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In der vorliegenden Arbeit wird ein neues wahrscheinlichkeitstheoretisches Verfahren zur Bestimmung des Regel- und Reserveleistungsbedarfs bei Langzeitbetrachtung eines Elektrizitätsversorgungssystems zu entwickeln, welches sich streng auf die Wahrscheinlichkeitstheorie gründet. Unter Langzeitbetrachtung ist in diesem Sinne ein Zeitbereich von Tagen bis zu Jahren zu verstehen, in dem die Zeitabhängigkeit von Wahrscheinlichkeiten nicht mehr zum Tragen kommt. Das Verfahren beruht auf einer nicht-chronologischen Nachbildung des Systemverhaltens. Es unterscheidet sich von gängigen Modellen insbesondere darin, dass der Bedarfsbestimmung ein streng wahrscheinlichkeitstheoretischer Ansatz zugrundeliegt und auch Korrelationen zwischen windbedingten Leistungsdefiziten in den Wirkungsbereichen der verschiedenen Regel- und Reserveleistungsarten bei der Dimensionierung berücksichtigt werden. Neben der Ermittlung statistischer Kenngrößen zur Beschreibung der Leistungsungleichgewichte wird im Rahmen dieser Arbeit eine neue Definition der Nichtverfügbarkeit von Kraftwerken vorgeschlagen. Durch den Einbezug einer virtuellen Anfahrdauer wird eine neue Auffassung der mittleren Ausfalldauer von Kraftwerken vertreten und begründet. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich die Windprognosefehler mit Erschließung der Offshore-Windenergienutzung systematisch erhöhen.
This thesis presents a new probabilistic methodology for determination of short term reserve required in an electric power system. The methodology is based an a nonchronological simulation of system states. It differs from established models particularly with regard to using a strong probabilistic approach for determination of the required short term reserve and consideration of correlation between power deficits due to forecast errors of wind power feeding in the domain of the different control and reserve power. Besides the evaluation of statistical parameters for describing the power deficits, a new definition of the unavailability of power plants is proposed. In addition, it is shown how the forecast errors of wind power feeding will increase systematically by offshore wind power generation.