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URN: urn:nbn:de:gbv:luen4-opus-145068
URL: http://opus.uni-lueneburg.de/opus/volltexte/2018/14506/


Wahrscheinlichkeitsbasierte Energiesystem- und Wirtschaftlichkeitsanalyse eines Energieverbundsystems unter Einbindung eines Aquiferwärmespeichers : Verbesserung der Investitionsplanung durch Erhöhung der Prognosefähigkeit und Prognosegenauigkeit

Probability based energy and financial analysis by implementing Monte-Carlo-Load Profiles

Strodel, Nikolai

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Keywords from authority file SWD (German): ATES , Energieversorgung , Energiewirtschaft , Wärmespeicher
Free keywords (German): Wirtschaftlichkeitsanalyse , Aquiferwärmespeicher , Monte Carlo, Speicherkosten , Speichereffizienz
Free keywords (English): ATES, TRNSYS , Monte Carlo , Storage Costs , Storage Efficiency
Institute: Nachhaltigkeitsmgmt./-ökonomie
Dewey Decimal Classification: Ingenieurbau und Umwelttechnik
Document type: Dissertation
Advisor: Ruck, Wolfgang K. L. (Prof. Dr.-Ing.)
Language: German
Date of examination: 08.08.2018
Year of creation: 2018
Date of publication: 10.08.2018
Abstract in German: Hochtemperatur-Aquiferwärmespeicher erleichtern Wärmesystemen durch eine saisonale Lastverschiebung die Erschließung und Integration von erneuerbaren Wärmequellen. Ein mittleres Temperaturniveau von > 50 Grad Celsius ermöglicht zumeist eine direkte Entladung ohne einen anschließenden Temperaturhub über eine Wärmepumpe.
Aufgrund der thermischen Trägheit von ATES-Systemen ist die Berücksichtigung von Lastfalländerungen durch jährlich variierende Lastprofile besonders in der Einschwingphase sinnvoll. Da es bis zu 20 Jahre dauern kann, bis der Aquifer einen quasistationären Zustand erreicht, konnte in Langzeitstudien ein großer Einfluss von unterschiedlichen Lastprofilen auf energetische und finanzielle Simulationsergebnisse nachgewiesen werden.
Zur Verbesserung der Investitionsplanung wurde ein Verfahren entwickelt, das sowohl die Prognosefähigkeit als auch die Prognosegenauigkeit von Energiesystem- und Wirtschaftlichkeitsanalysen erhöht, indem über einen wahrscheinlichkeitsbasierten Ansatz (Monte-Carlo-Temperaturschätzung) Normalverteilungsfunktionen für gewünschte Auswertungsgrößen (z.B. Kapitalwert) abgeleitet werden können. Aus 2000 Simulationsjahren wurde über konzeptspezifische Verteilungsfunktionen der wahrscheinlichste Eintrittsfall abgeleitet und zu einem repräsentativen Szenario aggregiert. Das aggregierte Szenario mündet in ein konzeptspezifisches Gleichungssystem, das mit den Freiheitsgraden Energiepreise, Kalkulationszinssatz und Förderanteil gelöst wird.
Im Gegensatz zu der etablierten Methode, die Wirtschaftlichkeitsberechnung im Anschluss an eine energetische Systemsimulation anzuhängen, wurde in dieser Arbeit ein holistisches Modell in TRNSYS entwickelt, das für jeden Simulationszeitschritt simultan Energie- und Zahlungsströme berechnet. In dem Modell konnten Verbesserungen in der Prognosegenauigkeit um den Faktor 20 nachgewiesen werden. Mit dem neuen Verfahren kann die Frage der Wirtschaftlichkeit nicht nur mit ja oder nein beantwortet werden, sondern zusätzlich mit der jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeit belegt werden.
Abstract in English: High-temperature aquifer thermal energy storage (ATES) enables district heating systems to exploit and integrate renewable heat sources by shifting the heat load seasonally. Due to an average temperature level above 50 degree Celsius, no heat pump is required, but the stored heat can be directly used.
It is important to consider varying load profiles within a long period simulation as thermal inertia of HT-ATES leads to an oscillating behaviour of the system. It takes up to 20 years for the system to settle in a quasi-stationary state, even if the same load profile is used every year. This is why different load profiles have a major influence on energetic and financial simulation results.
To improve both, the ability and accuracy of energy and economic simulation analysis, a likelihood based procedure was developed. Using the Monte-Carlo method, temperatures and furthermore load profiles are estimated for every simulation time step. As a consequence, normal distribution functions can be derived from numerous simulations, e.g. for the net present value.
Having defined normal distribution functions out of 2000 simulation years, the results were aggregated to a scenario with the highest probability of occurrence. The Maximum Likelihood Estimation (MLE) is used to devise a system of equations, which is solved with 3 degrees of freedom: energy prices, interest rate and share of funding.
In contrast to the standard method of separating energetic from economic analysis, the author of this thesis developed a holistic model in TRNSYS, calculating energy and cash flows. Compared to the probability of occurence calculated for scenarios using standard-load profiles with no statistical element, the probability of occurrence of scena- rios calculated based on the Monte-Carlo method was up to 20 times higher. This is proof of a significant increase in forecasting ability.With this new procedure, energy-system and profitability analysis gains a new dimension: Instead of a point forecast, it delivers a distribution function including probability of occurrence.


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