COMP²

bayernets bindet fast fünfzig Verteilnetzbetreiber sowie zahlreiche große Industriekunden an das bayerische Gasnetz an, weiters sichert bayernets die Netzanbindung bedeutender Speicher im Raum Bayern/Österreich sowie für systemrelevante Gaskraftwerke und kooperiert mit anderen Fernleitungsnetzbetreibern in Deutschland und Österreich.

Herausforderung

Marktteilnehmer sollen die bestehende Netzinfrastruktur diskriminierungsfrei und zu angemessenen Entgelten nutzen können. Zur Umsetzung dieser Ziele wurde ein Regulierungsrahmen eingeführt, der Gasfernleitungsbetreiber wie bayernets einem periodischen Effizienzvergleich unterwirft. Damit soll verhindert werden, dass z.B. unnötig hohe Energiekosten für die Druckerzeugung (durch Kompressoreinheiten) im Gasnetz anfallen. Der kostenoptimale Betrieb ist im konkreten Fall bei bayernets von der Einsatzentscheidung zwischen gasbetriebener und strombetriebener Kompressoreinheit abhängig.

Da die Kosten für den Betrieb einer Kompressoreinheit einer Vielzahl an Faktoren wie z.B. dem Treibenergieverbrauch und den Preisen für Treibenergie (u.a. Marktpreise für Strom bzw. Gas und CO₂-Zertifikate), den Netznutzungsentgelten, Wartungskosten sowie Start-/Stop-Kosten unterliegen, ist die kostenoptimale Einsatzentscheidung nicht unmittelbar klar.

Im Projekt stellten sich die folgenden Herausforderungen:

• Erstellung eines Prognosemodells für den tatsächlichen Treibenergiebedarf der jeweiligen Kompressoreinheit in Abhängigkeit der geplanten Betriebsweise
• Berücksichtigung der Variablenvielfalt bei der Optimierungsfragestellung
• Berücksichtigung der kundenspezifischen Komplexität hinsichtlich Infrastruktur, Anschlusssituation und Netzengpässen
• Ganzheitliche Berücksichtigung der betroffenen Geschäftsprozesse aus rechtlich-regulatorischer, prozessualer sowie informationstechnischer Perspektive.

Herangehensweise

In einem ersten Schritt wurden sowohl die Zielgrößen, Variablen und Nebenbedingungen der Optimierungsfragestellung im Detail definiert sowie die Treibenergie-Abrechnungsmodalitäten und die Netzentgelte inkl. Umlagen analysiert. Anschließend wurde ein Machine Learning Modell entwickelt, um den Treibenergiebedarf für beliebige Transportbedingungen vorherzusagen. Parallel hierzu wurden vergangene Energiebedarfe und Preisszenarien für Strom, Gas und CO₂ analysiert und visualisiert, um hierauf aufbauend das historische Kosteneinsparungspotenzial durch einen optimalen Verdichtereinsatz zu quantifizieren und auf Vereinfachungsmöglichkeiten durch Einsatz von Heuristiken zu untersuchen.

Ergebnis

Das Projektergebnis ist ein Optimierungstool, das der Netzleitstelle im täglichen Einsatz unter Ansatz der aktuellen Marktpreisen und Betriebsvorgaben die Auswahl der jeweils kostenoptimalen Kompressoreinheit ermöglicht.

Darüberhinaus führte der Projektverlauf aber auch zu wertvollen Zusatzerkenntnissen über Einsparungspotenziale, relative Kompressoreffizienz und statistische historische Zusammenhänge zwischen Marktpreisen (Strom und Gas/CO₂), Gastransport und Energieverbrauch.