Demand Side Management

Selbstregulierende Verbraucher im SmartGrid

Lastspitzen vermeiden. Damit „schädliche“ Lastspitzen vermieden werden können, müssen flexible Lasten (. B. Waschmaschinen, Trockner, Ladevorgang der Elektroautos) in weniger stark nachgefragte Zeitpunkte gelegt werden. Dies stellt, alleine durch die Masse der Verbraucher in realen Netzen, ein sehr komplexes Optimierungsproblem dar und kann mit klassisch-heuristischen Methoden nicht adäquat gelöst werden.

Agentenbasiertes Framework zur Problemlösung. Durch die Implementierung eines agentenbasierten Ansatzes, können komplexere Optimierungsprobleme gelöst werden. Es kann dabei gezeigt werden, dass das System einem Nash-Gleichgewicht entgegenstrebt und somit eine optimale Lösung gefunden wird. Um dieses System umsetzen zu können, bedarf es eines entsprechenden Frameworks, in dass der agentenbasierte Ansatz eingebettet werden kann.

Das Framework. Das entwickelte Framework, dass diese Aufgabe adressiert, besteht aus drei Ebenen, auf denen jeweils verschiedene Schritte zur Optimierung erfolgen:

  • Wohungsebene (ein Agent/Wohnung der den Verbrauchsplan berechnet)
  • Kommunikationsebene (Verhandlung zwischen den Wohnungen)
  • Administrative Ebene (Prognose, Datenmanagement, Steuerung für externen Strombezug)

Bei Bedarf können weitere Ebenen integriert werden, um bspw. mehr Wohnungen oder ganze Wohnblöcke mit dem Framework managen zu können. Außerdem können Erweiterungen wie bspw. eine bessere Steuerungseinheit mit Prognosesystemen leicht integriert werden.

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 Ausgewählte Publikationen

  1. Behrens, D., Schoormann, T. und Knackstedt, R. (2016): Datensets für Demand-Side-Management – Literatur-Review-Basierte Analyse und Forschungsagenda. In: Heinrich C. Mayr, Martin Pinzger (Hrsg.): INFORMATIK 2016, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Klagenfurt, Österreich.
  2. Behrens, D., Gerwig, C., Schoormann, T., Knackstedt, R. (2017): Demand-Side-Management in Dienstleistungsportalen – Untersuchung der Übertragbarkeit der methodischen Ansätze und mathematische Formulierung. In Thomas O., Nüttgens, M. und Fellmann, M. (Hrsg.):  Smart Service Engineering - Konzepte und Anwendungsszenarien für die digitale Transformation, Springer Fachmedien Wiesbaden, S. 145-167. DOI: 10.1007/978-3-658-16262-7.
  3. Gerwig, C., Behrens, D. Knackstedt, R.; Lessing, H.(2015): Demand Side Management in Residential Contexts – A Literature Review. In: INFORMATIK 2015, Cottbus.
  4. Behrens, D., Gerwig, C. (2014). Selbstregulierende Verbraucher im Smart Grid: Design einer Infrastruktur mit Hilfe eines Multi-Agenten-Systems. In: Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI), Paderborn.