Langetermijn agent-gebaseerde simulatiemodellen voor elektrische energiesystemen

Veel elektriciteitsopwekkingssystemen ondergaan drastische veranderingen door het snel toenemende aandeel van intermitterende hernieuwbare energiebronnen (HEB), zoals wind- en fotovoltaïsche zonne-energie, en door de toenemende elektrificatie van het vervoer. Modellen worden vaak gebruikt om de overeenkomstige uitdagingen (technisch, economisch, beleidsmatig) aan te pakken, door de werking en planning van het systeem te analyseren. Het energiesysteem wordt gekenmerkt door meerdere actoren (producenten, systeembeheerders, toezichthouders, leveranciers en consumenten). Deze actoren interageren met elkaar, op verschillende manieren (bijvoorbeeld door regulering en beleid of op een markt), op verschillende niveaus in het systeem. Elke actor heeft zijn eigen specifieke doelstellingen, kan bepaalde beslissingen nemen, heeft te maken met randvoorwaarden en ontleent verwachtingen aan de toekomst. Bovendien zullen actoren hun gedrag aanpassen op basis van ervaringen en interacties met andere spelers. Met deze instelling is het mogelijk zogenaamde agentgebaseerde modellen in te stellen en in te zetten. Dergelijke modellen vertrekken van pure optimalisatie- en/of evenwichtsmodellen, omdat ze proberen het feitelijke gedrag van actoren vast te leggen op basis van de hierboven genoemde elementen. Het algemene doel van dit doctoraat is het ontwikkelen van een agent-gebaseerd modelleringsraamwerk voor het verbeteren van algoritmen voor investeringsbeslissingen in het energiesysteem. De voordelen van op agenten gebaseerde modellen zullen worden benut om realistischere en gedetailleerdere beschrijvingen te krijgen van het gedrag van verschillende agenten, begrensde rationaliteit en marktontwerp dan mogelijk is in evenwichtsmodellen. Eerst zal een uitgebreid literatuuronderzoek worden uitgevoerd en zal een kern-agent-gebaseerd modelraamwerk worden geïmplementeerd. Vervolgens worden bestaande algoritmen voor investeringsbesluitvorming en hun statistieken beoordeeld en geëvalueerd. Ten derde wordt de prospect-theorie ingezet om begrensde rationaliteit vast te leggen bij de besluitvorming over investeringen in energiecentrales. Ten vierde wordt het besluitvormingsalgoritme voor investeringen in energiecentrales uitgebreid om drie belangrijke marktsegmenten te synthetiseren. Kortom, het beoogde onderzoek zal bijdragen aan het bouwen van toolboxen voor het modelleren van energiesystemen, die vervolgens zullen worden gebruikt ter ondersteuning van de besluitvorming op energiegebied.