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001023670 245__ $$aBewertung der betrieblichen Auswirkungen eines flexibilitätsmarktbasierten Netzengpassmanagements im Verteilnetz$$cvorgelegt von Felix Gaumnitz, M. Sc.$$honline
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001023670 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
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001023670 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak06$$o2025-11-27
001023670 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026
001023670 5203_ $$aVor dem Hintergrund der sich vollziehenden Energiewende kommt es zu strukturellen Veränderungen im elektrischen Verteilnetz. Mit der antizipierten Zunahme von Photovoltaikanlagen, elektrischen Fahrzeugen, Wärmepumpen sowie Batteriespeichersystemen müssen Verteilnetzbetreiber von einer zunehmenden Belastung ihrer Netze ausgehen. Parallel zur langfristigen Netzentwicklung müssen Netzbetreiber kurz- und mittelfristig eine zunehmende Anzahl von Netzengpässen im Rahmen des Netzengpassmanagements lösen. Die zusätzlich angeschlossenen dezentralen Anlagen bieten betriebliche Flexibilitätspotentiale, welche zur Lösung von Netzengpässen genutzt werden können und deren Hebung Gegenstand aktueller Diskussionen sind. Eine Alternative zur regulatorischen Hebung von dezentralen Flexibilitätspotentialen für das Netzengpassmanagement ist die Verwendung marktbasierter Ansätze im Rahmen eines lokalen Flexibilitätsmarktes. Auf einer solchen lokalen Marktplattform kann die Flexibilität dezentraler Anlagen freiwillig und auf Basis von Geboten angeboten werden, welche dann vom Netzbetreiber zur Engpassbeseitigung genutzt wird. Bedeutsam bei der Betrachtung eines flexibilitätsmarktbasierten Netzengpassmanagements sind insbesondere die auftretenden Wechselwirkungen zwischen den Akteuren auf dem Flexibilitätsmarkt, sodass eine gemeinsame Betrachtung der Angebots- und Nachfrageseite erfolgen muss. Das Ziel dieser Arbeit war daher die Abschätzung der betrieblichen Auswirkungen eines flexibilitätsmarktbasierten Netzengpassmanagements für Flexibilitätsanbieter sowie Netzbetreiber. Im Rahmen der Arbeit werden zunächst Modelle zur Bestimmung der Vermarktungs- und Einsatzentscheidungen entwickelt. Dabei wird zwischen passiv vermarkteten Anlagen sowie aktiv durch einen Aggregator vermarkteten Anlagen unterschieden. Im Rahmen der passiven Vermarktung werden dezentrale Anlagen ausschließlich zur Deckung der Nachfrage oder zur Optimierung des Eigenbedarfes verwendet. Aggregatoren, welche die Anlagen an einem Netzknoten vermarkten, verfügen über Zugang zu den Fahrplanenergiemärkten sowie dem Flexibilitätsmarkt und agieren mit dem Ziel der Deckungsbeitragsmaximierung. Zur Bestimmung der optimalen Mengengebote auf den Märkten wird im Rahmen der Arbeit ein Optimierungsmodell entwickelt, das unter anderem die technischen Anlagenrestriktionen sowie die antizipierten Erlösmöglichkeiten berücksichtigt. Zur Abbildung der Nachfrage nach netzdienlicher Flexibilität werden der Verteilnetzbetrieb simuliert sowie Netzengpassmanagementmaßnahmen bestimmt. Dafür werden strom- und spannungsbedingte Engpässe identifiziert sowie lineare Sensitivitätsfaktoren abgeleitet. Anschließend werden mithilfe eines entwickelten Optimierungsverfahrens die optimalen Flexibilitätszugriffe zur Beseitigung der Engpässe bestimmt. Das entwickelte Verfahren wird exemplarisch auf einen Mittelspannungsnetzabschnitt mit unterlagerten Niederspannungsnetzen für ein Zukunftsszenario angewendet. Dabei werden Engpässe der Mittelspannungsebene mithilfe von Flexibilität aus der gleichen sowie der unterlagerten Netzebene gelöst. Im Rahmen unterschiedlicher Szenarien wird der Zugang zum Flexibilitätsmarkt variiert, sodass auch kleinere, dezentrale Anlagen am Flexibilitätsmarkt platziert werden können. Es zeigt sich, dass die Absenkung der Markteintrittsbarrieren zu einer starken Erhöhung des angebotenen Flexibilitätsvolumens führt und Flexibilität aus einem breiten Spektrum unterschiedlicher Anlagen bereitgestellt wird. Im untersuchten Netzabschnitt führt die Existenz eines Flexibilitätsmarktes zu keiner signifikanten Veränderung der Netzbelastung, welche insbesondere durch hohe Erzeugungsüberschüsse aufgrund der vorhandenen Photovoltaikanlagen gekennzeichnet ist. Die Netzengpassmanagementmaßnahmen zur Beseitigung der auftretenden Engpässe sind durch den Flexibilitätsabruf von unterschiedlichen Technologien geprägt. Es zeigt sich zudem, dass die Bereitstellung von Flexibilität räumlich, zeitlich sowie hinsichtlich der Richtung bedarfsgerecht erfolgen muss und in bestimmten Situationen ein Flexibilitätsdefizit vorliegt.$$lger
001023670 520__ $$aThe ongoing energy transition is leading to structural changes within the electrical distribution grids. With the anticipated increase in photovoltaic systems, electric vehicles, heat pumps, and battery storage systems, distribution grid operators must expect their grids to be subject to increasing operational stress. In addition to long-term grid development, grid operators must resolve an increasing number of grid congestion in the operational short-term as part of grid congestion management. The additional connected decentralized energy resources offer operational flexibility potentials that can be used to resolve grid congestion issues. Unlocking these potentials is the subject of ongoing discussions. An alternative to the regulatory exploitation of decentralized flexibility potentials for grid congestion management is the use of market-based approaches within the framework of a local flexibility market. On such a local market platform, the flexibility of decentralized units can be offered voluntarily and based on bids, which are then used by the grid operator to resolve congestion. When considering flexibility market-based grid congestion management, the interactions between the actors in the flexibility market are particularly important, so that the supply and demand sides of the market must be considered jointly. The aim of this work was therefore, to assess the operational impact of flexibility market-based grid congestion management for flexibility providers and grid operators. As part of the work, models for determining marketing and operational decisions are developed. A distinction is made between passively marketed units and units actively marketed by an aggregator. In passive marketing, decentralized plants are used exclusively to cover their demand or to optimize self-consumption. Aggregators that market the units at a grid node have access to the wholesale energy markets and the flexibility market and operate with the aim of maximizing contribution margins. To determine the optimal quantity bids on the markets, an optimization model is developed, which takes into account, among other things, the technical constraints of units and the anticipated revenue opportunities. To estimate the demand for grid-supportive flexibility, distribution grid operation is simulated and grid congestion management measures are determined. For this purpose, current and voltage-related congestion is identified and linear sensitivity factors are derived. Subsequently, an optimization method is used to determine the optimal flexibility usage for resolving the congestion. The developed method is applied to a medium-voltage grid section with subordinate low-voltage grids for a future scenario. Congestion at the medium-voltage level is resolved with the help of flexibility from the same and subordinate grid levels. Access to the flexibility market is varied in different scenarios so that smaller, decentralized units can also access the flexibility market. It can be seen that lowering the barriers to market entry leads to a sharp increase in the volume of flexibility offered and that flexibility is provided from a wide range of different units. In the grid section examined, the existence of a flexibility market does not lead to any significant change in grid load, which is characterized in particular by high generation surpluses due to the existing photovoltaic systems. The grid congestion management measures to eliminate the congestion that occurs are characterized by the flexibility usage from different technologies. It also shows that the provision of flexibility must be tailored to demand in terms of location, time, and direction, and that in certain situations a flexibility deficit can occur.$$leng
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