In den letzten Jahren nimmt der Anteil der Energiegewinnung aus erneuerbaren Energien im Stromnetz immer weiter zu. Folglich erhöht sich damit auch der Einfluss des Wetters auf den eingespeisten Strom in das Stromnetz. Dies wiederum wirkt sich auf die Preisbildung an den Strommärkten – besonders den Kurzfristmärkten – aus und führt vermehrt zu negativen Strompreisen. Um dem entgegenzuwirken, sollte steuerbare Energiegewinnung so angepasst werden, dass diese bei hohen Strompreisen einspeisen und bei niedrigen Strompreisen keine Einspeisung erfolgt.
In dieser Diplomarbeit wird ein Schnittstellensystem entwickelt, welches das Ziel verfolgt, die Einspeisevergütung von EEG-Anlagen zu optimieren. Dabei steht besonders die Optimierung des Fahrplans von Biogasanlagen im Fokus. Als wichtigste Randbedingung der Optimierung werden Prognosen des elektrischen Strompreises verwendet.
Das Schnittstellensystem ist in der Programmiersprache Python verfasst und muss im Wesentlichen drei Schnittstellen bedienen: den Bezug von Daten für die Optimierung, die Kommunikation mit einem Optimierungsframework und den Export der optimierten Fahrplandaten. Für eine vereinfachte Kommunikation mit dem Nutzer wird weiterhin eine Benutzeroberfläche entwickelt.
Für die Auswahl eines geeigneten Solvers und Frameworks für die Optimierung wird sich an der Vorgehensweise zur Erstellung einer Pugh-Matrix orientiert. Dazu werden verschiedene Kriterien für die Auswahl ermittelt und diesen eine Gewichtung bezüglich deren Relevanz zugeordnet. Als Ergebnis wurde FlixOpt als Optimierungsframework und Gurobi als Solver festgelegt.
In dem weiteren Vorgehen wird das Schnittstellensystem aufgebaut und die Anforderungen an die benötigten Klassen definiert und umgesetzt. Dies beinhaltet auch, welche Nebenbedingungen für die Optimierung des Fahrplans übergeben werden sollen und wie diese ermittelt werden. Aufgrund der zu erwartenden Anzahl von bis zu 1000 Anlagen in dem Schnittstellensystem wird zusätzlich eine Datenbank aufgebaut, welche die Verwaltung der anfallenden Daten übernimmt.
Abschließend werden die Funktionen des Schnittstellensystems getestet. Dazu wird exemplarisch eine reale Anlage in dem Schnittstellensystem angelegt und deren Fahrplan für einen Zeitraum von einer Woche optimiert. Das Ergebnis der Optimierung und das Vorgehen für das Anlegen der Anlage wird mit einem bereits bestehenden Vergleichssystem für die Optimierung gegenübergestellt. Als Ergebnis dessen wurde ermittelt, dass das Schnittstellensystem die Optimierung schnell durchführen konnte und ein höherer Erlös aus dem erstellten Fahrplan erzielt werden kann. Weiterhin wurde durch das Anlegen von 1000 exemplarischen Anlagen (auch bewusst fehlerhafte) in dem Schnittstellensystem nachgewiesen, dass dieses auch unter dieser Anzahl
ohne Einschränkungen funktioniert und fehlerhafte Anlagen dessen Funktion nicht beeinflussen.