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Diplomarbeit

Entwicklung eines verteilten Kommunikations- und Verhandlungsalgorithmus für das dezentrale Energiemanagementsystem DEZENT

Kai Moritz

Problembeschreibung

Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten F&E Projektes DEZENT, einem Gemeinschaftsprojekt zwischen dem Fachbereich Informatik und der Fakultät Elektrotechnik an der Universität Dortmund, wird eine neues Versorgungsmodell für elektrischen Strom aus verteilter, regenerativer Energieerzeugung entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Versorgungs- und Regelungskonzepten, bei denen die Energie von oben nach unten (Top-Down) verteilt und der globale Systemzustand zentral verwaltet und analysiert wird, um ein gewisses Maß an unvorhersehbaren Störungen in der Versorgungsleistung systemtechnisch aufzufangen, geschieht in DEZENT die Verteilung und der Abgleich von Energie von unten nach oben (Bottom-Up). In einem solchen Modell stellen verteilte regenerative Energieumwandlungsanlagen (REA) selbst Reserveleistung zur Verfügung und schaffen so den, für eine gesicherte Versorgung notwendigen, Netzausgleich. Um mit der praktischen Unvorhersehbarkeit in den individuellen Anschlussleistungen einzelner REA (Photovoltaik-Anlagen, Windräder, etc.) umgehen zu können, nutzt DEZENT Betriebsintervalle von nur 0,5s Länge (Kleinste realistische Zeiteinheit für „herkömmliche“ Schaltvorgänge). Software Agenten verhandeln innerhalb dieser Intervalle stellvertretend für individuelle Erzeuger und Verbraucher autonom und direkt miteinander und stimmen sich kontinuierlich über Leistungsfähigkeit und Bedarf ab.

Aufgabenstellung

Im Rahmen dieser Arbeit soll der DEZENT-Verhandlungsalgorithmus als ein verteilter Algorithmus implementiert werden. Hierzu muss gleichzeitig ein zugrundeliegender Kommunikationsalgorithmus implementiert werden, der die Kommunikation zwischen den verteilt agierenden Agenten gewährleistet, sowie ein Framework zur Simulation des verteilten Systems. Zuletzt wird eine verteilte künstliche Intelligenz entwickelt, der durch Reinforcement Learning versucht die Verhandlungsstrategien der zugehörigen Agenten zu verbessern und an die sich ständig ändernden Umgebungsparameter anzupassen.

Literatur

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