modellierung von speichern im energiesystem

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Modellierung von Speichern im Energiesystem Dr. Matthias Koch, Dr. Dierk Bauknecht, Christoph Heinemann und David Ritter Öko-Institut e.V., Freiburg. Jahrestagung Öko-Institut e.V., 13.09.2012, Berlin.

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Vortrag von Dr. Matthias Koch bei der Jahrestagung 2012 des Öko-Instituts, 13. September 2012 in Berlin.

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Page 1: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Modellierung von Speichern im Energiesystem

Dr. Matthias Koch, Dr. Dierk Bauknecht, Christoph Heinemann und David Ritter

Öko-Institut e.V., Freiburg.

Jahrestagung Öko-Institut e.V., 13.09.2012, Berlin.

Page 2: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Agenda

1. Wofür werden Flexibilität und Speicher im

Stromsystem benötigt?

2. Wie bilden wir Flexibilität und Speicher

modelltechnisch ab?

3. Welche Effekte treten beim Einsatz von Flexibilität

und Speichern im Stromsystem auf?

4. Welche Schlussfolgerungen lassen sich daraus

ableiten?

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Page 3: Modellierung von Speichern im Energiesystem

1. Wofür werden Flexibilität und Speicher im

Stromsystem benötigt?

3

Page 4: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Wofür werden Flexibilität und Speicher benötigt?

• Ausgleich und Integration von fluktuierender

EE-Einspeisung (Wind- und PV-Strom)

– Prognoseunsicherheit

– Einspeisegradienten

– EE-Überschuss und EE-Mangel („dunkle Flaute“)

Mehr EE-Strom

Mehr Speicher

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Differenzierte Analyse von Flexibilitäts-

anforderungen, Flexibilitätsoptionen und deren

zeitlicher Entwicklung

Page 5: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Phase 1 (2010 – 2020): Effizientere Flexibilität?

• Bereitstellung von Flexibilität durch den

bestehenden konventionellen Kraftwerkspark.

• Neue Flexibilitätsoptionen haben vor allem den

Effekt, dass der konventionelle Kraftwerkspark

effizienter betrieben werden kann.

• Viele neue Flexibilitäts- und Speicheroptionen

sind mit hohen Anfangsinvestitionen

verbunden Hemmnis bzgl. Kapazitätsaufbau.

EE-Variabilität:

Einspeise-gradienten

Flexibilität Lastglättung für konventionelle

Kraftwerke

Relativ geringe Kosten- und

CO2-Einsparung

5

Page 6: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Phase 2 (ab 2020/2030): Mehr Flexibilität!

• Zunehmend EE-Überschüsse

• EE-Integration durch EE-Speicherung

• EE-Integration durch Flexibilität, die die

Sockellast konventioneller Kraftwerke reduziert

EE-Variabilität:

EE-Überschuss oder EE-Mangel

EE-Speicherung

Konventionelle Erzeugung kann

direkt ersetzt werden hohe

Einsparung

EE-Unsicherheit:

Vorhaltung von Regelkapazität

Flexibilitäts-optionen, die

ohne Stromerzeugung Regelkapazität

bereitstellen

Konventionelle Erzeugung kann

direkt ersetzt werden hohe

Einsparung 6

Page 7: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Phase 2 (ab 2020/2030): Mehr Flexibilität!

• Neue Flexibilitäts- und Speicheroptionen werden

zunehmend attraktiver:

– sinkende spezifische Kosten

– steigender Systemnutzen

• Wie kann der Systemnutzen dem Anlagenbetreiber

anteilig zugewiesen werden?

• Wie kann der Übergang gestaltet werden, damit die

Flexibilitätsoptionen rechtzeitig zur Verfügung

stehen?

• Wo liegt das Optimum zwischen EE-Abregelung +

Back-up Kraftwerken und EE-Speicherung?

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Page 8: Modellierung von Speichern im Energiesystem

2. Wie bilden wir Flexibilität und Speicher

modelltechnisch ab?

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Page 9: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Quantitative und dynamische Analyse

• Strommarktmodell PowerFlex

– Lineares Optimierungsmodell

– Technische und energiewirtschaftliche Restriktionen

– Differenzierte und dynamische Abbildung von Flexibilität und

Speicheroptionen mit mehreren Parametern

– Wechselwirkungen im Zeitverlauf

• Abbildung von DSM im Modell:

Lastprofil

Speicherkapazität

und

Speicherverluste Wirkungsgrad Wirkungsgrad

Elektrische Leistung 9

Page 10: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnis: DSM Einsatz im

Jahr 2030

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Page 11: Modellierung von Speichern im Energiesystem

3. Welche Effekte treten beim Einsatz von

Flexibilität und Speichern im Stromsystem auf?

– Phase 1 (2010 – 2020) –

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Page 12: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnisse für Phase 1

(2010 – 2020)

• These 1: Effizienzgewinne im Kraftwerkspark durch

dezentrale Flexibilität und Speicher

– Verringerung von An- und Abfahrvorgängen: -5% – -10%

Kosten und CO2-Emissionen ↓

– Höhere Auslastung von Grundlastkraftwerken: +1%

Kosten ↓ und CO2-Emissionen ↑↓

– Verdrängung von PSW-Kraftwerken, dadurch weniger

Wirkungsgradverluste: -15% – -30%

Kosten ↓ und CO2-Emissionen ↑↓

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Page 13: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnisse für Phase 1

13

Page 14: Modellierung von Speichern im Energiesystem

3. Welche Effekte treten beim Einsatz von

Flexibilität und Speichern im Stromsystem auf?

– Phase 2 (2020 – 2030) –

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Page 15: Modellierung von Speichern im Energiesystem

EE-Stromeinspeisung vom 1.3. – 7.3.2030

(50% flukt. EE)

15

0

20

40

60

80

100

120

1 25 49 73 97 121 145

GW

Stunden

Einspeisung aus Wind-, PV- und Laufwasserenergie Netzlast

6h46 GW

9h

37 GW

Page 16: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnis: EE-Überschuss

im Jahr 2030 ohne zusätzliche Flexibilität

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Option: EE-Export?

Optionen: PSW, BHKW, DSM,

Power-to-Gas?

Option: EE-Abregelung?

Page 17: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnis: EE-Überschuss

im Jahr 2030 Bedarf für Tagesspeicher

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15% Wind- und PV-Strom

abgeregelt

7% Wind- und PV-Strom

abgeregelt

Page 18: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence Modellergebnisse: nutzen von

Flexibilität im Jahr 2030 (Phase 2)

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Page 19: Modellierung von Speichern im Energiesystem

eTelligence: BHKW Einsatz im Jahr 2030

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Page 20: Modellierung von Speichern im Energiesystem

These 3: Zusätzliche EE-Integration durch

Reduktion der Sockellast (Phase 2)

Quelle: Öko-Institut e.V.

Sockellast zur

Bereitstellung von

Regelenergie

Ohne Sockellast

könnte mehr EE

integriert werden

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Page 21: Modellierung von Speichern im Energiesystem

4. Welche Schlussfolgerungen lassen sich

daraus ableiten?

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Page 22: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Fazit und erste Schlussfolgerungen

• Phase 1: 2010 – 2020

• Flexibilität und Speicher verringern Effizienzverluste im

konventionellen Kraftwerkspark

• Hohe Anfangsinvestitionen sind Hemmnis für Kapazitätsaufbau

• Phase 2: 2020 – 2030

• Konventionelle Stromerzeugung wird direkt durch EE ersetzt

• Hoher Nutzen (Kosten- und CO2-Einsparung)

• Attraktivität für Flexibilität und Speicher steigt

• PSW, BHKW und DSM eignen sich zum Ausgleich

des PV-Einspeiseprofils (Stundenspeicher)

• Speicherwirkungsgrad ist sensitive Größe für

dynamische Wechselwirkungen

Systematischer Vergleich von Speicher- und

Flexibilitätsoptionen: aktuelles BMU Projekt 22

Page 23: Modellierung von Speichern im Energiesystem

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

Dr. Matthias Koch: [email protected]

Dr. Dierk Bauknecht: [email protected]

Christoph Heinemann: [email protected]

David Ritter: [email protected]

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