Optimierungsverfahren zur Koordination von dezentralen Anlagen am Beispiel von Elektrofahrzeugen am Sekundärregelleistungsmarkt

Der Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland ist erklärtes Ziel der Bundesregierung und wurde 2011 durch den erneuten Ausstieg aus der Kernenergie noch weiter bestärkt. Neben den Vorteilen einer umweltfreundlicheren Stromerzeugung bringt der Ausbau auch negative Konsequenzen mit sich. Insbesondere die Versorgungssicherheit ist durch fluktuierende Erzeuger und die an ihre Grenzen kommenden Übertragungsnetze gefährdet. Für die Zukunft besteht außerdem die Möglichkeit, dass die ohnehin schon angespannte Situation noch durch die steigende Verbreitung von Elektrofahrzeugen verschlimmert wird. Neben der Gefahr eine zusätzlichen Belastung darzustellen, besitzen Elektrofahrzeuge das Potential selbst zur Netzstabiliserung beitragen zu können. Um diese Möglichkeiten effektiv nutzen zu können müssen insbesondere neue Alternativen zur Steuerung und Koordination entwickelt werden. Eine wichtige Rolle spielen dabei Optimierungsalgorithmen die nicht den Betrieb einzelner Anlagen, sondern die Koordination von ganzen Anlagenpools optimieren. In dieser Arbeit werden unterschiedliche stochastische Optimierungsalgorithmen auf ihre Eignung untersucht und einige ausgewählte Verfahren in ein bereits bestehendes Modell implementiert. Die Ergebnisse der Optimierung zeigen, dass die eingebundenen Verfahren fähig sind innerhalb kurzer Zeit zu guten Lösungen, nahe des globalen Optimums zu kommen.