Sensitivity factors for integrated energy systems : a joined quasi-steady-state approach

Abstract

Integrierte Energiesysteme können die Nutzung volatiler erneuerbarer Energieerzeugung erhöhen und die Betriebskosten im Stromnetz senken, da Energie zwischen Netzinfrastrukturen verschoben und die Netzspeicherfähigkeit von Fernwärme- und Gasnetzen nutzbar gemacht werden können. Doch je stärker die verschiedenen Energiesysteme miteinander gekoppelt sind, desto komplexer wird ihr Betrieb. Um einen sicheren Netzbetrieb eines integrierten Energiesystems zu gewährleisten, müssen die Wechselwirkungen und Netzspeichereffekte analysiert werden. Bestehende Leistungsflussberechnungen für integrierte Energiesysteme vernachlässigen jedoch die Netzspeichereffekte, die sich aus dem dynamischen Verhalten des Fernwärmeund Gasnetzes ergeben. Bestehende Methoden bilden das dynamische Verhalten nur ab, wenn die einzelnen Energiesysteme getrennt voneinander berechnet werden. Sie erlauben somit keine direkte Analyse des dynamischen Verhaltens und der Wechselwirkungen in einem integrierten Energiesystem. Dies führt dazu, dass eine rechenintensive Leistungsflussberechnung durchgeführt werden muss, wenn die Auswirkungen einer Leistungsänderung einer Anlage auf die Leistungsflüsse analysiert werden sollen. Um den Rechenaufwand zu reduzieren werden in dieser Arbeit Sensitivitätsfaktoren abgeleitet, um den Systemzustand eines integrierten Energiesystems nach einer Leistungsänderung abzuschätzen. Die Sensitivitätsfaktoren werden aus einer gekoppelten, quasi-stationäre Leistungsflussberechnung für integrierte Energiesysteme abgeleitet. In dieser wird der Systemzustand des Strom-, Fernwärme- und Gasnetzes gleichzeitig bestimmt, wodurch die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Energiesystemen direkt dargestelltwerden. Das dynamischeVerhalten wird durch eine Gradientenmethode, die Temperatur- und Brennwertänderungen verfolgt, berücksichtigt. Die Gradientenmethode kann das dynamischeVerhalten selbst bei Simulationszeitschrittweiten von bis zu 60 min genau abbilden. Da im Vergleich zu bestehenden Verfahren größere Simulationszeitschritte gewählt werden können um die gleiche Genauigkeit zu erreichen, kann die Rechenzeit reduziert werden. Die Sensitivitätsfaktoren können einen neuen Systemzustand nach einer Leistungsänderung einer Anlage im Durchschnitt zehnmal schneller abschätzen als eine Leistungsflussberechnung. Darüber hinaus können sie angesichts der Komplexität der Wechselwirkungen und des dynamischen Verhaltens in einem integrierten Energiesystem gute Schätzungen liefern. Da die quasi-stationären Leistungsflussberechnung auf stationären Ansätzen basiert, können bestehende Anwendungsfälle leicht um das volle Potenzial von integrierten Energiesystemen erweitert werden. Somit bietet diese Arbeit Netzbetreibern eine Methode zur genauen Analyse derWechselwirkungen in integrierten Energiesystemen.

Integrated energy systems can increase the use of volatile renewable energy generation while reducing operation cost in the electric power system. The benefits result from shifting energy between energy infrastructures and using the network storage capability of district heating and gas systems. But the more strongly the different energy systems are linked the more complex their operation becomes. To ensure a secure and reliable system operation while using the full potential of integrated energy systems the interactions and the network storage effects of the district heating and gas system must be analyzed. Existing power flow calculation methods of integrated energy systems, however, neglect the network storage effects which result from the dynamic behavior of the district heating and gas system. The dynamic behavior is only investigated if the different energy systems are solved separately. As existing methods do not directly represent the interactions and effects of the dynamic behavior in an integrated energy system, the effect of any unit’s power change on the power flows in the integrated energy system can only be determined by a complete power flow calculation, leading to a high computational cost. To reduce the computational cost this thesis derives sensitivity factors estimating the effect of a power change on the system state of an integrated energy system. To derive the sensitivity factors a joined quasi-steady-state power flow calculation method for integrated energy systems is developed extending existing steady-state approaches. For this, the system state of the electric power system, district heating system, and gas system is determined simultaneously, directly representing their interactions. To include the dynamic behavior a gradient method is proposed, which allows temperature and calorific value changes to be tracked in a coupled power flow calculation. The gradient method can accurately depict the dynamic behavior in the joined quasisteady- state power flow calculation method even with simulation time increments of up to 60 min. Hence, compared to existing methods larger simulation time increments can be chosen to reach the same accuracy, leading to a reduced computation time. The sensitivity factors are on average ten times faster in estimating a new system state after a unit’s power change compared to a power flow calculation. Besides the high computational efficiency, they can provide good estimates considering the complexity of the interactions and the dynamic behavior in an integrated energy system. As the joined quasi-steady-state power flow calculation method is based on the steadystate analysis existing use cases can be easily extended to consider the full potential of integrated energy systems. Therefore, the thesis provides system operators with a method to accurately analyze the full potential of integrated energy systems.