Reliable and robust optimal design of sustainable energy systems

Hollermann, Dinah Elena; Bardow, André; Hagenmeyer, Veith

doi:10.18154/RWTH-2020-04046

Reliable and robust optimal design of sustainable energy systems = Zuverlässige und robuste optimale Auslegung von nachhaltigen Energiesystemen

Hollermann, Dinah Elena^RWTH*

2020

VerantwortlichkeitsangabeDinah Elena Hollermann

Ausgabe1. Auflage

ImpressumAachen : Wissenschaftsverlag Mainz GmbH 2020

Umfang1 Online-Ressource (XX, 187 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

ISBN978-3-95886-346-0

ReiheAachener Beiträge zur technischen Thermodynamik ; 26

Dissertation, RWTH Aachen University, 2020

Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Bardow, André (Thesis advisor)^RWTH* ; Hagenmeyer, Veith (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2020-02-17

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2020-04046
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/787424/files/787424.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Technische Thermodynamik und Institut für Thermodynamik (412110)

Projekte

ES2050 - Energie Sytem 2050 (ES2050) (ES2050)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
MILP (frei) ; Optimierung (frei) ; design (frei) ; distributed (frei) ; energy systems (frei) ; multi-criteria (frei) ; multi-objective (frei) ; optimization (frei) ; robust optimization (frei) ; synthesis (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die Auslegung von Energiesystemen ist eine komplexe Aufgabe, da viele Faktoren den Entscheidungsprozess beeinflussen. Mathematische Optimierung ist ein hervorragender Ansatz, um diese komplexe Aufgabe zu lösen und ein optimales Energiesystem zu identifizieren. Die Optimierung von Energiesystemen ist jedoch intrinsisch unsicher, da sowohl die Verfügbarkeit der Energieversorgungsanlagen als auch Optimierungsparameter, wie beispielsweise Energiebedarfe, unsicher sind. Die Vernachlässigung von Unsicherheiten kann zu einem Defizit in der Energieversorgung führen, das zu unerwartet hohen Kosten und Umweltschäden führen kann. Aus diesem Grund präsentiert diese Dissertation Methoden, die Unsicherheiten bereits während der Optimierung berücksichtigen. Neben Unsicherheiten ist Nachhaltigkeit ein wichtiges Thema in der Energiesystemoptimierung. Nachhaltigkeit umfasst dabei die Aspekte Ökonomie, Ökologie und Soziales. Die Anwendung von multikriterieller Optimierung ist daher hervorragend geeignet, um die Aspekte der Nachhaltigkeit zu berücksichtigen. Multikriterielle Optimierung führt jedoch in der Regel zu einer Vielzahl von Designvarianten, von denen jedoch ein einziges Design ausgewählt werden muss. Die vorliegende Arbeit stellt eine Methode zur Auswahl des besten zuverlässigen und robusten Designs von nachhaltigen Energiesystemen vor. Die Methode berücksichtigt sowohl Unsicherheiten in der Verfügbarkeit der Energieversorgungsanlagen als auch in den Eingangsparametern der Optimierung. Daher ist das resultierende System sowohl zuverlässig als auch robust und stellt somit eine ausreichende Energieversorgung sicher. Aspekte der Nachhaltigkeit werden durch die Anwendung multikriterieller Optimierung berücksichtigt. Zur Entscheidungsunterstützung wählt die Methode automatisch ein einziges Design aus. Das ausgewählte Design ist äußerst flexibel, sodass sich der Betrieb bezüglich der betrachteten Kriterien anpassen lässt. Die vorgestellte Methode wird auf eine reale Fallstudie angewandt, in der das Design eines dezentralen Energieversorgungssystems bezüglich der jährlichen Gesamtkosten sowie der Treibhausgas-Emissionen optimiert wird. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Zuverlässigkeit als auch Robustheit schon mit geringen Mehrkosten erzielt werden können. Die Methode wählt ein Design mit höherer Flexibilität im Betrieb aus als vergleichbare Designs bieten, die durch die alleinige Anwendung von multikriterieller Optimierung gefunden werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellte Methode ein praxistauglicher Ansatz ist, um ein höchst flexibles nachhaltiges Systemdesign auszuwählen, das gleichzeitig zuverlässig und robust ist.

The synthesis of energy systems is a complex task, since a plethora of conditions needs to be regarded during decision making. Thus, mathematical optimization is an excellent tool to accomplish this task and to identify an optimal system design. However, energy system synthesis is intrinsically uncertain, since the availability of components is inherently uncertain as well as the input parameters, such as energy demands. As a result, neglecting uncertainties might lead to a lack of energy supply. An insufficient energy supply possibly causes both high unexpected costs and environmental damage. Thus, uncertainties need to be regarded during optimization of energy systems. At the same time, sustainability is a further major aspect in the synthesis of energy systems. To regard sustainability performance, multiple decision criteria, such as economic, environmental, and social criteria, need to be taken into account. For this purpose, employing multi-objective optimization is perfectly suitable. However, multi-objective optimization leaves the decision maker in general with more than one solution to choose from which is often very challenging. Therefore, in this thesis, a framework to select the best reliable and robust sustainable design of an energy system is proposed - the be-rebust framework. The framework takes into account both, uncertainty of energy supply as well as uncertainty of input parameters for optimization. Thus, the designed system is reliable and robust guaranteeing security of energy supply. Sustainability is regarded by employing multi-objective optimization. For decision support, the framework automatically selects one single design. The selected design allows for highly flexible operation regarding the considered objective criteria. The proposed be-rebust framework is applied to a real-world case study. In the case study, the design of a distributed energy supply system is optimized. For this purpose, total annualized costs and the global warming impact are minimized. The results show that reliability as well as robustness can be achieved with only low additional costs. Employing the framework enables to select a sustainable design with higher operational flexibility than provided by designs identified by sole application of multi-objective optimization. The results verify the excellent performance of the proposed framework to select the best sustainable energy system design which is reliable and robust.

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