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Blockchainbasiertes dezentrales Energiemarktdesign und Managementstrukturen

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Die Blockchain-Technologie bietet im Rahmen der Energiewende eine hervorragende Möglichkeit für den Stromhandel. Auf ihrer Grundlage werden im Forschungsprojekt BEST neue Formen des lokalen Energiehandels, ein Blockchainbasiertes dezentrales Energiemarktdesign und Managementstrukturen entwickelt.

Projektbeschreibung

Im Zuge der Energiewende führt die zunehmende volatile Stromeinspeisung und die Dezentralität der Erneuerbarer Energieanlagen zu neuen Herausforderungen bei der Nutzung und effizienten Verteilung des Stroms in Netzgebieten, die bisher auf konventionelle Energie-Anlagen ausgerichtet waren.

fortiss und seine Projektpartner streben die Entwicklung einer Strommarkthandelsplattform auf Basis eines Strommarktbietersystems (SMBS) an, mit der die Distribution und der Handel von Strom effizienter und netzdienlich erfolgen kann. Durch die Verwendung der Blockchain-Technologie stellt das SMBS, unabhängig vom Typ (Verbraucher, Erzeuger, Speicher) und der Leistungsklasse (Haushalt, Industrie) einen sicheren und effizienten Marktplatz für die Zusammenführung von Angebot und Nachfrage im Stromhandel bereit und ermöglicht gleichzeitig die transparente Darstellung von Informationen, wie z.B. einen Herkunftsnachweis. Ziel ist die Etablierung eines Echtzeitmarktes, der die Ableitung neuer Hochfrequenz-Produkte ermöglicht und dem Wandel der Stromerzeugung gerecht wird. Dieser ist gekennzeichnet von der schwankenden Einspeisung durch die Erneuerbare Energie, aber auch von einem volatilen Verbrauch, z.B. durch die Elektromobilität.

Forschungsbeitrag

fortiss entwickelt mehrere zusammenhängende Teilsysteme für das Strommarktbietersystem. Ein Bereich ist die Verbesserung von Vorhersagen, welche sowohl für den Stromverbrauch als auch für das Nutzerverhalten eine sehr wichtige Rolle hinsichtlich einer optimalen Planung und Betriebsführung des Ressourceneinsatzes spielen. Daher soll der Stromverbrauch für einen künftigen Planungszeitraum entsprechend der definierten Zeitspanne ermittelt werden. Ein Prognosemodell des zukünftigen Lastprofils wird deshalb basierend auf die Zeitreihenanalyse sowie durch den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) entwickelt, das den Verbrauch für Strombedarf und Planung vorhersagen soll.

Weiterhin entwickelt fortiss eine Poolingplattform, welche die informationelle Selbstbestimmung beteiligter Nutzer, insbesondere unter Berücksichtigung ihrer Persönlichkeitsrechte und dem Schutz der Privatsphäre gewährleistet. Dies geschieht vor allem im Hinblick auf die Erzeugung hochpersonalisierter Stromnutzungsprofile, die im Rahmen der durchgeführten Analyse entstehen. Um die Akzeptanz des Systems bei den Nutzern zu erhöhen, untersucht fortiss auf Basis dieser interaktiven und kollaborativen Poolingplattform, wie aus Verbraucherverhalten automatisiert Nutzerprofile abgeleitet werden können. Darauf aufbauend empfiehlt das System Nutzern Bieterstrategien zum Ausgleich der Reststrommengen und Energieeinsparung. Darüber hinaus wird ein Nutzerinteraktionskonzept mit dem entwickelten System evaluiert und verbessert, sodass sich Vorteile bezüglich des Komforts ergeben und gleichzeitig das Verständnis für die Abläufe im Stromnetz gefördert wird.

Hinsichtlich der Praxistauglichkeit und der Nutzerakzeptanz wird die Laborumgebung am fortiss Institut an das SMBS und die Poolingplattform angebunden. Dazu wird das zentrale Managementsystem und weitere Entwicklungen der Partner soweit möglich in die Laborumgebung integriert. Ergänzend werden mithilfe einer Co-Simulationsumgebung weitere Teilnehmer emuliert, um so die Funktionalität und Skalierbarkeit zu testen. Mit diesem Hintergrund und den gewonnenen Erkenntnissen unterstützt fortiss anschließend den Praxistest mit Kunden.

Projektdauer

01.01.2021 - 31.12.2023

Dr. Yuanting Liu

Ihr Kontakt

Dr. Yuanting Liu

+49 89 3603522 427
liu@fortiss.org

Projektpartner

Reiner Lemoine InstitutFraunhofer FOKUSEnergieforen Leipzig GmbHe-regio GmbHHochschule WeserberglandOLI Systems GmbH