Mathematische Optimierung für
erneuerbare Energien

Mathematische Optimierung im Bereich der erneuerbaren Energie

Wie mathematische Optimierung die Betreiber von Erneuerbare-Energien-Anlagen unterstützen kann

Vor einigen Wochen wurden die letzten Atomkraftwerke in Deutschland abgeschaltet. Die deutsche Regierung hat einen Gesetzentwurf verabschiedet, der den Einbau neuer Öl- und Gasheizungen ab 2024 verbietet. Zukünftig soll jede neu eingebaute Heizung mit mindestens 65 % erneuerbarer Energie betrieben werden, z.B. in Form von Wärmepumpen. Außerdem haben neun europäische Länder eine Erklärung unterzeichnet, die einen massiven Ausbau der Windparks in der Nordsee vorsieht. Die Energiewende ist zweifelsohne in vollem Gange.

Angesichts dieser Entwicklungen steigt die Nachfrage nach „sauberem“ Strom, insbesondere aus Sonnen- und Windenergie, stetig an. Doch die Erzeugung und Verteilung der so erzeugten Energie lässt sich nicht immer reibungslos gestalten. In diesem Blogbeitrag befassen wir uns mit den Herausforderungen, mit denen der Sektor der erneuerbaren Energien konfrontiert wird. Wir beschäftigen uns mit der Frage, wie die zuverlässige Erzeugung und Verteilung von sauberer und erschwinglicher Energie in der Zukunft gewährleistet werden kann.

Die Herausforderungen für den Energiesektor

Die zunehmende E-Mobilität, die jüngste Energiekrise und die damit verbundenen Schwierigkeiten bei der Energiebeschaffung sowie der zu erwartende Nachfrageanstieg bei Wärmepumpen bedeuten, dass Strom mehr denn je gefragt ist.

Man geht davon aus, dass erneuerbare Energien, insbesondere Wind- und Sonnenenergie, bis 2050 unsere wichtigsten Stromquellen sein werden. Im Laufe des 20. Jahrhunderts wurde die Stromübertragungsinfrastruktur jedoch für fossile Kraftwerke ausgelegt, nicht für Wind- und Solarparks. Um sicherzustellen, dass insbesondere Wind- und Solarenergie effizient erzeugt und übertragen werden kann, müssen einige planerische und betriebliche Herausforderungen in Angriff genommen werden:

Volatilität

Da erneuerbare Energie auf natürlichen Ressourcen (z. B. Sonne und Wind) basieren, werden sie von saisonalen Zyklen und schlechtem Wetter beeinflusst. Ihre Effizienz und Zuverlässigkeit sind deshalb eingeschränkt. So schwankt beispielsweise die von Solar- und Windparks in Europa erzeugte Energie in Spitzenzeiten zwischen 0 und 23 bzw. 24 GW. Diese Schwankungen sind eines der Haupthindernisse für das Wachstum erneuerbarer Energien. Abhängig von Investitionen durch Regierungen und Großinvestoren, gilt dieser Sektor aus genannten Gründen als „riskant“, deshalb wurden Projekte in diesen Bereichen bisher eher zögerlich finanziert.

Eine Lösung liegt in Hochleistungsbatterien, die in Spitzenzeiten große Energiemengen speichern, die bei späterem Bedarf genutzt werden können. Auf diesem Weg kann zum Beispiel die Energie der Mittagssonne gespeichert und für die Verbrauchsspitzen am Abend eingesetzt werden. Die Batterien sind jedoch groß und teuer und ihre Herstellung mit Lithium gilt als extrem umweltschädlich. Hoffnungen werden nun in Alternativen gesetzt, wie zum Beispiel erneuerbare Batterien mit Vanadium.

Standortplanung

Damit Wind- und Solarparks effizient arbeiten können, brauchen sie Platz. Besonders in den vielen kleinen und dicht besiedelten Ländern Europas ist dies ein Problem.

Windturbinen funktionieren am besten auf dem offenen Meer oder in Gebieten mit großen Freiflächen. Offshore-Parks sind zwar am effektivsten, aber teuer in Bau, Betrieb und Wartung. Andererseits ist die Errichtung von Windturbinen an Land problematisch, da es eine Vielzahl von Einschränkungen zu berücksichtigen gilt: Luftraum, Geländeneigung, Windgeschwindigkeit, usw. Hinzu kommt, dass Windräder aufgrund von Lärmbeschränkungen nicht zu nah an Wohngebieten errichtet werden dürfen. Gegenwind aus der Bevölkerung kann also teuer werden, wenn Einwände und damit verbundene Bürokratie die Planung und Entwicklung verzögern. Eine weitere Einschränkung ist, dass die Turbinen auch nicht zu nah, aber auch nicht zu weit voneinander entfernt stehen dürfen, da der Nachlaufeffekt zu einer Reduzierung der Windgeschwindigkeit führen kann.

Bei Solarfarmen treten ähnliche Probleme auf. Eine große Fotovoltaikanlage, die Energie aus der Sonne erzeugt, ist beispielsweise in kleineren, nordeuropäischen Ländern, in denen das Klima kühler ist und die Sonne nicht immer scheint, weniger effizient. Genau wie Windkraftanlagen benötigen auch Solarparks Platz, nicht nur für die Solarpanels, sondern auch für die Speichersysteme. Je nach Größe der Anlage können diese so groß wie ein Container-LKW sein. Große Solarfarmen sind am effizientesten in Wüstengebieten, zum Beispiel in den USA oder Nordafrika. Denn hier gibt es sowohl genügend Sonnenstunden als auch ein großes Platzangebot.

Energieübertragung

Ein wichtiger Aspekt bei der Planung eines Wind- oder Solarparks ist die Nähe zu den Stromleitungen, damit die Energie zuverlässig und kostengünstig übertragen werden kann. So ist der Standort für einen Solarpark in einem Wüstengebiet ideal, da hier große Mengen Strom mithilfe der Sonne erzeugt werden können. Auch ein am Meer errichteter Windpark kann die hier optimale Windhäufigkeit und -geschwindigkeit optimal nutzen.

Jedoch muss bei der Standortwahl ebenso die Nähe zu vorhandenen Stromnetzen berücksichtigt werden. Denn wenn die Entfernungen zu groß sind, steigen die Kosten für die Übertragung des Stroms – die letztendlich auf die Verbraucher*innen umgelegt werden.

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Was bringt mathematische Optimierung?

Digitale Lösungen für eine effizientere Erzeugung erneuerbarer Energien

Wie viele andere Industriezweige setzt auch die Branche der erneuerbaren Energien auf die Digitalisierung, um feststellen zu können, wo die Leistung von Anlagen verbessert werden kann, aber auch um Planungs- und Entscheidungsprozesse zu unterstützen. So können beispielsweise Advanced Analytics wie Predictive und Prescriptive Analytics historische Daten von Sensoren der Anlagen sowie Daten zu Umwelt- und Wetterbedingungen nutzen, um wertvolle Einblicke in den Energiebetrieb zu gewinnen. Basierend auf der Analyse der vorhandenen Daten können Betreiber von EE-Anlagen Empfehlungen erhalten, wie der Betrieb optimiert werden kann. Mithilfe zuverlässiger Wetterprognosen, auch bei plötzlichen Veränderungen, können Ressourcen besser verwaltet und Betriebszeiten so geplant werden, dass sie mit der Spitzenenergieproduktion zusammenfallen.

Auch die Stromnachfrage unterliegt, wie das Wetter, je nach Tages- und Jahreszeit, Schwankungen. Auch hier kann der Einsatz von Advanced Analytics zu einem optimierten Betrieb von EE-Anlagen beitragen. Anhand der Analyse-Ergebnisse lässt sich leichter entscheiden, welche Strategie am besten geeignet ist, um die erzeugte Energie zu verwalten und wie und wann sie gespeichert werden sollte. Dadurch wird die Verteilung der erneuerbaren Energien erheblich verbessert.

Ebenso wichtig: Die Analytik kann auch wichtige Standortinformationen liefern, indem sie Daten über den Luftraum, das Gelände, Übertragungsentfernungen usw. mit anderen relevanten Informationen wie Kosten, Verbrauchernutzung usw. kombiniert. Auf diesem Wege kann der Entscheidungsprozess für den Standort unterstützt werden, um letztendlich EE-Anlagen dort zu platzieren wo sie maximale Kapitalrendite erwirtschaften.

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Durch den Einsatz von mathematischer Optimierung als mächtige Prescriptive Analytics Methode lassen sich selbst die komplexesten Probleme lösen.

Ihre gesamten Aktivitäten im Bereich der erneuerbaren Energien können in einem mathematischen Modell abgebildet werden, das alle relevanten Daten verwendet, um eine optimale Lösung zu finden. Auf der Grundlage der Analyse aller in das Modell eingegebenen Daten gibt OPTANO gezielte Handlungsempfehlungen zu den besten Maßnahmen.

In Was-wäre-wenn-Szenarien können Sie eine beliebige Anzahl von Situationen miteinander vergleichen: Wäre es rentabler, in einen Windpark am Standort A oder B zu investieren? Lohnt es sich, die Speicherkapazitäten auszubauen? Was wäre das Ergebnis einer erhöhten Energieproduktion zu einem bestimmten Zeitpunkt?

So gewinnen Sie verlässliche Erkenntnisse und Prognosen, die Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung unterstützen  – und auch potenziellen Investoren mehr Sicherheit geben.

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Unsere Demo bietet die volle Funktionalität – von der Dateneingabe über die Optimierung bis zur Visualisierung. Sie können nicht nur die fertigen Beispiele testen. Sie haben auch die Möglichkeit,  eigene individuelle Lösungen zu entwickeln, und zu berechnen.

Die OPTANO Demo kann kostenlos und unverbindlich getestet werden. Weitere Informationen und den Zugang dazu finden Sie hier.

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Alisa Temme
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