ERAFlex II - Effektive Rahmenbedingungen für einen kostenoptimalen EE-Ausbau mit komplementären dezentralen Flexibilitätsoptionen im Elektrizitätssektor II

Abstract

Zur Analyse der zukünftigen Entwicklung des Energiesystems werden fundamentale Bottom-Up-Optimierungsmodelle eingesetzt. Solche Modelle gehen in der Regel von perfekten Marktbedingungen aus. Agentenbasierte Modelle können Marktimperfektionen abbilden, was im Ergebnis zu einem "realistischeren" Systemergebnis beiträgt. In solchen Modellen gelingt bisher allerdings keine Optimierung eines so abgebildeten Systems, z. B. hinsichtlich der Systemkosten. Das Projekt hatte die Minimierung der Differenz zwischen idealen Systementwürfen und den agentenbasierten Modellergebnissen ("Efficiency Gap") zum Ziel. Dazu wurde eine bidirektionale Kopplung des Optimierungsmodells E2M2 und des agentenbasierten Strommarktmodells AMIRIS entwickelt und untersucht. Zu diesem Zweck wurden die beiden Modelle vollständig harmonisiert. Zudem wurde AMIRIS um die Modellierung konkurrierend bietender Flexibilitätsoptionen sowie Lastverschiebung erweitert. Für E2M2 wurde ein Kaskadenverfahren entwickelt, das eine systematische Reduktion der Komplexität des Problems unter geringem Genauigkeitsverlust erlaubt. Es wurden drei verschiedene Kopplungsparameter untersucht: Die Kopplung mittels Übertragung des AMIRIS-Speichereinsatzes an E2M2. Während hier ohne bestehende Kapazitäten eine Eliminierung des Efficiency Gaps erreicht werden konnte, traten in komplexeren Szenarien Konvergenzprobleme auf. Keine Konvergenz konnte bei Kopplung mittels der Erhöhung der Stromnachfrage in E2M2 erreicht werden. Bei der Kopplung mittels zusätzlicher Kapazitäten in E2M2 konnte rasch Konvergenz erreicht werden, allerdings unter unzureichender Reduktion des Efficiency Gaps. In Bezug auf die Systemzusammensetzung wurde bei nahezu allen Kopplungen weniger PV und mehr Speicher eingesetzt und die Systemkosten gegenüber dem Kostenoptimum fielen höher aus. Es besteht weiterer Forschungsbedarf, wie sich einzelwirtschaftliche Strategien mit einer optimalen Kapazitätsausbauplanung robust verbinden lassen.