle in Abschnitte auf. Jede Person arbeitet an ihrem eigenen Abschnitt, prüft aber ständig die Kanten, an denen ihr Abschnitt auf den des Nachbarn trifft, um sicherzustellen, dass die Teile zusammenpassen.

In dieser Studie löste jede Region des Stromsystems ihr eigenes Planungsproblem unabhängig, indem sie lokal entschied, wo Leitungen und Batterien gebaut werden sollten. Sie arbeiteten jedoch nicht isoliert. Sie tauschten lediglich Informationen über die sie verbindenden Stromleitungen mit ihren Nachbarn aus, um sicherzustellen, dass die gesamte ein- und ausfließende Leistung perfekt übereinstimmte. Diese Methode ermöglichte es dem Team, die Berechnungen viel schneller durchzuführen. Während ein traditionelles, zentralisiertes Computermodell über 82 Sekunden benötigte, um eine Lösung zu finden, schloss die neue verteilte Methode, die die regionalen Berechnungen parallel ausführte, in etwa 21,5 Sekunden ab. Diese Beschleunigung ist signifikant, da sie es den Netzplanern ermöglicht, viel mehr Simulationen durchzuführen, um verschiedene Szenarien zu testen, was zu robusteren und zuverlässigeren Entscheidungen führt. Die Methode respektierte auch die Privatsphäre jeder Region, da diese ihre internen Kosten oder detaillierten Netzdaten nicht an eine zentrale Behörde offenlegen mussten, sondern nur die notwendigen Grenzdaten, um das System im Gleichgewicht zu halten.

Die Studie bestätigte, dass es für die Zukunft der Energie nicht ausreicht, sich nur auf ein Werkzeug zu verlassen. Ein Plan, der sich ausschließlich auf den Bau von mehr Stromleitungen konzentriert, neigt dazu, übermäßig zu bauen und zu viel für eine Infrastruktur auszugeben, die möglicherweise nicht voll genutzt wird. Umgekehrt kann ein Plan, der sich nur auf Batterien verlässt, zu teuer werden, da er versucht, jeden Rest an überschüssiger Energie lokal zu speichern und dabei die Chance verpasst, diese Energie dorthin zu bewegen, wo sie benötigt wird. Der unabhängige Planungsansatz, bei dem Regionen nicht koordinieren, führt zu den schlechtesten Ergebnissen, mit hohen Kosten und verschwendeter Energie, weil Regionen redundante Anlagen bauen oder sich gegenseitig nicht unterstützen, wenn es nötig ist. Die Erkenntnisse der Forscher legen nahe, dass der effizienteste Weg in einer ausgewogenen Mischung liegt. In ihrem simulierten vierregionalen System beinhaltete der optimale Plan den Ausbau von fünf spezifischen Übertragungswegen mit Leistungen zwischen 130 und 260 Megawatt, während gleichzeitig eine Gesamtkapazität von 800 Megawatt an Leistung und 3.200 Megawattstunden an Energiespeicherung über die vier Gebiete verteilt wurde.

Die spezifische Konfiguration dieser Ressourcen offenbarte ein klares Muster. Die Regionen mit dem höchsten Erneuerbare-Energien-Ausstoß, die oft dem Risiko ausgesetzt waren, diese Energie zu verschwenden, waren diejenigen, die am meisten vom Hinzufügen lokaler Speicher profitierten. Die Batterien fungierten als Puffer, die den Überschuss während der Spitzenzeiten der Produktion aufsaugen und während des Abendmaximums, wenn die Sonne untergegangen war, wieder abgeben. Unterdessen fungierten die neuen Übertragungsleitungen als Sicherheitsventil, das es den Regionen ermöglichte, ihren Überschuss an Nachbarn zu exportieren, die einen Mangel erlebten. Diese Koordination bedeutete, dass das System nicht so viele massive Leitungen bauen musste wie der „nur Leitungen“-Plan, noch so viele Batterien benötigte wie der „nur Batterien“-Plan. Das Ergebnis war ein System, in dem die Gesamtkosten minimiert und die Zuverlässigkeit maximiert wurde.

Die Forscher untersuchten auch, wie sich das System an einem typischen Tag verhielt. Sie fanden heraus, dass die Stromflüsse zwischen den Regionen nicht statisch sind; sie ändern im Laufe des Tages ihre Richtung und Magnitude, abhängig von Wetter und Nachfrage. Am Morgen könnte eine Region Strom importieren, um die steigende Nachfrage zu decken, während dieselbe Region am Nachmittag, wenn die Solarproduktion ihren Höhepunkt erreicht, zu einem Exporteur für ihre Nachbarn werden könnte. Die Batterien spielten eine entscheidende Rolle in diesem Tanz, indem sie luden, wenn das Netz voll mit billiger, erneuerbarer Energie war, und entluden, wenn das Netz Strom benötigte. Der Ladezustand dieser Batterien, der angibt, wie voll sie sind, wurde sorgfältig verwaltet, um innerhalb sicherer Grenzen zu bleiben und sicherzustellen, dass sie für den nächsten Zyklus bereit sind. Diese dynamische Interaktion zwischen Speicherung und Übertragungsleitungen ermöglichte es dem Netz, die Variabilität der erneuerbaren Energien mit einem Grad an Glätte zu bewältigen, den weder eine Technologie allein erreichen könnte.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass dieser koordinierte Ansatz nicht nur eine theoretische Übung ist, sondern eine praktische Lösung für die Herausforderungen moderner Stromnetze darstellt. Durch die Verwendung eines verteilten Optimierungsrahmens können Netzplaner Ergebnisse erzielen, die nahezu so gut sind wie die eines perfekten, zentralisierten Plans, aber mit den zusätzlichen Vorteilen von Geschwindigkeit, Privatsphäre und Skalierbarkeit. Die Methode ermöglicht es verschiedenen Regionen, ihre Autonomie zu wahren und dennoch zusammenzuarbeiten, um ein effizienteres und widerstandsfähigeres Ganzes zu schaffen. Während die Welt sich auf eine Zukunft zubewegt, die von Wind- und Solarkraft dominiert wird, wird die Fähigkeit, sowohl die Bewegung von Energie über den Raum als auch deren Speicherung über die Zeit zu planen, unerlässlich sein. Diese Forschung bietet einen klaren Fahrplan für die Umsetzung, indem sie zeigt, dass der Schlüssel zu einem günstigeren, saubereren und zuverlässigeren Netz in der intelligenten Koordination seiner physischen Komponenten liegt. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Zukunft der Energieplanung nicht darin besteht, sich zwischen Leitungen oder Batterien zu entscheiden, sondern zu verstehen, wie sie zusammenarbeiten, um das komplexe Rätsel der Integration erneuerbarer Energien zu lösen.