Automatisierte datengesteuerte Optimierung von Kleinwasserkraftkaskaden

Dalane Kraft AS ist ein norwegischer mittelständischer Wasserkraftproduzent mit 100 Jahren Erfahrung und einem Wasserkraftportfolio von rund 45 MW installierter Kapazität. Derzeit besitzt und betreibt das Unternehmen neun Kraftwerke in Rogaland County in Norwegen. Es hat mehrere Kaskaden im Bereich bis zu 10 MW.

Haukland ist eine seiner Kaskaden, ein 1913 erbautes Kleinwasserkraftwerk (SHP) mit einer Kapazität von 4,9 MW im Südwesten Norwegens im Zentrum von Moi in der Gemeinde Lund. Das Kraftwerk nutzt Wasser aus den Flüssen Hauklandsbekken und Brekkebekken.

Trotz ihrer geringen Kapazität war es eine Herausforderung, diese Anlage zu betreiben. Der Standort weist eine komplexe Topologie auf (Abbildung 3), und Dalane Kraft AS sah sich mit technischen, ökologischen und anderen Einschränkungen konfrontiert.

Die wichtigsten Herausforderungen

• Mehrere verbundene Reservoirs
• Mehrere Tore werden zur Flusskontrolle verwendet
• Verschiedene Einzugsgebiete mit unterschiedlichen Zuflussbedingungen und Planungshorizonten
• Eine genaue kurzfristige Planung der kleinen Becken, insbesondere des Skårstemmevatn, ist eine große Herausforderung, da ein Überlaufen nicht nur zu Verschüttungen führt, sondern auch zur Überflutung einer Brücke in der näheren Umgebung führen kann.
• Die Flexibilität der flussaufwärts gelegenen Stauseen ist nur kurzfristig und nur für eine begrenzte Anzahl von Stunden nutzbar, sofern hydrologisch möglich

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Umfang des Projekts

1. Automatisierung in Echtzeit: Die Koordination eines Systems aus mehreren Reservoirs, Toren und Turbinen in Echtzeit ist entscheidend, um Leckagen zu vermeiden und Kosten aus dem Gleichgewicht zu bringen;
2. Preisorientierter Versand: Nutzung der Umsatzchancen, die sich aus der Marktvolatilität ergeben, und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle technischen und ökologischen Beschränkungen eingehalten werden.

Als Voraussetzung für die Echtzeitfähigkeit waren die Verfügbarkeit zuverlässiger Daten und eine robuste und sichere Datenkommunikation von entscheidender Bedeutung. Um ein vollautomatisches Produktionssystem zu erreichen, hat das Unternehmen in den letzten Jahren KraftSCADA entwickelt, eine SCADA-Fernsteuerungslösung (2018). Die KraftSCADA-Lösung ist mit dem Optimierungssystem HYDROGRID Insight gekoppelt. HYDROGRID Insight bietet einen innovativen und dynamischen datengesteuerten Ansatz, mit dem Wasserkraftwerke mit unterschiedlicher Kapazität automatisiert optimiert werden können.

HYDROGRID Insight modelliert das komplexe Kaskadensystem von Haukland als digitale Kopie, die die zahlreichen Stauseen, Tore und Turbinen von Haukland umfasst und dabei die unterschiedlichen Durchflusszeiten sowie die technischen und ökologischen Einschränkungen berücksichtigt. Hauklands tatsächliche Telemetrie wird mit stündlicher Granularität über einen standardisierten und sicheren RESTful-API-Endpunkt übertragen (eine REST-API ist ein Medium, über das zwei Computer über HTTP [Hypertext Transfer Protocol] kommunizieren, auf die gleiche Weise, wie Clients und Server kommunizieren). HYDROGRID Insight verwendet die Telemetriedaten, um ihr Optimierungs- und Zuflussmodell zu kalibrieren und berechnet stündlich optimale Pläne für Stromerzeugung und Toröffnung. Der Versandplan und die Toranweisung werden in KraftSCADA von Dalane Kraft eingelesen — um die Steuerung des Kraftwerks vollständig zu automatisieren. Darüber hinaus berechnet HYDROGRID Insight die Angebotsdateien für Limit-Orders für den Day-Ahead-Markt, sodass Dalane Kraft die Chancen, die sich aus der Volatilität des Strommarktes ergeben, voll ausschöpfen und so die Einnahmen des Haukland-Kaskadensystems maximieren kann.

Globaler Kontext der Wasserkraftbranche: ein Trend der Digitalisierung

Die zunehmende Volatilität der meteorologischen und Marktbedingungen hat zu einer erhöhten Nachfrage nach automatisierten Optimierungslösungen in Echtzeit geführt. Angesichts der Art der Eingaben — wie Regen, Strombedarf oder Marktpreisdaten — stehen Optimierungslösungen vor einer Reihe komplexer nichtlinearer Probleme. Darüber hinaus erfordern verschiedene umgebungsbedingte und betriebliche Einschränkungen einen komplexen Planungsprozess, sodass mehr Ressourcen benötigt werden, sowohl in Bezug auf Zeit als auch Personal. Folglich ist die Fähigkeit, in Echtzeit zu reagieren, für die meisten Wasserkraftproduzenten eine große Herausforderung. Bestehende Lösungen für Planung und Optimierung erfordern jedoch hohe Investitionen und manuelle Ressourcen.

Daher sind sie für viele Betreiber kleiner und mittlerer Wasserkraftwerke in der Regel nicht rentabel, was sie von der Möglichkeit einer optimierten Kraftwerkssteuerung ausschließt. Das Fehlen von Möglichkeiten für eine optimale Anlagensteuerung in Echtzeit führt dazu, dass die Hersteller von KWK-Anlagen die in ihrem Portfolio verfügbare Flexibilität bei der physikalischen Erzeugung nicht voll ausschöpfen. Neue technische Lösungen sind erforderlich, um kleine und mittlere Wasserkraftwerke als „grüne Batterie“ (Speicherkraftwerke) nutzbar zu machen und durch eine höhere Rentabilität weitere Investitionen in erneuerbare Energien zu fördern.

Die internationale Wasserkraftbranche durchläuft derzeit einen massiven Digitalisierungsprozess, und Technologien wie maschinelles Lernen mit seinen vielfältigen methodischen Lösungen (z. B. Deep Learning mithilfe neuronaler Netze) können eingesetzt werden, um den Wasserkraftbetrieb für alle Marktteilnehmer zu optimieren. Das Potenzial automatisierter und optimierter Prozesse erstreckt sich über die gesamte Wertschöpfungskette und reicht von hydrologischen Prognosen über den automatisierten Stromhandel bis hin zur vorausschauenden Wartung.

Eine optimierte Einsatzstrategie, die zu Effizienz- und Gewinngewinnen führt, kann erreicht werden, indem das implizite nichtlineare Problem der Wasserkraftoptimierung gelöst wird. Dabei werden mathematische Modelle in Kombination mit Optimierungs- und maschinellen Lernansätzen verwendet. Die Komplexität der Optimierung hängt von den folgenden Parametern ab:

1. Anzahl der Komponenten der Anlagentopologie (Tore/Luken, miteinander verbundene Gewässer, Turbinen)
2. Eigenschaften der Verbindungen zwischen den einzelnen Anlagenteilen
3. Durchlaufzeiten und Verzögerungen
4. Umweltrestriktionen
5. Technische Einschränkungen
6. Merkmale von Einzugsgebieten (Größe, Topologie usw.)

Die Anzahl der relevanten Parameter in Kombination mit ihrem möglichen Bereich führt zu einem hohen Grad an Komplexität für Optimierungslösungen, die mit umständlichen manuellen Prozessen oder individuellen statistischen Modellen für jedes zugrunde liegende Problem schwer zu lösen sind. Neue technologische Lösungen unterstützen die Prozesseffizienz, sparen Zeit und können den Betriebsteams helfen, sich auf andere wichtige Aufgaben zu konzentrieren.

Betreiber/Eigentümer der SHP-Anlage: Dalane Kraft — Technologieanbieter: HYDROGRID GmbH

Technische Eigenschaften

Wichtige technische Merkmale von Haukland Kraftwerk

Torsteuerung in Echtzeit

Die Modellierung der Anlage erfolgt zuvor in einem separaten Schritt und berücksichtigt alle relevanten technischen Parameter der tatsächlichen Anlage sowie Umweltauflagen. Die präzise Modellierung von Toren ist besonders relevant für die komplexe Haukland-Kaskade, da Tore eine wichtige Rolle dabei spielen, den Wasserfluss im System auszugleichen, wodurch Wasseraustritt und Kosten für Ungleichgewichte vermieden werden. Ein wichtiger Aspekt bei der Optimierung von Haukland war die Fähigkeit von HYDROGRID Insight, stufenabhängige Toröffnungen zu modellieren, was zu einem 3D-Modell für die Torabbildung führte. Darüber hinaus ermöglicht das 3D-Gate-Mapping von HYDROGRID Insight eine Korrelation zu Wasserstand, Durchflussrate und Toröffnung. Die Tore von Haukland können mithilfe von KraftSCADA von Dalane Kraft automatisch gesteuert werden.

Folglich erfasst KraftSCADA sowohl den optimalen Versandplan als auch die Pläne für die Toröffnung über die API-Endpunkte von HYDROGRID Insight, um alle Komponenten der Haukland-Kaskade vollautomatisch und dennoch optimal zu steuern.

Optimierungsmethodik von HYDROGRID Insight - HIRO-Algorithmus

Modernste Ansätze zur Kaskadenoptimierung basieren auf stochastischen dynamischen Programmiermodellen. Diese berücksichtigen die Variationen aller Eingangsvariablen und liefern als Ergebnis Wahrscheinlichkeiten für alle Szenarien. Dies führt jedoch zu einem dramatischen Anstieg der benötigten Rechenressourcen, da die Topologie einer Anlage immer komplexer wird. Diese längere Berechnungszeit macht es nahezu unmöglich, in Echtzeit auf Veränderungen im Markt oder in der Hydrologie zu reagieren.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, löst HYDROGRID Insight das Problem der Kaskadenoptimierung mithilfe eines eher heuristischen stochastischen Modellierungsansatzes, der auf proprietären Algorithmen basiert. Die intern entwickelte Technologie konzentriert sich auf die erfolgreiche Reduzierung der Berechnungszeit. So wurde beispielsweise die Rechenzeit von Haukland von 20 Minuten auf unter 3 Minuten reduziert. Darüber hinaus ist der Modellierungsansatz von HYDROGRID Insight vollständig datengesteuert. Das zugrunde liegende Anlagenmodell wird auf der Grundlage der tatsächlichen Anlagentelemetrie und anderer externer Eingabedaten kontinuierlich neu trainiert. In Kombination mit firmeneigenen Lösungen für Zufluss- und Preisprognosen mithilfe von maschinellem Lernen bietet HYDROGRID Insight eine integrierte Optimierungslösung für die kurz-, mittel- und langfristige Planung. Dadurch ist HYDROGRID Insight in der Lage, Änderungen der Hydrologie oder der Marktbedingungen automatisch zu erkennen und den gesamten Planungshorizont automatisch anzupassen.

Daher ermöglicht der datengesteuerte Ansatz von HYDROGRID Insight eine qualitativ hochwertige und dennoch effiziente Optimierung mehrerer Kraftwerke. Für Haukland trug HYDROGRID Insight dazu bei, die Rechenzeit um 65 Prozent zu reduzieren.

Stromhandel mit HYDROGRID Insight

Neben dem automatisierten und optimalen Versand der Haukland-Kaskade bestand das andere Hauptziel von Dalane Kraft darin, die Flexibilität der inhärenten Kaskade zu nutzen, um die finanziellen Ergebnisse zu maximieren. Einer der vielen Vorteile von Optimierungssystemen in Echtzeit ist ihre Fähigkeit, Veränderungen auf dem Strommarkt genau vorherzusagen und darauf zu reagieren und die Wasserkrafterzeugung entsprechend anzupassen. Dadurch kann das Nominierungsverfahren verkürzt werden und ein Wechsel von Market Order zu Limit-Order wird möglich.

Derzeit verkauft Dalane Kraft Hauklands Generation am Day-Ahead-Market von Nord Pool AS. Als Hauptmerkmal berechnet HYDROGRID Insight zu jedem Zeitpunkt eine optimale Spotmarktposition. Diese Position wird je nach den Bedürfnissen des Kunden entweder als Market Order oder als Limit Order bereitgestellt. In der Vergangenheit erfolgte die Nominierung der Produktion von Haukland am Spotmarkt auf der Grundlage einer Market Order — einem Stundenplan, der unabhängig vom tatsächlichen Marktpreis sofort verkauft wird. Um die Marktvolatilität besser auszunutzen und die Einnahmen von Haukland zu maximieren, beschloss Dalane Kraft, von einer Market Order-Strategie zu einer Limit-Order-Strategie überzugehen, die wiederum von HYDROGRID Insight als Limit-Order-Angebot bereitgestellt wird. Bei einem Limit Order Bid handelt es sich um eine Produktionsmatrix, die die prognostizierte Stromerzeugung auf Stundenbasis zu unterschiedlichen Ausübungspreisen bereitstellt. Anschließend wird der tatsächliche Stromerzeugungsplan abgeleitet, indem das Gebot anhand der tatsächlich realisierten Preise auf dem Day-Ahead-Markt umgesetzt wird.

Stromhandel mit HYDROGRID Insight

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von HYDROGRID Insight durch Dalane Kraft war die Reduzierung des manuellen Aufwands innerhalb des Betriebsteams der Organisation, insbesondere für den kleinen Stausee Skårstemmevatn, der zuvor aufgrund seiner inhärenten Inflexibilität und betrieblichen Einschränkungen mit einem hohen manuellen Arbeitsaufwand verbunden war.

In Abbildung 6 ist eine typische Reservoirentwicklung und Verschiffungssituation des Skårstemmevatn dargestellt. Mit HYDROGRID Insight wurde das Risiko eines Überlaufs am 25. Oktober 2022 automatisch erkannt und durch eine Optimierung des Toröffnungsplans der Anlage umgangen. Dieser Plan wurde wiederum schnell von KraftSCADA von DalaneKraft aufgegriffen, um ein Überlaufen des Reservoirs zu verhindern und so die Kosten für Ungleichgewichte zu vermeiden. Dadurch wurde die volle Flexibilität des Haukland-Kaskadensystems ausgeschöpft.

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Ein zweites Hauptziel von Dalane Kraft mit HYDROGRID Insight war die Maximierung des Umsatzes durch Ausnutzung der inhärenten Flexibilität der Haukland-Kaskade. Mit HYDROGRID Insight kann ein preisorientierter Versand durchgeführt werden.

Abbildung 7 zeigt ein Beispiel für den automatischen preisgesteuerten Versand, der von HYDROGRID Insight für die Haukland-Kaskade berechnet wurde. Wann immer es die hydrologische Situation zulässt, wird die Produktion an die Strommarktpreise angepasst.

Leistungen

Die wichtigsten Vorteile des Einsatzes der HYDROGRID Insight-Technologie für den Betrieb der Haukland SHP-Anlage werden im Folgenden beschrieben.

Wirtschaftliche Vorteile
Der datengetriebene Ansatz von HYDROGRID Insight ermöglicht eine qualitativ hochwertige und dennoch effiziente Optimierung mehrerer Kraftwerke mit geringem numerischem Aufwand und minimalem Personalaufwand. Dies führt zu einer erheblichen Reduzierung der Betriebskosten.
HYDROGRID Insight hilft der Betreibergesellschaft, alle Daten jederzeit vollständig zu kontrollieren. Dadurch kann Dalane Kraft extrem schnell auf externe Veränderungen reagieren und die Chancen nutzen, die sich aus der Volatilität des Strommarkts ergeben. Dank HYDROGRID Insight kann Dalane Kraft die Limit-Order-Strategie umsetzen, die Risiken beim Stromhandel minimieren und die Einnahmen aus dem Haukland-Kaskadensystem maximieren. Je nach hydrologischer Situation und Marktpreisentwicklung liegt die finanzielle Outperformance zwischen 5 und 12 Prozent (entspricht 70.000—200.000 EUR).

HYDROGRID Insight ist eine erschwingliche Lösung auch für kleine Wasserkraftwerke mit einer Leistung unter 5 MW, die keine hohen Investitionen und manuellen Ressourcen erfordern. Durch die Implementierung dieser Optimierungslösung gefährdet Dalane Kraft seine Rentabilität nicht.

Dieser Optimierungsansatz unterstützt die Marktstärken und die Wettbewerbsfähigkeit der Betreibergesellschaft: Dalane Kraft kann sich nicht nur auf dem norwegischen Markt, sondern auch auf internationaler Ebene als Top-Experte für den Betrieb von SHP-Anlagen positionieren und sein Portfolio um neue Kunden erweitern.

Sozialleistungen
HYDROGRID Insight hilft, den manuellen Aufwand innerhalb des Betriebsteams der Organisation zu reduzieren und Ressourcen für andere wichtige Aufgaben freizusetzen.

Vorteile für die Umwelt
HYDROGRID Insight stellt automatisch sicher, dass alle Umweltauflagen des Projekts eingehalten werden.
Maximierung der Effizienz durch Optimierung der Wassernutzung (Verhinderung des Verschüttens von Reservoirs) und Steigerung der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen.

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Gelernte Erkenntnisse und Fazit

Komplexe SHP-Kaskaden können erheblich von einem innovativen IT-datengesteuerten Optimierungsansatz profitieren. Technologien wie HYDROGRID Insight können dazu beitragen, eine Automatisierung in Echtzeit und einen preisorientierten Versand zu erreichen.

Das Potenzial für automatisierte und optimierte Prozesse erstreckt sich über die gesamte Wertschöpfungskette. In der HYDROGRID-Fallstudie umfassten diese Prozesse hydrologische Prognosen, automatisierten Versandstromhandel und vorausschauende Wartung.

Neue technische Lösungen sind unerlässlich, um kleine und mittlere Wasserkraftwerke als „grüne Batterie“ nutzbar zu machen und durch höhere Rentabilität weitere Investitionen in erneuerbare Energien zu fördern.

Anerkennung
Die Autoren möchten Dalane Kraft für ihr vorausschauendes Denken und ihre innovative Einstellung sowie für eine fantastische Zusammenarbeit danken.