WO2021037553A1 - Verfahren zur stabilisierung eines elektrischen energienetzes - Google Patents

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WO2021037553A1
WO2021037553A1 PCT/EP2020/072496 EP2020072496W WO2021037553A1 WO 2021037553 A1 WO2021037553 A1 WO 2021037553A1 EP 2020072496 W EP2020072496 W EP 2020072496W WO 2021037553 A1 WO2021037553 A1 WO 2021037553A1
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Joachim Staats
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Technische Hochschule Lübeck
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    • Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security

Definitions

  • the invention relates to a method for stabilizing an electrical energy network, which has at least one control zone, and is formulated in relation to the at least one control zone.
  • an electrical energy system contains the entirety of all the technical facilities required to generate, transmit and distribute electrical energy within certain system boundaries based on control technology.
  • control areas the areas bordered by the system boundaries are referred to as control areas.
  • the feed-in power, d. H. the energy conversion of, for example, rotational energy or thermal energy into electrical energy (which corresponds to the generation of energy) that is fed into the network per unit of time is defined with a negative sign.
  • the withdrawal rate, d. H. the conversion of electrical energy from the network into other forms of energy (which corresponds to energy consumption), for example thermal energy or kinetic energy (e.g. rotational energy), which is taken from the network, per unit of time is defined inversely with a positive sign.
  • Balancing groups thus compare feed-in and exit-out capacities. For physical reasons and from the point of view of frequency control, feeds and feeds must always be largely smooth. The transmission system operator compensates for remaining deviations, as will be explained in more detail below, with control reserve or control energy.
  • a control area deviation (also referred to as a control area balance or system balance) is thus the sum of all feed-in and exit-out capacities in the control area.
  • the total of all feed-in and exit-out capacities in the balancing group is referred to as the differential balancing group aggregate or balancing group deviation.
  • the transmission system operator must compensate for the control area deviation as part of its frequency maintenance service by using positive or negative control power, the so-called control reserve. He generally acquires the subscription rights for the control reserve in advance after a prior public invitation to tender from power plants operated at partial load, the so-called rotating reserve, located inside and outside his control area.
  • the control power is initially to be provided by these power plants. When they are used, the corresponding quantities of positive and negative balancing energy must then be supplied.
  • power costs are incurred at the power price, for the supply of the control energy labor costs are incurred at the labor price.
  • the service costs are added to the network usage costs, the labor costs are charged to the balancing group manager for the supply of balancing energy based on the cause.
  • Feed-in management consists of a reduction in the capacity of the system for renewable energy in an affected network section by an amount that is locally required to prevent a network bottleneck.
  • control power is essentially provided by flexible generation, i. E. H. a controllable feed-in of controllable renewable energies such as biogas plants, hydropower or hydrogen, as well as fossil fuels or nuclear energy, and fluctuating generation, d. H. a fluctuating feed-in power from non-controllable renewable energies that depend on the weather, such as wind or solar energy.
  • controllable renewable energies such as biogas plants, hydropower or hydrogen, as well as fossil fuels or nuclear energy
  • fluctuating generation d. H. a fluctuating feed-in power from non-controllable renewable energies that depend on the weather, such as wind or solar energy.
  • analog forecasting algorithms are used for the disclosure of the invention, especially for consumption and generation from renewable energies, in order to minimize the balancing energy.
  • WO 2014/166524 A1 shows a method for operating an entire energy supply network with decentralized energy generation. This consists of three supply levels in which energy is generated and fed in. It provides mechanisms for stabilizing the network through the use of balancing energy and describes the interaction of the distributed generators.
  • imbalances between generation and demand are primarily balanced out by means of control power from flexible power plants.
  • energy from conventional power plants based on fossil fuels is used, which is associated with an increased generation of CO 2 .
  • the supply problems associated with the provision of control energy as power plant reserves and the provision of control power are passed on to the respective balancing group managers in the form of balancing energy in accordance with the balancing group deviations.
  • the retrieval of control energy cannot be planned with this approach, the dimensioning of its provision is not dynamic in the sense of a situation-dependent relationship.
  • the energy price is only obtained when the control energy is called up and is determined after a trading transaction for control energy has been concluded.
  • the present invention is based on the object of improving the ability to plan the required control energy to compensate for control zone deviations in an electrical energy network and thus to improve the stabilization of the electrical energy network.
  • the invention is based on the idea of making it possible to plan the advance control power, i. H. To improve the forecast control area deviation via the forecast of a system-friendly control of energy storage and flexibilities, whereby both flexible and fluctuating generation are used. This makes the electrical energy network more predictable and stable, and increases the proportion of fluctuating renewable energy.
  • the method according to the invention for stabilizing an electrical energy network which has at least one control zone, has the following steps in relation to the at least one control zone:
  • Determination of the in the time interval [t N , t N + Dt] required control energy ⁇ E RL from the time course DPRZ (t) of the control area deviation in the time interval [t N , t N + ⁇ t] Determination of a prognosis for the control area deviation in Time interval [t N , t N + ⁇ t] by a function which uses a method from the field of artificial intelligence, preferably a Markov chain, determining a forecast DE RL ahead for the control energy required in the time interval [t N , t N + ⁇ t] from the forecast for the control area deviation in Time interval [t N , t N + ⁇ t]
  • Provision of the forecast control energy DE RL ahead Feeding the forecast control energy DE RL ahead into the electrical energy network in the time interval [t N , t N + ⁇ t]
  • the method according to the invention enables good quantitative planning of the retrieval of control energy to be achieved.
  • This control energy can thus also be traded quantitatively via an intraday electricity market as secondary control energy.
  • the proportion of fluctuating renewable energy in the balancing energy can also be increased.
  • the prognoses for the control zone deviation are preferably determined by calculating a Markov chain, in particular Markov chains of a higher order.
  • the CondEx algorithm is preferably used for this. This is derived from the underlying physical model of the immediate probability-based view.
  • the CondEx algorithm can train itself independently and recognize sophisticated patterns and make predictions.
  • control energy DE RL in the time interval [t N, t N + .DELTA.t] is required control energy DE RL as the integral of the time course DP RZ (t) of the control area deviation over the time interval [t N, N + .DELTA.t t] determined.
  • the forecast DE RL for the control energy required in the time interval [t N , t N + ⁇ t] is calculated as the product of the forecast for the control zone deviation in the time interval [t N , t N + ⁇ t] and the interval length ⁇ t is determined. In this way, the control area deviation and the forecast for this can be determined in a mathematically simple way.
  • System serviceability is understood as a measure of the consistency of the pre-control power (in the context of a forecast of the network status), i.e. H. the correspondence between the forecast and actually required control power.
  • the forecast control area deviation has the same sign as the forecast balance of positive and negative control power and / or a sign that is not the same as the forecast grid frequency deviation and / or that there is no feed-in management or the forecast pre-control power is negative.
  • control energy DE RL required in the time interval [t N , t N + Dt] is used as the integral of the time profile DP RZ (t) of the control zone deviation over those sub-intervals of the time interval [t N , t N + Dt] determined, which consist of those times t for which a first system serviceability condition is met or several first
  • one or one of the first system serviceability conditions is that the sign of a control area deviation DP RZ (t) at a certain point in time t is the same as the sign of a balance P RL (t) of positive and negative control power at time t .
  • One or one of the second system serviceability conditions is that the sign equal to a forecast control area deviation in the time interval [t N , t N + Dt] is the sign of a forecast balance P RL forecast t N from positive and negative control power in the time interval [t N , t N + Dt].
  • one or one of the first system serviceability conditions is that the sign of a control area deviation DP RZ (t) at a certain point in time t is not equal to the sign of a predicted network frequency deviation Dw progn (t) at point in time t.
  • One or one of the second system serviceability conditions is that the sign of a forecast control area deviation in the time interval [t N , t N + Dt] is not equal to the The sign of a predicted network frequency deviation Dw progn t N in the time interval [t N , t N + Dt] is.
  • one of the first system serviceability conditions is that a feed management signal Einsman (t) has the value “no feed management” at a certain point in time t or the advance control power DP RZ (t) is negative at point in time t.
  • the forecast feed-in management signal Einsman progn (t N ) in the relevant region at time t N has the value "no feed-in management" or the forecast control area deviation in the time interval I [t N , t N + Dt] is negative.
  • the mentioned first system serviceability conditions can be applied individually or cumulatively when calculating the required control energy DE RL or the forecast for the required control energy DE RL .
  • the various conditions for system serviceability raise the potentially possible share of plannable and thus quantitatively tradable secondary control energy via an intraday electricity market as part of a smart balancing mechanism, depending on the criterion used for system serviceability, to a relative proportion of potential up to 77% of the balance to be settled.
  • the ability to plan the operational resources for the provision of control power also increases the possibility of synthesizing weather-related forecasts of fluctuating renewable energies in an integrated process for forecasting, trading and providing control energy from renewable energies.
  • the savings in CO 2 compared to control energy from conventional power plants would be significant here.
  • the share of control energy from renewable energy in the control area balance could be increased to a potential of 77% depending on the criterion for system serviceability and availability of renewable energy.
  • the time span between the present point in time and the point in time t N , at which the time interval begins for which the required control energy DE RL is forecast in advance is at least one hour.
  • the execution of the mechanism for determining control energy for the purpose of planning imbalances between energy generation and consumption in the electrical energy network is brought forward at least one hour before the time of the retrieval of the control energy.
  • the performance can be carried out quantitatively with a preliminary determination of a labor price that can be minimized due to the plannability, in that not only the price for the provision of capacity (performance price), but also the work to be performed including a labor price is quantified and traded.
  • the invention opens up control energy to be provided by renewable energies to a large extent, for example in the double-digit percentage range, while at the same time minimizing control energy.
  • the uses of the prediction algorithm CondEx which are preferably used, represent a significant application scenario for methods of artificial intelligence in the Context of renewable energies and an integrated plannability, tradability and stabilization of the energy system.
  • the method according to the invention can also be automated using methods of intelligent communication by means of type-based messages between remote actors in the energy system (demonstrators).
  • the invention and its preferred embodiments are based on the combination of the prognosis of various variables which determine the balance of energy generation and consumption and thus the flexibility to be used for the system convenience.
  • a significant portion of control energy can be traded within the framework of a smart balancing mechanism at least one hour in advance ("hour ahead") with regard to the determination of pre-control power and planned with regard to the market volume in terms of price as with regard to the amount of energy.
  • a higher proportion of renewable energy can be used per se, in which the regulation via an intraday market is anticipated.
  • 1a shows an hour-ahead forecast of a control area deviation in a control area of the network operator Transnet BW;
  • FIG. 1b shows a predicted control zone deviation for the control zone according to FIG. 1a after a prediction of its system serviceability has been connected upstream;
  • FIG. 2a shows an hour-ahead forecast (of the sign) of a balance of the control power in a control area of the network operator Transnet BW;
  • FIG. 2b shows a day-ahead forecast of a network frequency deviation for the control zone according to FIG. 2a;
  • 3a shows an hour-ahead prognosis of the advance control power in a control area of the network operator Transnet BW after a prognosis has been added to it System serviceability via the same sign as the forecast control area deviation;
  • FIG. 3b pre-control power for the control zone according to FIG. 3a after a prognosis of its system serviceability has been preceded by an opposite sign to the prognosticated network frequency deviation ("day ahead");
  • FIG. 5 shows a control loop for a prognosis and a call for advance control power
  • FIG. 8 shows an interaction diagram of the demonstrators in the field test of forecast-based hour-ahead planning and trading in advance control energy by means of CondEx by a transmission network operator.
  • a computer-implemented intraday prognosis of a control area deviation DP RZ (t) over N time steps of length Dt is integrated as the conditional expected value of a Markov chain N-th order, here referred to as, over the time interval [t N , t N + Dt].
  • the inventive method thus uses known mathematical methods, which are also referred to as Kl (Artificial Intelligence) or AI (Artificial Intelligence) methods, to forecast events for future scenarios.
  • Kl Artificial Intelligence
  • AI Artificial Intelligence
  • One area of application is smart balancing based on a forecast of the control area deviation. For example, system stabilization in subnetworks of an energy supplier can be mastered in that a type of predictive follow-up control can be used to support the system.
  • a prognosis based on the information can represent any information provided by the network operators on the control area deviation be evaluated.
  • a time window of at least one hour can be available for a smart balancing process designed in this way with the method according to the invention for system-beneficial stabilization of electrical energy networks.
  • the accuracy of the hour-ahead forecast of the control area deviation with a correlation coefficient of 0.42 is significantly high relative to the measured control area deviation.
  • Dt RZ disturbed the control area and at the time t - -
  • Dt RZ is the time offset with which the control area deviation is known or published.
  • the Regulation corresponds to trading of advance control power via a market within a one-hour trading period as part of a smart balancing process.
  • the resulting manipulated variable is.
  • FIG. 1 a A qualitatively good correspondence between measurement and prognosis can be seen in FIG. 1 a, since it is temporally offset by only one time step on average with regard to the rising and falling edges and thus synchronous relative to the forecast horizon of four time steps.
  • CondEx a known algorithm, here CondEx, has been extended accordingly to the conditional expected value based on Markov chains of the N-th order, with N as the number of time steps over which the forecast is made.
  • the real-time capability and robustness of the process can be adapted to computing capacities and data bases / information.
  • a transmission system operator In the case of hour-ahead planning and the trading of advance control energy by transmission system operators, in order to avoid bottlenecks in the reserve for control reserve, a transmission system operator will use the hour-ahead information obtained about the advance control energy to check its control energy quota and, if necessary, via the intraday Adapt to the market.
  • the provision of the balancing energy traded therein can result from a smart balancing step as described above, but can also take place via the already established mechanisms for providing balancing energy (see FIG. 8 in this regard).
  • Another area of application is a restriction of the pre-control power to be useful for the system by predicting the sign of the balance of positive and negative control power.
  • the balance of positive and negative control power is calculated using a Intraday forecast of the control power P RL (t) over N time steps of length Dt determined as the conditional expected value of a Markov chain of the Nth order.
  • Another area of application is a restriction of the pre-control power to system serviceability via a prognosis of the sign of the network frequency deviation.
  • the above-mentioned use cases are filtered with regard to system expediency by only adding times at which the sign of the predicted control area deviation sign is not equal to the sign of the predicted one Mains frequency deviation sign is where the integral is taken into account:
  • the grid frequency deviation is determined by means of a prognosis of the network frequency deviation Dw progn (t) over P time steps of length Dt or 24 hours as the conditional expected value of a Markov chain of P th order.
  • a quality criterion for the predetermination of the control power one day before entry (“day ahead”) is thus determined, which allows a statement to be made as to whether a frequency matches the prognosis.
  • Another area of application is a restriction of the pre-control power to system serviceability via a prognosis of the feed-in management.
  • the feed management signal is determined by means of an intraday prognosis over M time steps of length 1 hour as the conditional expected value of a Markov chain of the M-th order.
  • a further field of application is a system-useful hour-ahead forecast of the advance control energy, in which the above-mentioned applications are filtered with regard to system convenience by a combination corresponding to the control loop in FIG. 6.
  • the control area is determined by the control area deviation at time t - Dt RZ disturbed and regulated at time t - Dt RZ + NDt by calling up advance control power.
  • Dt RZ is the time offset with which the Control area deviation is known or published.
  • the regulation corresponds to trading of advance control power via a market within a one-hour trading period as part of a smart balancing process.
  • N 4
  • Dt 15 minutes
  • Balancing group managers can use pre-balancing energy from any imbalances in their balancing groups by leaving them unbalanced.
  • the step from the equations first given above, taken alone (i.e. without application of system serviceability conditions) or in combination with one or more steps to determine the system serviceability of a pre-control service (i.e. with application of system serviceability conditions) enables a period of typically 60 min. - Dt RZ for the trading of the pre-balancing energy to be provided by the transmission system operator or for the corresponding decision of a balancing group manager in a smart balancing process.
  • the predicted control zone deviation taking into account a prognosis of the usefulness of the system, is shown by way of example in FIG. 1b.
  • the pre-control power is plotted in Fig. 3a in comparison to the control zone deviation.
  • the forecast balance of positive and negative control power must have the same sign as the forecast control area deviation from FIG. 1a.
  • their system serviceability is determined via an opposite sign to the predicted network frequency deviation, which can be seen in FIG. 3b.
  • the prognosis without system serviceability can first be compared with the historical measured values for the control area deviation according to the equations given above. This results in a corrected savings potential through advance control energy on the control area balance of 58% for positive control energy and 38% for negative control energy.
  • the dysregulatory system-unserviceable portion of Advance control energy on the control area balance is -8% for positive control energy and -17% for negative control energy.
  • the method works with a remaining efficiency of 80% in relation to the advance control energy according to the prognoses according to the method described above with and without system serviceability.
  • the degree of efficiency in relation to the potential for reducing (pre-determining) the control area balance by means of advance control energy according to the method described above with one of the first system serviceability conditions is 32% differentiated according to the sign of the balance of positive and negative control power and 6% differentiated according to the grid frequency deviation. Without a system serviceability condition, the degree of efficiency is 59%.
  • the success of the technology was determined quantitatively using simulation scenarios. The hour-ahead determination of the pre-control power and the system-friendly control were technically implemented in a field test (in situ).
  • FIG. 4 An interaction diagram of the agents in a forecast-based hour-ahead smart balancing is shown in FIG. 4.
  • the planning and procurement of advance control energy by the transmission system operator is shown in FIG. 8.
  • the domain model of the software architecture on which CondEx is based in FIG. 7 shows the division of the technical logic and demonstrators of use-case modeling by means of agents which take on roles in the control of the energy system and communicate with one another via type-based messages.
  • the type-based messages represent interfaces identified as "intentions” and have the ability to be executed.
  • the paradigm of intelligent communication is implemented, which combines aspects of artificial intelligence in the form of (forecast) algorithms from the field of data science with software-technical concepts of distributed and optionally synchronous or concurrent (asynchronous) processes according to a middleware.
  • object-oriented programming principles such as encapsulation (in the sense of reusability and scalability) using a publish-and-subscribe principle with modern actor, microservices and cloud-based technologies.
  • the agents as autonomously and intelligently acting objects can "see and understand”. They are networked with their environment via sensors, for example for weather data and load measurement, and derive forecasts from the measurements in terms of understanding the future system. Another application example is the implementation of the forecast using artificial neural networks.
  • Recurrent Neural Networks with conventional perceptrons or with Tree Long Short Term Memory (Tree LSTM)
  • technologies exist in which multi-layer neural networks enable multi-dimensional forecast data, for example weather forecasts, as input for forecasting the system-determining time series-based variables.
  • the prognosis can also be made using any prognosis method from the field of data science or machine learning.
  • the results of the determination of the pre-control power and the predicted system serviceability according to the method explained above are used as input variables for a prognosis of the balancing energy price, which evaluates published market data for trading control energy such as the balancing energy price.
  • This can be done via a method using artificial neural networks.
  • the input variable can be limited to the balancing energy prices traded up to the point in time when the forecast was created. Then the forecasting procedure described above with regard to the control area deviation (without system expediency conditions) can be used.
  • the forecast balancing energy price can be evaluated as a criterion for a decision as to whether an imbalance in the balancing group is to be compensated or not, as an alternative to the pre-balancing power according to the forecasting method described first or for system convenience according to the other forecasting methods described above as part of the smart balancing process .
  • the MPV disadvantages renewable energies and demand side management, which have high labor prices and low power prices (i.e. supply prices), compared to conventional power plants, where the opposite is true. This can be avoided if, instead of a uniform weighting factor for the work price at the MPV, the call probabilities are taken into account when determining the weighting factor of the work price. From this, a demand for the introduction of standard labor markets is derived, as it results from the Guideline on Electricity Balancing of the European Commission.
  • the advance control energy is determined as an integral over conditional (call) probabilities as well as over probabilities for system serviceability and imbalances (as the cause of calls). It therefore does justice to the above-mentioned approach of replacing the uniform weighting factor for the labor price in the MPV through the use of probabilities in relation to the work or the compensation energy price by the algorithm. It also represents a way of trading quantities and not just prices of labor, which is particularly important in the context of regular labor markets.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Stabilisierung eines elektrischen Energienetzes, welches wenigstens eine Regelzone aufweist, mit den folgenden Schritten in Bezug auf die wenigstens eine Regelzone: Bestimmung einer Prognose für eine Regelzonenabweichung in einem zukünftigen Zeitintervall (beginnend beispielsweise eine Stunde im Voraus) und für die in diesem Zeitintervall benötigte Regelenergie durch eine Funktion, welche eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, bevorzugt eine Markovkette, verwendet; Bereitstellung der prognostizierten Regelenergie und Einspeisung derselben in das elektrische Energienetz in dem zukünftigen Zeitintervall. Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird eine gute quantitative Planbarkeit des Abrufs von Regelenergie erzielt, welche somit beispielsweise auch über einen Innertageshandels-Strommarkt als sekundäre Regelenergie quantitativ handelbar ist. Auch kann der Anteil fluktuierender Erneuerbarer Energie an der Regelenergie erhöht werden.

Description

Verfahren zur Stabilisierung eines elektrischen Energienetzes
Hiermit wird der gesamte Inhalt der Prioritätsanmeldung DE 10 2019 212 773.8 durch Bezugnahme Bestandteil der vorliegenden Anmeldung.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Stabilisierung eines elektrischen Energienetzes, welches wenigstens eine Regelzone aufweist, und wird bezogen auf die wenigstens eine Regelzone formuliert.
Ein Überblick über den Aufbau und die Funktionsweise eines elektrischen Energienetzes findet sich in: Schwab, A. J., Elektroenergiesysteme - Erzeugung, Übertragung und Verteilung elektrischer Energie, 5. Auflage, Springer Verlag, Berlin, 2017.
Aus systemtechnischer Sicht beinhaltet ein Elektroenergiesystem die Gesamtheit aller zur Erfüllung der Erzeugung, Übertragung und Verteilung elektrischer Energie erforderlichen technischen Einrichtungen innerhalb bestimmter regelungstechnisch begründeter Systemgrenzen. Im Hinblick auf die Frequenzwirkleistungsregelung werden die von den Systemgrenzen berandeten Gebiete als Regelzonen bezeichnet.
Die Einspeiseleistung, d. h. die Energieumwandlung von beispielsweise Rotationsenergie oder thermischer Energie in elektrische Energie (welche der Energieerzeugung entspricht), die in das Netz eingespeist wird, pro Zeiteinheit wird mit negativem Vorzeichen definiert.
Die Ausspeiseleistung, d. h. die Umwandlung elektrischer Energie aus dem Netz in andere Formen von Energie (welche einem Energieverbrauch entspricht), beispielsweise thermische Energie oder kinetische Energie (z. B. Rotationsenergie), die aus dem Netz entnommen wird, pro Zeiteinheit wird umgekehrt mit positivem Vorzeichen definiert.
Die in einem liberalisierten Strommarkt zunächst ohne Kenntnis der Netzführung zustande kommenden Stromhandelsgeschäfte, genauer gesagt Energiehandelsgeschäfte, erfordern die Einrichtung sogenannter Bilanzkreise und Bilanzierungsgebiete. In den einzelnen Bilanzkreisen und Bilanzierungsgebieten werden prognostizierte Ausspeiseleistungen mit vertraglich gesichertem Einspeiseleistungen planerisch glattgestellt bzw. bilanziert. Die Konsolidierung aller Bilanzkreise zu einer Systembilanz ermöglicht der Netzführung die planerische Wahrung des Gleichgewichts zwischen erzeugter und verbrauchter elektrischer Energie als auch deren buchhalterische Verrechnung.
Bilanzkreise stellen somit Einspeiseleistungen und Ausspeiseleistungen einander gegenüber. Ein- und Ausspeisungen müssen aus physikalischen Gründen bzw. aus Sicht der Frequenzregelung stets weitgehend glatt gestellt sein. Verbleibende Abweichungen gleicht der Übertragungsnetzbetreiber, wie im Folgenden genauer erläutert wird, mit Regelleistung bzw. Regelenergie aus.
Die Verläufe sowohl der Einspeise- als auch der Ausspeiseleistung werden nach bestimmten "Fahrplänen" geplant. Bei der Abwicklung aller Fahrpläne der Bilanzkreise und damit des Gesamtfahrplans der Regelzone treten infolge unerwarteter Abweichungen vom prognostizierten Lastverlauf oder ungeplanten Ausfalls von Erzeugungskapazität ständig Regelzonenabweichungen auf.
Eine Regelzonenabweichung (auch als Regelzonensaldo oder Systembilanz bezeichnet) ist somit die Summe aller Einspeiseleistungen und Ausspeiseleistungen in die Regelzone. Auf einen einzelnen Bilanzkreis bezogen wird die Summe aller Einspeiseleistungen und Ausspeiseleistungen in den Bilanzkreis als Differenzbilanzkreisaggregat oder Bilanzkreisabweichung bezeichnet.
Die Regelzonenabweichung muss der Übertragungsnetzbetreiber im Rahmen seiner Dienstleistung Frequenzhaltung durch Einsatz von positiver oder negativer Regelleistung, der sogenannten Regelreserve, ausgleichen. Die Bezugsrechte für die Regelreserve erwirbt er im Allgemeinen im Vorfeld nach vorheriger öffentlicher Ausschreibung von inner- und außerhalb seiner Regelzone liegenden in Teillast betriebenen Kraftwerken, der sogenannten rotierenden Reserve. Von diesen Kraftwerken ist zunächst die Regelleistung vorzuhalten. Bei ihrer Inanspruchnahme sind dann noch die entsprechenden Mengen an positiver und negativer Regelenergie zu liefern. Für die Vorhaltung der Regelreserve fallen Leistungskosten zum Leistungspreis an, für das Liefern der Regelenergie Arbeitskosten zum Arbeitspreis. Die Leistungskosten werden den Netznutzungskosten zugeschlagen, die Arbeitskosten verursachungsgerecht den Bilanzkreisverantwortlichen für die Lieferung von Ausgleichsenergie in Rechnung gestellt. Weiterhin kann bei großen Anlagen für Erneuerbare Energie eine Leistungsregelung durch sogenanntes Einspeisemanagement zum Einsatz kommen. Sie erfolgt, wenn wetterbedingt mehr Leistung aus einer Anlage für Erneuerbaren Energie, insbesondere aus einer Windkraftanlagen, erzeugt werden würde, als im Netz verteilt bzw. übertragen werden kann. Das Einspeisemanagement besteht dann in einer Reduktion der Leistung der Anlage für Erneuerbaren Energie in einem betroffenen Netzabschnitt um einen solchen Betrag, wie lokal zur Verhinderung eines Netzengpasses erforderlich ist.
Die Regelleistung wird im Wesentlichen bereitgestellt durch eine flexible Erzeugung, d. h. eine steuerbare Einspeiseleistung von steuerbaren Erneuerbaren Energien wie Biogasanlagen, Wasserkraft oder Wasserstoff, sowie fossilen Brennstoffen oder Kernenergie, und eine fluktuierende Erzeugung, d. h. eine fluktuierende Einspeiseleistung von nicht steuerbaren Erneuerbaren Energien, die vom Wetter abhängen, wie Wnd- oder Sonnenenergie.
Herkömmliche Systeme zur Ermittlung der benötigten Regelleistung sind so konzipiert, dass sie lediglich reagieren oder nur sehr kurzzeitige vorausschauende Anpassungen vornehmen. Ein Belassen von systemdienlichen Fahrplanabweichungen auf Bilanzkreisebene wird in diesem Zusammenhang auch als Passive Balancing bezeichnet. Hierbei wird von einer in Echtzeit vorliegenden Information über den Regelzonensaldo ausgegangen. Es besteht dabei keine Vorabzeitspanne zum Handel von Vorausregelenergie.
Bisher wurde die Zeitspanne für den Intraday-Handel lediglich verkürzt, um die Dysbalance und den Bedarf an Regelenergie bedingt durch einen geringeren Prognosefehler von Erzeugung und Verbrauch zu verkleinern. Hierbei kommen zur Erfindungsmeldung analoge Prognosealgorithmen zum Einsatz, speziell für Verbrauch und Erzeugung aus regenerativen Energien, um die Ausgleichsenergie zu minimieren.
Die WO 2014/166524 A1 zeigt ein Verfahren zum Betreiben eines gesamten Energieversorgungsnetzes bei dezentraler Energieerzeugung. Dieses besteht aus drei Versorgungsebenen, in denen Energie erzeugt und eingespeist wird. Es hält Mechanismen zur Stabilisierung des Netzes über den Einsatz von Regelenergie bereit und beschreibt das Zusammenspiel der verteilten Erzeuger. Im Stand der Technik werden Dysbalancen zwischen Erzeugung und Nachfrage in erster Linie durch Regelleistung aus flexiblen Kraftwerken ausgeglichen. Hierbei kommt vorrangig Energie aus konventionellen Kraftwerken auf Basis fossiler Brennstoffe zum Einsatz, was mit einer erhöhten Erzeugung von CO2 einhergeht. Die mit der Vorhaltung von Regelenergie als Kraftwerksreserven und die mit der Erbringung von Regelleistung verbundenen Probleme der Bereitstellung werden entsprechend der Bilanzkreisabweichungen auf die jeweiligen Bilanzkreisverantwortlichen in Form von Ausgleichsenergie umgelegt. Der Abruf von Regelenergie kann bei dieser Vorgehensweise nicht geplant werden, die Dimensionierung ihrer Vorhaltung erfolgt nicht dynamisch im Sinne einer Situationsabhängigkeit. Der Arbeitspreis ergibt sich erst bei Abruf der Regelenergie und wird nach Abschluss eines Handelsgeschäftes von Regelenergie bestimmt.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Planbarkeit von benötigter Regelenergie zum Ausgleich von Regelzonenabweichungen in einem elektrischen Energienetz und damit die Stabilisierung des elektrischen Energienetzes zu verbessern.
Diese Aufgabe wird durch das Verfahren gemäß Anspruch 1, das Computerprogramm gemäß Anspruch 8 und das Computerprogramm Produkt gemäß Anspruch 9 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen enthalten.
Der Erfindung liegt die Idee zugrunde, die Planbarkeit der Vorabregelleistung, d. h. die prognostizierte Regelzonenabweichung, über die Prognose einer systemdienlichen Steuerung von Energiespeichern und Flexibilitäten zu verbessern, wobei sowohl flexible als auch fluktuierende Erzeugung zum Einsatz kommt. Dadurch wird eine erhöhte Planbarkeit und Stabilität des elektrischen Energienetzes und ein erhöhter Anteil fluktuierender Erneuerbarer Energie erreicht.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Stabilisierung eines elektrischen Energienetzes, welches wenigstens eine Regelzone aufweist, weist in Bezug auf die wenigstens eine Regelzone die folgenden Schritte auf:
Eingabe eines vom gegenwärtigen Zeitpunkt aus gesehen in der Zukunft liegenden Zeitpunktes tN und einer Intervalllänge Dt Bestimmung eines zeitlichen Verlaufs DPRZ (t) einer Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] durch eine Funktion, welche eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, bevorzugt eine Markovkette, verwendet Bestimmung der im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigten Regelenergie ΔERL aus dem zeitlichen Verlauf DPRZ (t) der Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Δt] Bestimmung einer Prognose für die Regelzonenabweichung im
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Zeitintervall [tN, tN + Δt] durch eine Funktion, welche eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, bevorzugt eine Markovkette, verwendet Bestimmung einer Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Δt] benötigte Regelenergie aus der Prognose für die Regelzonenabweichung im
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Zeitintervall [tN, tN + Δt]
Bereitstellung der prognostizierten Regelenergie DERL voraus Einspeisung der prognostizierten Regelenergie DERL voraus in das elektrische Energienetz im Zeitintervall [tN, tN + Δt]
Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird eine gute quantitative Planbarkeit des Abrufs von Regelenergie erzielt. Diese Regelenergie ist somit beispielsweise auch über einen Intraday-Strommarkt als sekundäre Regelenergie quantitativ handelbar. Auch kann der Anteil fluktuierender Erneuerbarer Energie an der Regelenergie erhöht werden.
Die Prognosen für die Regelzonenabweichung werden vorzugsweise durch die Berechnung einer Markovkette, insbesondere Markovketten höherer Ordnung, bestimmt. Hierfür wird vorzugsweise der Algorithmus CondEx eingesetzt. Dieser leitet sich aus dem zugrunde liegenden physikalischem Modell der unmittelbaren wahrscheinlichkeitsbasierten Anschauung ab. Der Algorithmus CondEx kann sich selbständig trainieren und ausgefeilte Muster erkennen und Vorhersagen.
In einer bevorzugten Ausführung der Erfindung wird die im Zeitintervall [tN, tN + Δt] benötigte Regelenergie DERL als das Integral des zeitlichen Verlaufs DPRZ(t) der Regelzonenabweichung über das Zeitintervall [tN, tN + Δt] bestimmt. Außerdem wird die Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Δt] benötigte Regelenergie als das Produkt der Prognose für die Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Δt]
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und der Intervalllänge Δt bestimmt. Auf diese Weise lassen sich die Regelzonenabweichung und die Prognose hierfür auf mathematisch einfache Weise bestimmen.
In verschiedenen Ausführungen des erfindungsgemäßen Verfahrens, welche die zuletzt beschriebene Ausführungsform abwandeln und die im Folgenden erläutert werden, werden Bedingungen für die Systemdienlichkeit definiert. Unter Systemdienlichkeit wird dabei ein Maß für die Konsistenz der Vorabregelleistung (im Kontext einer Prognose des Netzzustands) verstanden, d. h. die Übereinstimmung zwischen prognostizierter und tatsächlich benötigter Regelleistung, verstanden.
Als prognostizierte und mit Unsicherheit bestimmte Größe wird die Vorausregelenergie in einigen dieser Ausführungsformen je nach gewähltem Kriterium für die Systemdienlichkeit nur unter bestimmten Bedingungen zu einem von Null verschiedenen Wert bestimmt. Diese Bedingungen können darin bestehen, dass die prognostizierte Regelzonenabweichung ein gleiches Vorzeichen wie der prognostizierte Saldo aus positiver und negativer Regelleistung und/oder ein ungleiches Vorzeichen wie die prognostizierte Netzfrequenzabweichung hat und/oder dass kein Einspeisemanagement vorliegt oder die prognostizierte Vorabregelleistung negativ ist.
In einer bevorzugten Ausführung der Erfindung wird die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie DERL als das Integral des zeitlichen Verlaufs DPRZ (t) der Regelzonenabweichung über diejenigen Teilintervalle des Zeitintervalls [tN, tN + Dt] bestimmt, die aus denjenigen Zeitpunkten t bestehen, für die eine erste Systemdienlichkeitsbedingung erfüllt ist oder mehrere erste
Systemdienlichkeitsbedingungen kumulativ erfüllt sind. Weiterhin wird die Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie als das Produkt der Prognose für die Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] und der
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Intervalllänge Dt bestimmt, wenn eine zweite Systemdienlichkeitsbedingung erfüllt ist oder mehrere zweite Systemdienlichkeitsbedingungen kumulativ erfüllt sind, und ist ansonsten 0.
In einerweiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung besteht die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin, dass das Vorzeichen einer Regelzonenabweichung DPRZ(t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t gleich dem Vorzeichen eines Saldos PRL (t) aus positiver und negativer Regelleistung zum Zeitpunkt t ist. Die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen besteht darin, dass das Vorzeichen einer prognostizierten Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] gleich
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dem Vorzeichen eines prognostizierten Saldos PRL progn tN aus positiver und negativer Regelleistung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ist.
In einerweiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung besteht die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin, dass das Vorzeichen einer Regelzonenabweichung DPRZ(t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t ungleich dem Vorzeichen einer prognostizierten Netzfrequenzabweichung Dwprogn (t) zum Zeitpunkt t ist. Die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen besteht darin, dass das Vorzeichen einer prognostizierten Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ungleich dem
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Vorzeichen einer prognostizierten Netzfrequenzabweichung Dwprogn tN im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ist.
In einerweiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung besteht die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin, dass ein Einspeisemanagementsignal Einsman(t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t den Wert „kein Einspeisemanagement“ hat oder die Vorabregelleistung DPRZ (t) zum Zeitpunkt t negativ ist. Die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen besteht darin, dass das prognostizierte Einspeisemanagementsignal Einsmanprogn(tN) in der betreffenden Region zum Zeitpunkt tN den Wert „kein Einspeisemanagement“ hat oder die prognostizierte Regelzonenabweichung im ZeitintervalI [tN, tN + Dt] negativ ist.
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Die genannten ersten Systemdienlichkeitsbedingungen können einzeln oder auch kumulativ bei der Berechnung der benötigten Regelenergie DERL bzw. der Prognose für die benötigte Regelenergie DERL voraus angewendet werden.
Die verschiedenen Bedingungen für Systemdienlichkeit gemäß den verschiedenen Ausführungsformen der Erfindung heben den potentiell möglichen Anteil an planbarer und damit über einen Intraday-Strommarkt quantitativ handelbarer sekundärer Regelenergie im Rahmen eines Smart-Balancing-Mechanismus je nach dem verwendeten Kriterium für Systemdienlichkeit auf einen relativen Anteil von potentiell bis zu 77 % am auszugleichenden Regelzonensaldo an. Damit sinkt der Anteil an konventionellen auf fossilen Energieträgern beruhenden "Must-run-Kapazitäten" auf Grund der gestiegenen Planbarkeit. Die Planbarkeit der betrieblichen Mittel zur Erbringung von Regelleistung erhöht auch die Möglichkeit, wetterbedingte Prognosen fluktuierender Erneuerbarer Energien in einen integrierten Prozess zu Prognose, Handel und Erbringung von Regelenergie aus Erneuerbaren Energien zu synthetisieren. Die Einsparung an CO2 gegenüber Regelenergie aus konventionellen Kraftwerken wäre hierbei signifikant. Der Anteil an Regelenergie aus Erneuerbarer Energie am Regelzonensaldo ließe sich dadurch je nach Kriterium für Systemdienlichkeit und Verfügbarkeit von Erneuerbarer Energie auf potentiell bis zu 77 % erhöhen.
Über einen systemdienlichen Einsatz von Speichern und Flexibilitäten wird auf diese Weise mittels der Prognose der netzbestimmenden Größen Netzengpass, Netzfrequenz, Regelleistung und Regelzonenabweichung eine integriert geplante Vorausregelenergie aus flexibler und fluktuierender Erzeugung im Sinne einer vorab bestimmten Arbeit und dem damit verbundenen tatsächlichen Arbeitspreis im Rahmen eines Smart-Balancing- Prozesses gehandelt und ein kombiniert optimierter Einsatz von Flexibilitäten und Erneuerbaren Energien ermöglicht.
In einerweiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung beträgt die Zeitspanne zwischen dem gegenwärtigen Zeitpunkt und dem Zeitpunkt tN, an dem das Zeitintervall beginnt, für das die benötigte Regelenergie DERL voraus prognostiziert wird, wenigstens eine Stunde.
Umgekehrt wird somit die Ausführung des Mechanismus zur Bestimmung von Regelenergie zum Zwecke der Planbarkeit von Dysbalancen zwischen Energieerzeugung und -verbrauch in dem elektrischen Energienetz wenigstens eine Stunde vor den Zeitpunkt des Abrufs der Regelenergie vorverlegt. Damit kann die Erbringung quantitativ unter Vorabbestimmung eines wegen der Planbarkeit minimierbaren Arbeitspreises erfolgen, indem nicht nur der Preis für die Kapazitätsbereitstellung (Leistungspreis), sondern auch die zu erbringende Arbeit einschließlich eines Arbeitspreises quantitativ bestimmt und gehandelt wird.
Die Erfindung erschließt Regelenergie einer Erbringung durch Erneuerbare Energien in weitreichendem Maße, beispielsweise im zweistelligen Prozentbereich, bei gleichzeitiger Minimierung von Regelenergie. Die auf die Anwendung hin spezialisierten Verwendungen des vorzugsweise zum Einsatz kommenden Prognosealgorithmus CondEx stellen ein maßgebliches Anwendungsszenario von Methoden der Künstlichen Intelligenz in den Kontext Erneuerbarer Energien und einer integrierten Planbarkeit, Handelbarkeit und Stabilisierung des Energiesystems.
Das damit gegebene Potential an Einsparung von CO2-Emissionen muss als weitreichend angesehen werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann weiterhin über Methoden der intelligenten Kommunikation mittels typbasierter Nachrichten zwischen remote miteinander verbundenen Akteuren im Energiesystem (Demonstratoren) automatisiert werden.
Zusammenfassend basieren die Erfindung sowie ihre bevorzugten Ausführungsformen auf der Kombination der Prognose verschiedener das Gleichgewicht von Energieerzeugung und -verbrauch bestimmender Größen und damit der Systemdienlichkeit einzusetzender Flexibilität. Ein signifikanter Anteil an Regelenergie kann im Rahmen eines Smart- Balancing- Mechanismus wenigstens eine Stunde im Voraus ("hour ahead") bezüglich der Bestimmung von Vorabregelleistung gehandelt und bezüglich des Marktvolumens preislich wie hinsichtlich Energiemenge geplant werden. Hierbei kann per se auf einen höheren Anteil an Erneuerbarer Energie zurückgegriffen werden, bei dem die Regelung über einen Intraday-Markt vorweggenommen wird.
Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der beiliegenden
Zeichnungen und der nachfolgenden Beschreibung detailliert beschrieben. Diese sollen die
Erfindung erläutern und sind nicht einschränkend zu verstehen. Dabei zeigen:
Fig. 1a eine Hour-ahead-Prognose einer Regelzonenabweichung in einer Regelzone des Netzbetreibers Transnet BW;
Fig. 1b eine prognostizierte Regelzonenabweichung für die Regelzone gemäß Fig. 1a nach Vorschalten einer Prognose ihrer Systemdienlichkeit;
Fig. 2a eine Hour-ahead-Prognose (des Vorzeichens) eines Saldos der Regelleistung in einer Regelzone des Netzbetreibers Transnet BW;
Fig. 2b eine Day-ahead-Prognose einer Netzfrequenzabweichung für die Regelzone gemäß Fig. 2a;
Fig. 3a eine Hour-ahead-Prognose der Vorabregelleistung in einer Regelzone des Netzbetreibers Transnet BW nach Vorschalten einer Prognose ihrer Systemdienlichkeit über das gleiche Vorzeichen wie die prognostizierte Regelzonenabweichung;
Fig. 3b Vorabregelleistung für die Regelzone gemäß Fig. 3a nach Vorschalten einer Prognose ihrer Systemdienlichkeit über ein entgegengesetztes Vorzeichen zu der prognostizierten Netzfrequenzabweichung ("day ahead");
Fig. 4 ein Interaktionsdiagramm der Demonstratoren im Feldtest eines prognosegestützten "hour ahead" Smart Balancing mittels CondEx;
Fig. 5 einen Regelkreis einer Prognose und eines Abrufs von Vorabregelleistung;
Fig. 6 einen Regelkreis einer Prognose und eines Abrufs systemdienlicher
Vorabregelleistung;
Fig. 7 ein agentenbasiertes Domainenmodell der in CondEx realisierten
Fachlogikschicht zur Use-case-Modellierung mittels Rollen und intelligenter Kommunikation über typbasierte Nachrichten nach dem Publish-and-subscribe- Prinzip;
Fig. 8 ein Interaktionsdiagramm der Demonstratoren im Feldtest einer prognosegestützten Hour-ahead-Planung und eines Handels von Vorausregelenergie mittels CondEx durch einen Übertragungsnetzbetreiber.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung lässt sich wie folgt detailliert beschreiben:
Eine computerimplementierte Intraday-Prognose einer Regelzonenabweichung DPRZ (t) über N Zeitschritte der Länge Dt wird als der bedingte Erwartungswert einer Markovkette N- ter Ordnung, hier als bezeichnet, über das Zeitintervall [tN, tN + Dt] integriert.
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Hierbei gilt mit tN = t - DtRZ + NDt und t als der aktuellen Zeit sowie DtRZ als dem zeitlichen Versatz, mit dem die Regelzonenabweichung bekannt bzw. veröffentlicht wird, für die Vorausregelenergie
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Damit nutzt das erfinderische Verfahren bekannte mathematische Methoden, die auch als Methoden der Kl (Künstliche Intelligenz) oder AI (Artificial Intelligence) bezeichnet werden, um Ereignisse für zukünftige Szenarien zu prognostizieren. Ein Anwendungsgebiet ist ein Smart Balancing auf Basis einer Prognose der Regelzonenabweichung. Damit ist beispielsweise eine Systemstabilisierung in Subnetzen eines Energieversorgers beherrschbar, indem in einer Art vorausschauender Folgeregelung systemdienlich agiert werden kann.
Stellvertretend für eine etwaige von den Netzbetreibern zur Verfügung gestellte Information zur Regelzonenabweichung kann eine Prognose auf Basis der Informationen
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ausgewertet werden.
Die Abweichungen in einem Bilanzkreis werden im Falle ihrer Systemdienlichkeit zur volkswirtschaftlichen Minimierung von Ausgleichs- und Regelenergie belassen, andernfalls wie bisher auch üblich mittels einer Kopplung mit den Intraday-Märkten ausgeglichen. Generell können Flexibilitäten darüber systemdienlich eingesetzt werden.
Für einen derart gestalteten Smart-Balancing-Prozess kann mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur systemdienlichen Stabilisierung von elektrischen Energienetzen ein Zeitfenster von wenigstens einer Stunde zur Verfügung stehen.
Über systemdienliche Fahrplanabweichungen lässt sich somit das Entgegenwirken auf Frequenzabweichungen und der Abruf von Regelleistung eine Stunde im Voraus ("hour ahead") planen.
Im Anwendungsfall einer Hour-ahead-Prognose der Vorausregelenergie kann der Schritt in den obigen Gleichungen im Ausführungsbeispiel beispielsweise mit N = 4 und Dt = 15 Minuten ausgeführt werden. Dabei hat sich durch Experimente gezeigt, dass die Genauigkeit der Hour-ahead-Prognose der Regelzonenabweichung mit einem Korrelationskoeffizienten von 0,42 relativ zur gemessenen Regelzonenabweichung signifikant hoch ist. Hierbei führt im vorliegenden Fall die Diskrektisierungsschrittweite im Leistungsbereich dPRZ = 240 MW zu besonders guten Ergebnissen.
Der Schritt in den obigen Gleichungen lässt sich entsprechend dem Regelkreis in Fig. 5 durchführen. Hierbei wird zum Zeitpunkt t - DtRZ die Regelzone gestört und zum Zeitpunkt t - DtRZ + NDt durch Abruf von Vorabregelleistung geregelt. DtRZ ist hierbei der zeitliche Versatz, mit dem die Regelzonenabweichung bekannt bzw. veröffentlicht wird. Die Regelung entspricht einem Handel von Vorabregelleistung über einen Markt innerhalb einer einstündigen Handelszeitspanne im Rahmen eines Smart-Balancing-Prozesses.
Als resultierende Stellgröße ergibt sich .
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In Fig. 1a ist eine qualitativ gute, da zeitlich hinsichtlich der an- und absteigenden Flanken im Mittel um nur einen Zeitschritt versetzte und damit relativ zum Prognosehorizont von vier Zeitschritten synchrone Übereinstimmung zwischen Messung und Prognose zu erkennen.
Für die Zeit von Mitte August bis Mitte September 2018 beträgt das Einsparpotential durch DERL voraus relativ zum Saldo der Regelzonenabweichung 63 % für positive Regelenergie und 55 % für negative Regelenergie.
Für die Implementierung des Ausführungsbeispiels wurde ein bekannter Algorithmus, hier CondEx, entsprechend hin zum bedingten Erwartungswert basierend auf Markovketten N- ter Ordnung, mit N als der Anzahl der Zeitschritte, über die prognostiziert wird, erweitert.
Die Echtzeitfähigkeit und Robustheit des Verfahrens kann an Rechenkapazitäten und Datengrundlagen/Informationen angepasst werden.
Im Anwendungsfall einer Hour-ahead-Planung und des Handels von Vorausregelenergie durch Übertragungsnetzbetreiber wird zur Vermeidung von Engpässen bei der Reserve für Regelleistung ein Übertragungsnetzbetreiber die gewonnene Hour-ahead-lnformation über die Vorausregelenergie nutzen, um sein Regelenergiekontingent zu überprüfen und gegebenenfalls über den Intraday-Markt anzupassen. Die Erbringung der darin gehandelten Regelenergie kann aus einem Smart-Balancing-Schritt wie oben beschrieben resultieren, aber auch über die bereits etablierten Mechanismen zur Erbringung von Regelleistung erfolgen (siehe hierzu Fig. 8).
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist eine Einschränkung der Vorabregelleistung auf Systemdienlichkeit über eine Prognose des Vorzeichens des Saldos aus positiver und negativer Regelleistung.
Dabei erfolgt eine Filterung der oben genannten Anwendungsfälle bezüglich Systemdienlichkeit, indem nur Zeiten, zu denen das Vorzeichen der prognostizierten Regelzonenabweichung sign
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gleich dem Vorzeichen des prognostizierten Saldos aus positiver und negativer Regelleistung sign ist, bei dem Integral
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berücksichtigt werden:
Figure imgf000015_0003
Der Saldo aus positiver und negativer Regelleistung wird dabei mittels einer
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Intraday-Prognose der Regelleistung PRL(t) über N Zeitschritte der Länge Dt als bedingter Erwartungswert einer Markovkette N-ter Ordnung bestimmt.
Figure imgf000015_0005
Im Anwendungsfall einer Hour-ahead-Prognose des Vorzeichens des Saldos aus positiver und negativer Regelleistung für N = 4 werden Hour-ahead-Prognosen des Vorzeichens des Saldos aus positiver und negativer Regelleistung , siehe Fig. 2a (Korrelation
Figure imgf000015_0006
zwischen Messung und Prognose 0,28), wie sie beispielsweise von dem Netzbetreiber Transnet BW live veröffentlicht werden, vorgenommen. Hierbei führt im vorliegenden Fall die Diskrektisierungsschrittweite im Leistungsbereich dPRL = 120 MW zu besonders guten Ergebnissen.
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist eine Einschränkung der Vorabregelleistung auf Systemdienlichkeit über eine Prognose des Vorzeichens der Netzfrequenzabweichung. Dabei erfolgt eine Filterung der oben genannten Anwendungsfälle bezüglich Systemdienlichkeit, indem nur Zeiten, zu denen das Vorzeichen der prognostizierten Regelzonenabweichung sign ungleich dem Vorzeichen der prognostizierten
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Netzfrequenzabweichung sign ist, bei dem Integral berücksichtigt werden:
Figure imgf000015_0008
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Die Netzfrequenzabweichung
Figure imgf000016_0001
wird mittels einer Prognose der Netzfrequenzabweichung Dwprogn(t) über P Zeitschritte der Länge Dt oder 24 Stunden als bedingter Erwartungswert einer Markovkette P-ter Ordnung bestimmt.
Damit wird ein Gütekriterium für die Vorabbestimmung der Regelleistung einen Tag vor Eintritt ("day ahead") ermittelt, die eine Aussage darüber zulässt, ob eine Frequenz zur Prognose passt.
Im Anwendungsfall einer Day-ahead-Netzfrequenzprognose werden für P = 1 Day-ahead- Netzfrequenzprognosen , siehe Fig. 2b (Korrelation 0,7) vorgenommen. Hierbei
Figure imgf000016_0002
führt im vorliegenden Fall die Diskrektisierungsschrittweite im Netzfrequenzbereich dw = 0.02 Hz zu besonders guten Ergebnissen.
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist eine Einschränkung der Vorabregelleistung auf Systemdienlichkeit über eine Prognose des Einspeisemanagements.
Dabei erfolgt eine Filterung der oben genannten Anwendungsfälle bezüglich Systemdienlichkeit, indem nur Zeiten, zu denen das Einspeisemanagementsignal in der betreffenden Region zu "kein Einspeisemanagement" prognostiziert wird oder die Vorabregelleistung negativ ist, bei der Berechnung der Vorausregelenergie DERL voraus berücksichtigt werden:
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Das Einspeisemanagementsignal wird mittels einer Intraday-Prognose über M Zeitschritte der Länge 1 Stunde als bedingter Erwartungswert einer Markovkette M-ter Ordnung bestimmt.
Dies ist insbesondere für sehr heterogene Systeme interessant, beispielsweise bei einem Überangebot an Wind in Bereichen mit vielen Windenergiekraftwerken, die mit anderen Systemen verbunden sind.
Im Anwendungsfall einer 5-Hours-ahead-Prognose des Einspeisemanagements wird eine Intraday-Engpassprognose mit M = 5 (5 hours ahead), wie sie auf Basis allein von live veröffentlichten Einspeisemanagementsignalen der "Netzampel" des Netzbetreibers Schleswig Holstein Netz AG mit einem mittleren Korrelationskoeffizienten zwischen tatsächlichem und prognostiziertem Signal von 0,35 möglich ist (in Gemeinden häufigen Einspeisemanagements), vorgenommen und dient als Vorstufe zur Bestimmung der Vorabregelleistung, um einen zeitgleichen Engpass auszuschließen. Hierbei beträgt die Diskretisierung im Zustandsraum zwischen den beiden Zuständen "1" für "Einspeisemanagement" und "0" für "kein Einspeisemanagement" dEinsman = 0.5, und es findet eine mathematische Ab- bzw. Aufrundung für rechnerisch mögliche Zustände 0.5 < Einsman < 1.5 zu 1 statt.
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist eine systemdienliche Hour-ahead-Prognose der Vorausregelenergie, bei der eine Filterung der oben genannten Anwendungsfälle bezüglich Systemdienlichkeit durch eine Kombination entsprechend dem Regelkreis in Fig. 6 erfolgt.
Hierbei wird zusätzlich zum Regelkreis in Fig. 5 eine kaskadierte Abfrage des Vorzeichens des Saldos aus positiver und negativer Regelleistung, des Vorzeichens der Netzfrequenzabweichung sowie des Einspeisemanagements über eine Prognose vorgenommen.
Die Regelzone wird zum Zeitpunkt t - DtRZ durch die Regelzonenabweichung
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gestört und zum Zeitpunkt t - DtRZ + NDt durch Abruf von Vorabregelleistung geregelt. DtRZ ist hierbei der zeitliche Versatz, mit dem die
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Regelzonenabweichung bekannt bzw. veröffentlicht wird. Die Regelung entspricht einem Handel von Vorabregelleistung über einen Markt innerhalb einer einstündigen Handelszeitspanne im Rahmen eines Smart-Balancing-Prozesses. Mit N = 4, Dt = 15 Minuten, P = 1 und M = 5 erhält man eine Hour-ahead-Prognose der Regelzonenabweichung und ein Einsparpotential durch DERL voraus relativ zum Regelzonensaldo von 4 % für positive Regelenergie und 2 % für negative Regelenergie. Dieses Einsparpotential lässt sich wahlweise über den Handel der gesamten prognostizierten systemdienlichen Vorausregelenergie am Markt im Rahmen des Smart- Balancing-Prozesses wie oben beschrieben durch die Bilanzkreisverantwortlichen entsprechend Fig. 4 ausschöpfen oder über die Hour-ahead-Planung und den Handel von Vorausregelenergie durch den Übertragungsnetzbetreiber wie ebenfalls oben beschrieben. Hierbei können Bilanzkreisverantwortliche Vorausregelenergie ggf. aus etwaigen Dysbalancen in ihren Bilanzkreisen bedienen, indem sie diese unausgeglichen belassen.
Der Schritt aus den oben zuerst angegebenen Gleichungen allein genommen (d. h. ohne Anwendung von Systemdienlichkeitsbedingungen) oder in Kombination mit einem oder mehreren Schritten zur Feststellung der Systemdienlichkeit einer Vorabregelleistung (d. h. mit Anwendung von Systemdienlichkeitsbedingungen) ermöglicht eine Zeitspanne von typischerweise 60 Min. - DtRZ für den Handel der zu erbringenden Vorausregelenergie durch den Übertragungsnetzbetreiber bzw. für die entsprechende Entscheidung eines Bilanzkreisverantwortlichen in einem Smart-Balancing-Prozess.
Die prognostizierte Regelzonenabweichungunter Berücksichtigung einer Prognose der Systemdienlichkeit ist exemplarisch in Fig. 1b dargestellt. Die Vorabregelleistung wirdin Fig. 3a im Vergleich zur Regelzonenabweichung aufgetragen. Hierbei muss der prognostizierte Saldo aus positiver und negativer Regelleistung das gleiche Vorzeichen wie die prognostizierte Regelzonenabweichung aus Fig. 1a haben. Zusätzlich wird ihre Systemdienlichkeit über ein umgekehrtes Vorzeichen zur prognostizierten Netzfrequenzabweichung festgestellt, was in Fig. 3b zu sehen ist.
Haben zwei Regelzonen ein relativ zueinander entgegengesetztes Vorzeichen hinsichtlich ihres Regelzonensaldos, so sorgt die zusätzliche Orientierung an dem Vorzeichen der Netzfrequenzabweichung dafür, dass nur für diejenige Regelzone eine Vorabregelleistung ungleich Null bestimmt und aktiviert wird, innerhalb derer diese systemdienlich (entgegengesetzt zur Netzfrequenzabweichung) ist. Für die andere der beiden Regelzonen wird in diesem Zeitschritt in dem betreffenden Bilanzkreis die Dysbalance nicht ausgeglichen. Damit führt erst die gleichzeitige Orientierung an der Netzfrequenz und der Regelzonenabweichung dazu, dass Systemdienlichkeit pro Regelzone gewährleistet ist.
Als einfaches Kriterium für Systemdienlichkeit lässt sich die Prognose ohne Systemdienlichkeit gemäß den oben zuerst angegebenen Gleichungen zunächst mit den historischen Messwerten für die Regelzonenabweichung abgleichen. Dadurch erhält man ein korrigiertes Einsparpotential durch Vorausregelenergie am Regelzonensaldo von 58 % für positive Regelenergie und 38 % für negative Regelenergie. Der mit der Prognose ohne Systemdienlichkeit einhergehende fehlregulierende systemundienliche Anteil an Vorausregelenergie am Regelzonensaldo beträgt -8 % für positive Regelenergie und -17 % für negative Regelenergie.
Kombiniert man die Prognose ohne Systemdienlichkeit mit der Prognose mit Systemdienlichkeit in Bezug auf ein systemdienliches Vorzeichen des prognostizierten Saldos aus positiver und negativer Sekundärregelenergie gemäß den zweiten oben angegebenen Gleichungen, so erhält man ein Einsparpotential durch Vorausregelenergie am Regelzonensaldo von 56 % für positive Regelenergie und 28 % für negative Regelenergie. Der mit dieser Kombination von Prognosen einhergehende fehlregulierende systemundienliche Anteil an Vorausregelenergie am Regelzonensaldo beträgt -4 % für positive Regelenergie und -20 % für negative Regelenergie.
Kombiniert man die Prognose ohne Systemdienlichkeit mit der Prognose mit Systemdienlichkeit in Bezug auf ein systemdienliches Vorzeichen der prognostizierten Netzfrequenzabweichung relativ zum Vorzeichen des prognostizierten Regelzonensaldos, so erhält man ein Einsparpotential durch Vorausregelenergie am Regelzonensaldo von 71 % für positive Regelenergie und 55 % für negative Regelenergie. Der mit dieser Kombination von Prognosen einhergehende fehlregulierende systemundienliche Anteil an Vorausregelenergie am Regelzonensaldo beträgt 13 % für positive Regelenergie und 17 % für negative Regelenergie.
Von besonderem Interesse an diesem Benchmarking ist die in den Zahlen größenordnungsmäßig vorliegende experimentelle Quantifizierung des Fehlers der Methode in Form eines "fehlregulierenden systemundienlichen Anteils an Vorausregelenergie" von ca. 20 % der Vorausregelenergie.
Damit wirkt das Verfahren mit einem verbleibenden Wirkungsgrad von 80 % in Bezug auf die Vorausregelenergie gemäß den Prognosen nach den oben beschriebenen Verfahren mit und ohne Systemdienlichkeit. Der Wirkungsgrad in Bezug auf das Potential zur Minderung (Vorabbestimmung) des Regelzonensaldos durch Vorausregelenergie nach den oben beschriebenen Verfahren mit einer der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen beträgt 32 % differenziert nach dem Vorzeichen des Saldos aus positiver und negativer Regelleistung und 6 % differenziert nach der Netzfrequenzabweichung. Ohne Systemdienlichkeitsbedingung liegt der Wrkungsgrad bei 59 %. Der Erfolg der Technologie wurde quantitativ mittels Simulationsszenarien bestimmt. Dabei wurden die Hour-ahead-Bestimmung der Vorabregelleistung und die systemdienliche Steuerung in einem Feldtest (in situ) technisch umgesetzt.
Für den Feldtest interagierender Demonstratoren lässt sich das über zwischen verschiedenen Computern ("remote") kommunizierende Agenten realisierte Use-case- Modellierungssystem CondEx verwenden.
Ein Interaktionsdiagramm der Agenten in einem prognosegestützten Hour-ahead-Smart- Balancing zeigt Fig. 4.
Die Planung und Beschaffung von Vorausregelenergie durch den Übertragungsnetzbetreiber zeigt Fig. 8.
Das Domainenmodell der CondEx zugrundeliegenden Softwarearchitektur in Fig. 7 zeigt die Aufteilung der Fachlogik und Demonstratoren einer Use-case-Modellierung mittels Agenten, welche bei der Steuerung des Energiesystems Rollen einnehmen und über typbasierte Nachrichten miteinander kommunizieren.
Die typbasierten Nachrichten stellen als "Absichten" ("Intents") kenntlich gemachte Schnittstellen dar und verfügen über die Fähigkeit, ausgeführt werden zu können. In ihnen ist das Paradigma einer intelligenten Kommunikation realisiert, welches Aspekte der künstlichen Intelligenz in Form von (Prognose-)Algorithmen aus dem Bereich Data Science mit softwaretechnischen Konzepten verteilter und wahlweise synchroner bzw. nebenläufiger (asynchroner) Prozesse entsprechend einer Middleware verbindet. Mittels der typbasierten Nachrichten ist es möglich, objektorientierte Programmierprinzipien wie Kapselung (im Sinne einer Wiederverwendbarkeit und Skalierbarkeit) über ein Publish-and-subscribe- Prinzip mit modernen Actor-, Microservices- und cloudbasierten Technologien zu synthetisieren.
Die Agenten als autonom und intelligent agierende Gegenstände können "sehen und verstehen". Sie sind über Sensoren beispielsweise für Wetterdaten sowie für Lastmessung mit ihrer Umgebung vernetzt und leiten aus den Messungen Prognosen im Sinne eines Verständnisses des zukünftigen Systems ab. Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist eine Umsetzung der Prognose mittels Künstlicher Neuronaler Netze.
Mit der Kombination aus Recurrent Neural Networks mit herkömmlichen Perzeptrons oder mit Tree Long Short Term Memory (Tree LSTM) existieren Technologien, bei denen mehrschichtige neuronale Netze mehrdimensionale Prognosedaten, beispielsweise Wetterprognosen, als Input für die Prognose der systembestimmenden zeitreihenbasierten Größen ermöglichen.
Weiterhin kann die Prognose auch mittels eines beliebigen Prognoseverfahrens aus dem Gebiet Data Science bzw. Machine Learning vorgenommen werden.
In einerweiteren Ausführung der Erfindung werden die Ergebnisse der Bestimmung der Vorabregelleistung sowie der prognostizierten Systemdienlichkeit gemäß den oben erläuterten Verfahren als Eingangsgrößen für eine Prognose des Ausgleichsenergiepreises verwendet, die veröffentlichte Marktdaten zum Handel von Regelenergie wie den Ausgleichsenergiepreis auswertet. Dies kann über ein Verfahren unter Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen erfolgen. Als Spezialfall kann man sich als Eingangsgröße auf die bis zum Zeitpunkt des Erstellens der Prognose gehandelten Ausgleichsenergiepreise beschränken. Dann kann das oben zuerst beschriebene Prognoseverfahren in Bezug auf die Regelzonenabweichung (ohne Systemdienlichkeitsbedingungen) zum Einsatz kommen. Der prognostizierte Ausgleichsenergiepreis kann alternativ zur Vorabregelleistung gemäß dem oben zuerst beschriebenen Prognoseverfahren bzw. zur Systemdienlichkeit gemäß den weiteren oben beschriebenen Prognoseverfahren im Rahmen des Smart-Balancing-Prozesses als Kriterium für eine Entscheidung darüber, ob eine Dysbalance im Bilanzkreis ausgeglichen wird oder nicht, ausgewertet werden.
Das gegenwärtig gültige Mischpreisverfahren (MPV) wird als wahrscheinliche Ursache für die an drei Tagen im Juni 2019 stattgefundenen gravierenden Systeminstabilitäten im deutschen Übertragungsnetz, über welche beispielsweise in der Frankfurter Allgemeinen Zeitung am 02.07.2019 berichtet wurde, angesehen. Da die Regelenergiekosten, hier der Arbeitspreis (d. h. die Kosten für den Abruf der Regelenergie), und damit die Ausgleichsenergiekosten durch das MPV bisher günstiger sein konnten als eine Intraday- Beschaffung und Intraday-Bewirtschaftung zum aktiven Ausgleich von Bilanzungleichgewichten (Fahrplantreue), wurden extreme Netzsituationen bisher vermehrt in Kauf genommen. Dem kann über ein Hour-ahead-Smart-Balancing gemäß der vorliegenden Erfindung entgegengewirkt werden, welches eine Intraday-Bewirtschaftung ermöglicht sowie Systemdienlichkeit fördert.
Das MPV benachteiligt Erneuerbare Energien und Demand Side Management, die hohe Arbeitspreise und niedrige Leistungspreise (d. h. Bereitstellungspreise) haben, gegenüber konventionellen Kraftwerken, bei denen dies umgekehrt ist. Dies kann vermieden werden, indem statt eines einheitlichen Gewichtungsfaktors für den Arbeitspreis beim MPV die Abrufwahrscheinlichkeiten bei der Bestimmung des Gewichtungsfaktors des Arbeitspreises berücksichtigt werden. Daraus abgeleitet wird eine Forderung nach der Einführung von Regelarbeitsmärkten, wie sie sich auch aus der Guideline on Electricity Balancing der Europäischen Kommission ergibt.
Gemäß den oben beschriebenen Prognoseverfahren (mit oder ohne Systemdienlichkeitsbedingungen) wird die Vorausregelenergie als Integral über bedingte (Abruf-) Wahrscheinlichkeiten sowie über Wahrscheinlichkeiten für Systemdienlichkeit und Dysbalancen (als der Ursache für Abrufe) bestimmt. Sie wird daher dem oben erwähnten Ansatz einer Ablösung des einheitlichen Gewichtungsfaktors für den Arbeitspreis beim MPV durch die Verwendung von Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf die Arbeit bzw. den Ausgleichenergiepreis durch den Algorithmus gerecht. Sie stellt darüber hinaus eine Möglichkeit dar, Mengen und nicht nur Preise von Arbeit zu handeln, was besonders im Kontext von Regelarbeitsmärkten an Bedeutung gewinnt.
In einer Ausführung eines Mechanismus auf Basis der Abrufwahrscheinlichkeiten der einzelnen Arten von Energien und Flexibilitäten werden diese nach konventionellen und erneuerbaren Energieträgerklassen sowie nach Technologien des Demand-Side- Management und der Sektorenkopplung differenziert.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Stabilisierung eines elektrischen Energienetzes, welches wenigstens eine Regelzone aufweist, mit den folgenden Schritten in Bezug auf die wenigstens eine Regelzone:
- Eingabe eines vom gegenwärtigen Zeitpunkt aus gesehen in der Zukunft liegenden Zeitpunktes tN und einer Intervalllänge Dt
- Bestimmung eines zeitlichen Verlaufs DPRZ (t) einer Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] durch eine Funktion, welche eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, bevorzugt eine Markovkette, verwendet
- Bestimmung der im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigten Regelenergie DERL aus dem zeitlichen Verlauf DPRZ (t) der Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt]
- Bestimmung einer Prognose für die Regelzonenabweichung im
Figure imgf000023_0001
Zeitintervall [tN, tN + Dt] durch eine Funktion, welche eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, bevorzugt eine Markovkette, verwendet
- Bestimmung einer Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie aus der Prognose für die
Figure imgf000023_0002
Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt]
- Bereitstellung der prognostizierten Regelenergie DERL voraus
- Einspeisung der prognostizierten Regelenergie DERL voraus in das elektrische Energienetz im Zeitintervall [tN, tN + Dt].
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie DERL als das Integral des zeitlichen Verlaufs DPRz (t) der Regelzonenabweichung über das Zeitintervall [tN, tN + Dt] bestimmt wird und wobei die Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie als das Produkt der Prognose für die Regelzonenabweichung im Zeitintervall
Figure imgf000023_0003
[tN, tN + Dt] und der Intervalllänge Dt bestimmt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie DERL als das Integral des zeitlichen Verlaufs DPRz (t) der Regelzonenabweichung über diejenigen Teilintervalle des Zeitintervalls [tN, tN + Dt] bestimmt wird, die aus denjenigen Zeitpunkten t bestehen, für die eine erste Systemdienlichkeitsbedingung erfüllt ist oder mehrere erste Systemdienlichkeitsbedingungen kumulativ erfüllt sind, und wobei die Prognose DERL voraus für die im Zeitintervall [tN, tN + Dt] benötigte Regelenergie als das Produkt der Prognose für die Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt]
Figure imgf000024_0001
und der Intervalllänge Dt bestimmt wird, wenn eine zweite Systemdienlichkeitsbedingung erfüllt ist oder mehrere zweite Systemdienlichkeitsbedingungen kumulativ erfüllt sind, und ansonsten 0 ist.
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass das Vorzeichen einer Regelzonenabweichung DPRZ (t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t gleich dem Vorzeichen eines Saldos PRL (t) aus positiver und negativer Regelleistung zum Zeitpunkt t ist, und wobei die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass das Vorzeichen einer prognostizierten Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] gleich
Figure imgf000024_0002
dem Vorzeichen eines prognostizierten Saldos PRL progn tN aus positiver und negativer Regelleistung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ist.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, wobei die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass das Vorzeichen einer Regelzonenabweichung DPRZ (t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t ungleich dem Vorzeichen einer prognostizierten Netzfrequenzabweichung Dwprogn (t) zum Zeitpunkt t ist, und wobei die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass das Vorzeichen einer prognostizierten Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ungleich dem Vorzeichen einer prognostizierten
Figure imgf000024_0003
Netzfrequenzabweichung Dwprogn tN im Zeitintervall [tN, tN + Dt] ist.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, wobei die eine oder eine der ersten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass ein
Einspeisemanagementsignal Einsman(t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t den Wert „kein Einspeisemanagement“ hat oder die Regelzonenabweichung DPRZ (t) zum Zeitpunkt t negativ ist, und wobei die eine oder eine der zweiten Systemdienlichkeitsbedingungen darin besteht, dass das prognostizierte Einspeisemanagementsignal Einsmanprogn(tN) in der betreffenden Region zum Zeitpunkt tN den Wert „kein Einspeisemanagement“ hat oder die prognostizierte Regelzonenabweichung im Zeitintervall [tN, tN + Dt] negativ ist.
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7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Zeitspanne zwischen dem gegenwärtigen Zeitpunkt und dem Zeitpunkt tN, an dem das Zeitintervall beginnt, für das die benötigte Regelenergie DERL voraus prognostiziert wird, wenigstens eine Stunde beträgt.
8. Computerprogramm, das ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 ausführt, wenn es auf einem Computer ausgeführt wird.
9. Computerprogrammprodukt mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist und ein Computerprogramm nach Anspruch 8 umfasst.
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