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Extrem hohe Blitzströme
(2017)
Extrem hohe Blitzströme
(2018)
Blitze sind nach wie vor eine enorme Schadensquelle für Personenschäden, Brände, mechanische Zerstörungen und insbesondere auch Überspannungen. Das zeigen nicht zuletzt aktuelle Statistiken der Schadensversicherer. Immer wieder gibt es Meldungen über extrem hohe Blitzströme, die natürlich auch zu großen Schäden und Zerstörungen führen können. Dabei werden Scheitelwerte von teilweise deutlich über 300 kA genannt. Dies wirft Fragen auf, da die „klassische“ Blitzstatistik (z. B. nach CIGRE und IEC [8][10]) bisher solche Werte nicht kennt. Diese extremen Blitzströme werden meist aus den Daten von Blitzortungssystemen ermittelt.
Using optimization to design a renewable energy system has become a computationally demanding task as the high temporal fluctuations of demand and supply arise within the considered time series. The aggregation of typical operation periods has become a popular method to reduce effort. These operation periods are modelled independently and cannot interact in most cases. Consequently, seasonal storage is not reproducible. This inability can lead to a significant error, especially for energy systems with a high share of fluctuating renewable energy. The previous paper, “Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage”, has developed a seasonal storage model to address this issue. Simultaneously, the paper “Optimal design of multi-energy systems with seasonal storage” has developed a different approach. This paper aims to review these models and extend the first model. The extension is a mathematical reformulation to decrease the number of variables and constraints. Furthermore, it aims to reduce the calculation time while achieving the same results.
Aufbau von Handelseinheiten
(2012)
In diesem Artikel werden zunächst einleitend der Gasmarkt Deutschland und der sich daraus ergebende Speicherbedarf skizziert. Folgend wird auf verschiedene Speichernutzen aus betriebswirtschaftlicher Perspektive eingegangen und die in diesem Artikel vorgestellten Bewertungsverfahren einleitend beschrieben. In diesem Artikel werden stochastische Optimierungsmethoden aufgegriffen, die sowohl eine Bewertung der Speicher gegenüber einem Spotpreis, als auch gegenüber einer gesamten Forwardcurve ermöglichen. Hierzu werden zunächst Modelle zur Beschreibung der Marktpreise vorgestellt und anhand empirischer Daten kalibriert. Dann wird eine beispielhafte Speicherscheibe zunächst auf Basis der LeastSquareMonteCarloTechnik gegenüber dem stochastischen mehrfaktoriellen Spotpreismodell bewertet. Hieran schließt sich die Vorstellung der Bewertung sowie des Hedgings gegenüber der Forwardcurve an. Abschließend erfolgt eine vergleichende Gegenüberstellung beider Verfahren.
Risiken des Handels
(2012)