Publications

Abstract

Mit dem weiteren Ausbau fluktuierender erneuerbarer Energien (EE) steigen in Zukunft die Anforderungen an die Aufrechterhaltung der Systembilanz. Aufgrund der Variabilität und Unvorhersehbarkeit der EE-Einspeisung wird sich der Regelleistungsbedarf in Zukunft erhöhen. Um dem entgegenzuwirken, sind adäquate Reservebemessungsverfahren von großer Bedeutung. Während in der Praxis in der Regel einfache deterministische oder probabilistische Modelle angewendet werden, entwickeln wir in diesem Beitrag ein verbessertes dynamisches Verfahren zur Reservebemessung unter Verwendung nichtparametrischer Verteilungen zur Beschreibung der Prognosefehler. Ein weiterer Mehrwert des vorgestellten Ansatzes besteht in der Berücksichtigung zeitabhängiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Kraftwerksausfälle und einer anschließenden Faltung von konditionalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Last-, Wind- und Solarprognosefehler. Das dynamische Verfahren wird mit einem statischen Ansatz zur Reservebemessung mit unkonditionalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen verglichen. Basierend auf historischen Daten quantifizieren wir den Regelleistungsbedarf und analysieren die ökonomischen Auswirkungen dynamischer Reservebedarfe mit Hilfe einer Fallstudie für Deutschland und die Betrachtungsjahre 2013 und 2030.