Model based optimization of PV based microgrids considering grid blackout and battery lifetime Das Interesse an der Installation von auf Photovoltaik (PV) basierenden Mikronetzen (MGs) hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen da die dringende Notwendigkeit besteht die Treibhausgasemissionen zu reduzieren und die Zuverlässigkeit sowie die Qualität der Stromversorgung insbesondere in Entwicklungsländern zu verbessern. Das entscheidende Potenzial für einen kostengünstigen Betrieb und eine unterbrechungsfreie Stromversorgung liegt jedoch im optimalen Betrieb und Design solcher MGs. In dieser Dissertation werden neue mathematische Modelle und neue Formulierungen für den optimalen Betrieb und die optimale Auslegung von MGs sowohl für Wohnviertel als auch für die Industrie vorgestellt. Basierend auf hochentwickelten und praktischen Modellen der betrachteten MGs werden verschiedene Optimierungsprobleme formuliert und gelöst um das Netzausfallproblem anzugehen das in mehreren Ländern weltweit ein bedeutendes Problem darstellt. Die Standard PV Batterie für Privathaushalte wird um steuerbare Schalter erweitert um den praktischen Einschränkungen des MG Betriebs gerecht zu werden. Dann wird eine optimale Leistungsabgabestrategie vorgeschlagen die auf dem Konzept eines prädiktiven Reglers mit einem ökonomischen Modell (EMPC) basiert. Die vorgeschlagene Betriebsstrategie zielt darauf ab die Last abzudecken und in der Zwischenzeit die Gesamtkosten der Energie zu minimieren und die Lebensdauer der Batterie unter Berücksichtigung des Netzausfallproblems zu verlängern. Andererseits ist bekannt dass die industriellen Lasten niedrige Leistungsfaktoren haben; daher kann der Blindleistungsverbrauch der Last nicht vernachlässigt werden. In diesem Sinne wird ein Kostenmodell für die abgegebene Blindleistung aus dem PV System und dem Batteriespeichersystem vorgestellt. Darüber hinaus wird ein neuartiges Kostenmodell für die Blindleistungserzeugung aus dem Dieselgenerator entwickelt. Folglich wird eine neue optimale Wirk Blindleistungsverteilungsstrategie (AR OPD) für PV Batterie Diesel MGs eingeführt um die Kosten der abgegebenen Wirk und Blindleistung zu senken. Die Existenz der nichtlinearen Kostenfunktion und nichtlinearer Nebenbedingungen führt zu einem Optimierungsproblem der dynamischen gemischt ganzzahligen nichtlinearen Programmierung (MINLP) dass durch metaheuristische Optimierungstechniken gelöst wird. Das Berechnungsergebnis zeigt dass das vorgeschlagene EMPC Rahmenwerk in der Lage ist die Leistungsverteilung im MG sowohl für den netzgekoppelten als auch für den Inselbetrieb kosteneffizient und zuverlässig zu steuern. Darüber hinaus führt die vorgeschlagene Betriebsstrategie im Vergleich zu den traditionellen regelbasierten Betriebsstrategien zu einer signifikanten Reduzierung der Gesamtkosten der abgegebenen Wirk Blindleistung und des Batterie Lebensdauerverlusts. Darüber hinaus wird gezeigt dass der PV Wechselrichter in der Lage ist Blindleistung mit sehr geringen Kosten im Vergleich zu anderen Energiequellen im MG zu erzeugen. Aus einer anderen Perspektive ist die Optimierung der Größe der MG Komponenten von wesentlicher Bedeutung um die beste Leistung zu garantieren und die Rentabilität des MG zu maximieren. Daher wird eine umfassende Methode für die optimale Auslegung sowohl der Wohnviertel als auch der Industrie MGs vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Methode zielt darauf ab die nivellierten Energiekosten (LCOE) unter Berücksichtigung der Begrenzung des jährlichen Gesamtverlustes der Stromversorgung (TLPS) und der betrieblichen Einschränkungen des MG zu minimieren. Bei der vorgeschlagenen Methode wird besonders darauf geachtet die Lebensdauer der Batteriebank genau abzuschätzen. Dazu wird ein umfassendes Modell für die Blei Säure Batterie verwendet um den Betrieb und die Alterung der Batterie zu simulieren basierend auf den physikalisch chemischen Prozessen der Batterie. Die Berücksichtigung der Unsicherheit der Eingabeparameter spielt jedoch eine entscheidende Rolle bei der Erhöhung der optimalen Entwurfsgenauigkeit. Daher werden die Unsicherheiten der Sonneneinstrahlung der Umgebungstemperatur der Blackout Startzeit und der Blackout Dauer modelliert und zum Optimierungsproblem hinzugefügt. Aufgrund der Existenz von Zufallsparametern im Optimierungsproblem ist es jedoch unsicher die Randbedingungen des Problems zu erfüllen. Daher wird das neue Optimierungsproblem als ein wahrscheinlichkeitsbeschränktes Optimierungsproblem formuliert und durch eine auf stochastischer Simulation basierende Optimierungsmethode unter Einbeziehung der Monte Carlo Simulation gelöst. Die Ergebnisse zeigten dass die Vernachlässigung der Unsicherheit der Eingangsparameter zu einem signifikanten Fehler bei der Berechnung der optimalen Größe führen kann was zu einer erheblichen Verminderung des Zuverlässigkeitsniveaus des MG führt. Darüber hinaus könnte dies zu einer falschen Schätzung für den LCOE über die Lebensdauer des MG führen was zu falschen Investitionsentscheidungen führen könnte. Darüber hinaus ist zu beobachten dass die Berücksichtigung der Unsicherheit von Netzausfällen die entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Zuverlässigkeit des MG spielt.