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Beispielprojekt: Grössenbestimmungs-Tool eines Batterie-Energiespeichersystems

Bei diesem Tool handelt es sich um einen Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Grösse eines Batterie-Energiespeichersystems (Battery Energy Storage System, BESS) mit Hilfe der Prinzipien der Exhaustionsmethode zum Zweck der Lastverschiebung auf lokaler Ebene, einschliesslich der Lastspitzenkappung (peak shaving, PS) und des Lastausgleichs (load leveling, LL) im elektrischen Energiesystem. Für die Optimierung der BESS-Kapazität (QESS) und der Leistung (PESS) wird die Exhaustionsmethode eingesetzt.

Der Dimensionierungsprozess umfasst zwei verschiedene Schritte. Im ersten Schritt die Suche nach einem realisierbaren BESS-Parameterraum, in dem die Anforderungen von PS und LL erfüllt sind, und im zweiten Schritt die Suche nach einem optimalen Punkt im realisierbaren Raum im Hinblick auf den Kostenvorteil. Schliesslich wird die Suche erweitert, um eine Reihe von Speicherkapazitäts-, QESS- und Spitzenleistungsgrenzen, P-Limits für jeden Monat, zu finden, um die Lastverschiebung während eines Jahres durchzuführen.

Ergebnisse

Um die BESS-Grössenoptimierung zu validieren, wird ein geeignetes Modell für Zeitbereichssimulationen erstellt. Das Modell besteht aus einer variablen Last, einem einfachen Zustandsraum-BESS-Modell und einem regelbasierten Controller, der das BESS unter Verwendung eines Regelsatzes betreibt.

Es wurde eine Reihe von Zeitbereichssimulationen durchgeführt, um die Richtigkeit der BESS-Grössenoptimierung zu validieren. Es wird gezeigt, dass der vorgeschlagene Optimierungsalgorithmus Ergebnisse liefert, die den Anforderungen bei Lastspitzenkappungs- und Lastverteilungsoperationen entsprechen.