作为VideKIS研究项目的一部分， adesso 正在与其他合作伙伴一起开发虚拟发电厂。这一概念涉及将许多分散的可再生能源系统聚合成一个虚拟发电厂——就输出而言，该发电厂可以与核电厂竞争。这个系统池可以参与池化现货市场，甚至控制电力市场，从而使小型系统能够克服市场障碍。其目的是通过组合小型和超小型系统来提供复杂的主控制能力。主控制电源是一种控制能量形式，可在几分之一秒内激活，以抵消电网中的即时不平衡（例如由于发电厂故障而导致的不平衡）。它有助于将电网频率保持在 50 赫兹的稳定水平。
虚拟发电厂的一个核心要素是有关系统营销的决策，每个发电厂（也包括虚拟发电厂）的目标是争取最高销售额。特别是，由于不同市场数量众多，必须决定何时将哪个电厂投放到哪个市场。对于许多发电厂运营商来说，这个决定需要付出很大的努力，因此他们将发电厂交由服务提供商管理——例如虚拟发电厂。必须谨慎做出有关营销选择的决定，因为能源市场上的交易伴随着诱人的利润，但也存在风险。传统上，决策基于使用历史数据、价格和天气预报以及人工智能算法的数学模型。
在 VideKIS 项目中，借助优化模型解决了为虚拟发电厂制定营销 寻求商机的电子邮件列表 决策的挑战。目标应该是根据结果为发电厂的市场布局做出正确的决策，从而使人类决策变得多余。
优化模型是什么意思？
优化问题是一个数学概念，类似于一项具有挑战性的任务，您需要从各种可能的解决方案中选择一个能够产生最佳结果的解决方案。此任务通常涉及找到某些因素（变量）的正确值以实现特定目标。您可以想象您面临某种拼图，您必须选择正确的拼图来完成一张图片 - 而这张图片就是您想要的结果。对于大多数应用程序，建议首先用自然语言表达问题，然后将其转换为数学公式。
创建优化模型时应该如何进行？
根据研究项目的经验，下面描述了创建优化模型的最佳实践示例。首先，必须定义问题的系统边界，以便明确哪些因素和主题应该考虑，哪些不应该考虑。该研究项目考虑了各种类型的发电厂——包括：水力发电厂、风力发电厂、光伏系统和电池存储——以及日前和主要控制电力市场。
创建优化模型的过程
模型开发
一旦缩小了主题范围，定义一个量化要优化目标的目标函数就很重要。该函数取决于我们可以影响的变量。这些变量通常受到模型中必须考虑的某些约束（约束）的约束。基本上，它可以是一个最大化或最小化问题。通常，发电厂部署规划试图最大化销售或最小化运营成本。 VideKIS 追求销售最大化的目标 - 这包括日前市场的电力营销和提供主要控制权。
制定目标函数后，引入约束，表示限制可能的解决方案的条件或规则。约束反映了许多实际情况中可能出现的现实世界约束或边界条件。例如，它们可以表示发电厂的产量有限，发电涉及成本，或者必须满足某些监管要求。建议将附加条件划分为主题块，以便更好地概览。例如，研究项目中为每种类型的电厂制定了必要的附加条件。