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Originaltitel:
Entwicklung eines stochastischen dynamischen Optimierungsmodells für Batteriespeichersysteme zur Bereitstellung von Primärregelleistung
Übersetzter Titel:
Development of a stochastic dynamic optimisation model for battery energy storage systems providing frequency containment reserve
Autor:
Fleer, Johannes Wilhelm
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Hamacher, Thomas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Hamacher, Thomas (Prof. Dr.); Witthaut, Dirk (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Stichworte:
Batteriespeichersysteme, Primärregelleistung, Stochastische Dynamische Optimierung, Energiesystemmodellierung, Zeitreihenanalyse, Simulationsmodell, Technisch-ökonomische Bewertung
Übersetzte Stichworte:
Battery energy storage systems, Frequency containment reserve, Stochastic dynamic programming, Energy systems modelling, Time series analysis, Simulation model, Techno-economic assessment
TU-Systematik:
ERG 700
Kurzfassung:
In den vergangenen Jahren wurden zahlreiche stationäre Batteriespeichersysteme für die Bereitstellung von Primärregelleistung präqualifiziert. Das Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung von Betriebsstrategien für diese Systeme. Hierzu wird ein stochastisches dynamisches Optimierungsmodell auf der Basis von Markov-Entscheidungsprozessen entwickelt. Mithilfe eines auf Realdaten basierenden Simulationsmodells werden die Betriebsstrategien hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit un...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In recent years numerous stationary battery storage systems have been prequalified to provide frequency containment reserve. This thesis aims at determining operating strategies for these systems. For this purpose, an optimisation model based on Markov decision processes and stochastic dynamic programming is developed. Using a simulation model based on real-world data, the operation strategies are investigated regarding their reliability and economic feasibility.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1580072
Eingereicht am:
02.03.2021
Mündliche Prüfung:
30.08.2022
Dateigröße:
5225337 bytes
Seiten:
190
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220830-1580072-1-7
Letzte Änderung:
07.06.2023
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