Models and solution methods for the long-term electricity production planning of a flexible biogas plant considering wear and tear

Eine der wichtigsten Maßnahmen im Kampf gegen den Klimawandel stellt der Umstieg von fossilen auf erneuerbare Energien dar. Viele Länder haben es sich daher zum Ziel gemacht, den Anteil der erneuerbaren Energien zur Stromerzeugung zu erhöhen. In Deutschland betrug der Anteil im Jahr 2019 40,2 %, wobei Biomasse 20,6 % davon ausmachte. Zu dieser Kategorie gehören Biogasanlagen, die im Gegensatz zu anderen Quellen erneuerbarer Energie den Vorteil haben, nicht von bestimmten Wetterbedingungen abhängig zu sein. Sie gelten als flexible Option zur Stromerzeugung, weil sie auch Strom produzieren können, wenn weder die Sonne scheint noch Wind weht. Als die ersten Biogasanlagen in Betrieb genommen wurden, konnten die Erlöse aus der Stromproduktion maximiert werden, indem das der Biogasanlage zugehörige Blockheizkraftwerk (BHKW) durchgängig Strom erzeugte. Um die Vorteile der Flexibilität von Biogasanlagen auszunutzen, führte der Gesetzgeber in Deutschland Prämien ein, die Anreize zur Stromproduktion in Zeiten eines geringen Angebots aus anderen erneuerbaren Energiequellen beinhalten. Seitdem können Biogasanlagenbetreiber ihre Erlöse maximieren, wenn das BHKW bedarfsorientiert Strom produziert, d. h. im Start- Stopp-Betrieb. Eine Vielzahl an Starts und Stopps des BHKW verursacht jedoch einen erhöhten Verschleiß und muss bei der langfristigen Planung der Stromproduktion einer Biogasanlage berücksichtigt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, mithilfe von Methoden des Operations Researchs zyklische Pläne zur Stromproduktion von Biogasanlagen zu entwickeln, die den Verschleiß des BHKW und die Zeitpunkte und Kosten für Instandhaltungsmaßnahmen berücksichtigen, um Betreiber von Biogasanlagen bei der Erlösmaximierung zu unterstützen. Dazu erfolgt zunächst eine Einordnung der Stromproduktionsplanung von Biogasanlagen in die Planungsaufgaben entlang der biomassebasierten Supply Chain. Anschließend werden die Grundlagen zu Biogasanlagen erläutert, zu denen die Bedeutung dieser in Deutschland, die Funktionsweise, die Wartung und Instandhaltung sowie die rechtlichen Rahmenbedingungen zum Betrieb gehören. Die Forschungslücke, die von dieser Arbeit geschlossen wird, ergibt sich aus dem Literaturüberblick zu quantitativen Ansätzen für den Betrieb von Biogasanlagen. Dieser zeigt, dass es noch keine wissenschaftliche Arbeit gibt, die den Verschleiß von BHKW im flexiblen Betrieb und die Planung der Instandhaltungsmaßnahmen in Verbindung mit der Stromproduktion ausreichend thematisiert. Daher wird im Anschluss ein konzeptionelles Optimierungsmodell entwickelt, das den in der Realität nicht-linearen Verschleiß präzise abbildet und so eine simultane Planung der Stromproduktion und der Instandhaltungsmaßnahmen ermöglicht. Zur besseren Lösbarkeit mit Standardsolvern wird das Modell zusätzlich linearisiert. Eine an Praxisdaten angelehnte Case Study offenbart, dass eine flexible Biogasanlage unter den in Deutschland herrschenden Rahmenbedingungen auch unter Berücksichtigung der Instandhaltungskosten höhere Gesamterlöse erzielt als eine kontinuierlich betriebene Biogasanlage. Das konzeptionelle Optimierungsmodell wird daraufhin so erweitert, dass als Ergebnis ein zyklischer Plan entsteht, den Betreiber von Biogasanlagen wöchentlich anwenden können. Im darauffolgenden Kapitel werden eine Greedy-Heuristik zur Ermittlung einer Startlösung sowie ein Genetischer Algorithmus und eine Tabu-Suche entwickelt mit dem Ziel der Verkürzung der Rechenzeit bei der Lösung des erweiterten Modells. Dafür erfolgt zunächst die Erklärung der Grundlagen zu den einzelnen Lösungsverfahren und die Anpassung der Eingangsdaten an die Problemstellung mithilfe eines Parametertunings. Eine umfangreiche numerische Studie, in der zur Generierung unterschiedlicher Szenarien die Inputparameter Strompreise, Kosten für Instandhaltungsmaßnahmen, Abnutzung des BHKW und Biogasspeicherkapazität variiert werden, vergleicht die Leistungsfähigkeit der Verfahren mit der des erweiterten Optimierungsmodells. In allen Szenarien ermittelt die Tabu-Suche in geringer Laufzeit das beste Ergebnis. Eine Zusammenfassung und ein Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten beschließen die Arbeit.One of the most important measures against climate change is the shift from fossil to renewable energies. Many countries have therefore made it their goal to increase the share of renewable energies for electricity generation. In Germany, the share in 2019 was 40.2%, of which biomass accounted for 20.6%. This category includes biogas plants, which, unlike other sources of renewable energy, have the advantage of not being dependent on certain weather conditions. They are considered a flexible option for electricity generation because they can produce electricity when neither the sun is shining nor the wind is blowing. When the first biogas plants were put into operation, revenues from electricity production could be maximized by having the combined heat and power unit (CHP) associated with the biogas plant generate electricity continuously. To take advantage of the flexibility of biogas plants, German legislators introduced premiums that contained incentives to produce electricity during periods of low supply from other renewable energy sources. Since then, biogas plant operators have been able to maximize their revenues when the CHP produces electricity on demand, i.e., in start-stop mode. However, a large number of starts and stops of the CHP causes altered wear and tear and must be taken into account in the long-term planning of the electricity production of a biogas plant. The aim of this dissertation is therefore to use operations research methods to develop cyclical electricity production plans for biogas plants that take into account the wear and tear of the CHP and the timing and costs of maintenance activities in order to support biogas plant operators in maximizing their revenues. For this purpose, first a classification of electricity production planning of biogas plants into the planning tasks along the biomass-based supply chain is given. Subsequently, the basics of biogas plants are explained, which include their relevance in Germany, their way of operation, service and maintenance as well as the legal framework for their operation. The research gap, which is filled by this dissertation, results from the literature review on quantitative approaches for the operation of biogas plants. It shows that there is still no research work that sufficiently addresses the wear and tear of CHP in flexible operation and the planning of maintenance activities in connection with electricity production. Therefore, a conceptual optimization model is developed that accurately replicates the non-linear wear that occurs in reality and thus enables simultaneous planning of electricity production and maintenance activities. For better applicability with standard solvers, the model is additionally linearized. A case study based on real-world data reveals that a flexible biogas plant achieves higher total revenues than a continuously operated biogas plant under the conditions prevailing in Germany, even when maintenance costs are taken into account. The conceptual optimization model is then extended to produce a cyclical plan that biogas plant operators can apply on a weekly basis. In the following chapter, a greedy heuristic for generating a starting solution as well as a genetic algorithm and a tabu search are developed with the goal of reducing the computation time when solving the extended model. For this purpose, the basics of the individual solution methods are first explained and the input data are adapted to the problem with the help of parameter tuning. An extensive numerical study, in which the input parameters electricity prices, costs for maintenance activities, wear and tear of the CHP and biogas storage capacity are varied, compares the performance of the methods with that of the extended optimization model. In all scenarios, the tabu search determines the best result in low runtime. A summary and an outlook on further research opportunities conclude the dissertation