Die Anwendung der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung zur Planung elektrischer Energieverteilnetze

Zusammenfassung

Eine Analyse der Aufgabenstellungen und der Vorgangsweise bei der Planung elektrischer Energieverteilnetze zeigt Möglichkeiten für den Einsatz computerorientierter Berechnungsverfahren auf. Die wirtschaftlichen und technischen Zusammenhänge sowie Fragen der Lösbarkeit praktischer Planungsaufgaben führen zur Anwendung der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung. Die wichtigsten Komponenten der Zielfunktion sind die Investitions-, Verlust- und Ausfallkosten. Wesentliche Nebenbedingungen sind die thermische Belastbarkeit der Leitungen, die Lastflußbeziehungen, die Knotenspannungs- und Zuverlässigkeitsrestriktionen. Zur Lösung umfangreicher Aufgabenstellungen, wie sie in der Praxis auftreten, ist eine zweckmäßige Modellbildung von großer Bedeutung. Auf andere Anwendungsmöglichkeiten der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung im Bereich der Ausbau- und Betriebsplanung elektroenergetischer Systeme wird hingewiesen. Entscheidendes Kriterium für die praktische Anwendbarkeit dieser Planungsmethode ist der Modellumfang und damit der Lösungsaufwand. Zwei einfache Beispiele liefern dem Planer Anhaltspunkte für den praktischen Einsatz.

Summary

An analysis of planning processes in the area of power system planning reveals possibilities for computer application. The abilities to find useful solutions for problems of practical size, the economic and technical relations in distribution systems lead to linear mixed-integer models. The main components of the objective function are investment costs, costs of power losses and costs of energy not served. Essential technical restrictions are the thermal ratings of lines, load flow equations, nodal voltage and reliability restrictions. Sophisticated modelling techniques are necessary for extensive problems to restrict the model size. The applicability of linear mixedinteger models for other system extension or operating planning tasks is discussed. The main difficulty for widespread use is the expense to find solutions for models of practical size. Two examples show the application of the method for distribution network design.