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Tulipa Energy Modell: Ein neuer Weg nach vorne

Dieses Modell verändert die Anlagestrategien in den Strommärkten und verwandten Bereichen.

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Tulipa Energy ModellTulipa Energy ModellErklärtvon Energieinvestitionen.Ein genauer Blick auf die Optimierung
Inhaltsverzeichnis

Das Tulipa Energy Model ist dafür da, wie wir in den Strommarkt investieren und ihn betreiben, zu verbessern. Es fokussiert sich darauf, wie Strom mit anderen Bereichen, wie Wasserstoff und Wärme, die auch mit Strom betrieben werden können, verbunden ist. Das Modell betrachtet das gesamte System aus der Sicht eines Planers, der die beste Methode entscheidet, um das Energiesystem auszubauen. Das kann man erreichen, indem man entweder den öffentlichen Nutzen erhöht oder die Gesamtkosten senkt.

Komponenten des Tulipa Energy Modells

Das Modell nutzt verschiedene Teile, die als Energieanlagen bezeichnet werden, um das System zu beschreiben. Diese Anlagen können alles Mögliche sein, von Kraftwerken bis zu Speichereinrichtungen. Das Modell erlaubt es, in Zukunft neue Technologien oder Regeln hinzuzufügen, was Flexibilität während der Entwicklung bietet.

Arten von Energieanlagen

Energieanlagen werden in mehrere Kategorien eingeteilt:

  • Umwandlungsanlagen: Dazu gehören Kraftwerke, Brennstoffzellen und Wärmepumpen. Diese Anlagen wandeln eine Energieform in eine andere um.

  • Produktionsanlagen: Das sind Energiequellen wie Solarpanels und Windkraftanlagen.

  • Verbrauchsanlagen: Diese repräsentieren die Nachfrage nach Energie, zum Beispiel den Strombedarf von Haushalten und Unternehmen.

  • Transportanlagen: Dazu gehören die physischen Möglichkeiten, Energie zu transportieren, wie Stromleitungen und Gasrohre.

  • Speicheranlagen: Das sind Einrichtungen, die Energie speichern, wie Batterien und Pumpspeichersysteme.

Allgemeine Einschränkungen im Modell

Das Modell kann Regeln für jede Energieanlage festlegen, die Dinge wie die Menge an Energie steuern, die sie produzieren oder nutzen können. Spezifischere Regeln können auf bestimmte Gruppen von Anlagen angewendet werden, was das System anpassungsfähiger macht.

Zusätzliche Sätze im Modell

Das Modell arbeitet auch mit anderen Sätzen, um verschiedene Methoden für Energieanlagen zu verwalten. Zum Beispiel könnte ein Satz Anlagen umfassen, die ihre Energiezufuhr und -abfuhr ausbalancieren müssen. Ein anderer könnte Anlagen umfassen, die als Eingänge oder Ausgänge für andere Anlagen dienen. Das Modell kann auch die Zeit über verschiedene Zeiträume hinweg verfolgen, um sicherzustellen, dass alles synchron bleibt.

Wichtige Parameter des Modells

Das Modell hat mehrere wichtige Parameter, die helfen, wie es funktioniert, zu definieren. Diese Parameter beinhalten:

  • Maximale und Minimale Kapazitäten: Diese begrenzen, wie viel Energie eine Anlage produzieren oder konsumieren kann.

  • Investitionskosten: Das sind die Kosten, die mit dem Hinzufügen neuer Anlagen zum Energiesystem verbunden sind.

  • Betriebskosten: Das sind Kosten, die mit dem Betrieb der Anlagen über die Zeit verbunden sind.

  • Effizienzbewertungen: Diese zeigen, wie effektiv eine Anlage eine Energieform in eine andere umwandelt.

Kontinuierliche und diskrete Variablen

Das Modell verwendet sowohl kontinuierliche als auch diskrete Variablen, um zu definieren, wie Energie durch das System fliesst. Kontinuierliche Variablen verfolgen Dinge wie die Menge an Energie, die zwischen Anlagen fliesst, während diskrete Variablen vielleicht die Anzahl der Maschinen darstellen, die gerade in Betrieb sind.

Bilanzgrenzen für Energieanlagen

Bilanzgrenzen bilden das Fundament des Modells. Sie sorgen dafür, dass die Energie, die in eine Anlage hineinfliesst und herausfliesst, richtig erfasst wird. Das bedeutet, dass die gesamte Menge an Energie, die in eine Anlage eingeht, der Gesamtmenge entsprechen sollte, die sie verlässt, angepasst um Änderungen im Speicher.

Verschiedene Methoden zur Bilanzverwaltung

Das Modell verwendet verschiedene Methoden zur Verwaltung der Bilanz für verschiedene Arten von Anlagen. Zum Beispiel:

  • Umwandlungsanlagen: Hier verwendet das Modell Effizienzbewertungen, um zu bestimmen, wie viel Energie aus dem in die Anlage eingehenden Energieproduziert wird.

  • Produktionsanlagen: Bei diesen Anlagen vereinfacht das Modell die Bilanz, um sich auf die Energie zu konzentrieren, die sie ohne Verluste produzieren.

  • Verbrauchsanlagen: Das Modell misst die Energieflüsse, die auf diese Anlagen gerichtet sind, im Vergleich zu deren Nachfrage und stellt sicher, dass sie das bekommen, was sie brauchen.

Transport- und Speicheranlagen

Transportanlagen haben eine einfache Bilanz, die den Energiefluss zeigt, ohne dass eine Umwandlung beteiligt ist. Speicheranlagen funktionieren anders; sie berücksichtigen sowohl Lade- als auch Entladeflüsse. Das Modell berücksichtigt, wie schnell Energie hinzugefügt oder aus dem Speicher entfernt werden kann, und bietet einen detaillierten Blick auf das Energiemanagement.

Betriebslimits für Anlagen

Das Modell enthält verschiedene Limits, die sicherstellen, dass Energieanlagen innerhalb ihrer Möglichkeiten arbeiten. Zum Beispiel müssen einige Anlagen Mindestproduktionsniveaus erreichen. Andere können durch die Geschwindigkeit, mit der sie ihre Energieabgabe erhöhen oder reduzieren können, eingeschränkt sein, um sicherzustellen, dass sie effizient auf Änderungen der Nachfrage reagieren können.

Reservenanforderungen und Emissionsziele

Anlagen, die Reserveenergie bereitstellen können, müssen bestimmte Anforderungen in jedem Zeitraum erfüllen. Das stellt sicher, dass immer genug Backup-Energie verfügbar ist, wenn sie gebraucht wird. Das Modell enthält auch Einschränkungen, um die Emissionen bestimmter Gruppen von Anlagen zu begrenzen, was mit Umweltzielen in Einklang steht.

Investitionsbeschränkungen für Anlagen

Das Modell legt Beschränkungen für Anlagen fest, die aufgerüstet oder erweitert werden können. Es definiert, wie neue Einheiten hinzugefügt werden können und sorgt dafür, dass die Gesamtkapazität verantwortungsbewusst wächst. Für Anlagen, die nicht aufgerüstet werden können, hält das Modell Limits ein, die sich ausschliesslich auf ihre ursprünglichen Aufstellungen stützen.

Zielsetzung des Modells

Das Hauptziel des Modells ist es, sowohl Investitions- als auch Betriebskosten für das Energiesystem zu minimieren. Das bedeutet, die kosteneffektivsten Wege zu finden, um die Energieproduktion, den Verbrauch und die Investitionen über die Zeit zu verwalten.

Umsetzung des Tulipa Energy Modells

Das Tulipa Energy Modell wird in einer Programmiersprache namens Julia umgesetzt. Es nutzt spezielle Bibliotheken, die komplexe Berechnungen und Visualisierungen ermöglichen. Der Code erlaubt es den Nutzern, das Modell einzurichten und auszuführen, während sie verschiedene Szenarien im Energiemarkt erkunden.

Fazit

Das Tulipa Energy Modell bietet einen flexiblen Ansatz, um den Strommarkt und seine Verbindungen zu anderen Sektoren zu verstehen und zu verwalten. Indem es verschiedene Arten von Energieanlagen und deren Interaktionen berücksichtigt, hilft das Modell Planern, informierte Entscheidungen zu treffen, die zu einem effizienteren und nachhaltigeren Energiesystem führen können.

Originalquelle

Titel: Tulipa Energy Model: Mathematical Formulation

Zusammenfassung: Tulipa Energy Model aims to optimise the investment and operation of the electricity market, considering its coupling with other sectors, such as hydrogen and heat, that can also be electrified. The problem is analysed from the perspective of a central planner who determines the expansion plan that is most beneficial for the system as a whole, either by maximising social welfare or by minimising total costs. The formulation provides a general description of the objective function and constraints in the optimisation model based on the concept of energy assets representing any element in the model. The model uses subsets and specific methods to determine the constraints that apply to a particular technology or network, allowing more flexibility in the code to consider new technologies and constraints with different levels of detail in the future.

Autoren: Diego A. Tejada-Arango, Germán Morales-España, Lauren Clisby, Ni Wang, Abel S. Siqueira, Ali Subayu, Laurent Soucasse, Zhi Gao

Letzte Aktualisierung: 2023-09-14 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2309.07711

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.07711

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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