new endb e r i c h t leistungsautarkie römerland carnuntum · 2020. 1. 30. · carnuntum, wobei...

E N D B E R I C H T

Leistungsautarkie Römerland Carnuntum

Johannes Kathan

Sawsan Henein

Helfried Brunner

Verena Heinisch

AIT Austrian Institute of Technology

Energy Department

Electric Energy Systems

AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Giefinggasse 2 | 1210 Vienna | Austria

Vertraulich

18.06.2012

V 1.0 | 2

Inhalt 1 Einleitung & Methodik ................................................................................................................................. 7

2 Projektziele (laut Beauftragung) ................................................................................................................. 7

2.1 Detailplanung der Netzanalysen ........................................................................................................ 7

2.2 Analyse des derzeitigen Grades der Leistungsautarkie .................................................................... 7

2.3 Quantitative Abschätzung unterschiedlicher Maßnahmen für die Maximierung der regionalen Leistungsautarkie ........................................................................................................................................... 8

3 Bestimmung der Leistungsautarkie ............................................................................................................ 8

3.1 Methodik zur Bestimmung der Leistungsautarkie ............................................................................. 8

3.2 Betrachtungsgebiet ............................................................................................................................ 9

3.3 Bestimmung des Lastprofils............................................................................................................. 11

3.4 Erzeugungsanalyse ......................................................................................................................... 13

3.5 Bedarfsanalyse ................................................................................................................................ 16

3.6 Analyse der derzeitigen Leistungsautarkie ...................................................................................... 20

4 Speicheranalyse ....................................................................................................................................... 22

4.1 Methodik der Speicherbewertung .................................................................................................... 22

4.1.1 Speichernutzen ............................................................................................................................ 22

4.1.2 Systemperformance ..................................................................................................................... 23

4.1.3 Speicherauslastung ..................................................................................................................... 23

4.1.4 Speichermodellierung .................................................................................................................. 24

4.2 Speichertechnologien ...................................................................................................................... 26

4.2.1 Mechanische Speicher ................................................................................................................ 27

4.2.2 Elektrische Speicher .................................................................................................................... 29

4.2.3 Chemische Speicher .................................................................................................................... 29

4.3 Systemvergleich .............................................................................................................................. 32

4.4 Steigerung der Leistungsautarkie/Eigendeckung ............................................................................ 33

4.5 Speichertechnologienvergleich ........................................................................................................ 39

4.5.1 Speichernutzen - Steigerung der Leistungsautarkie.................................................................... 40

4.5.2 Systemperformance/Speicherverluste ......................................................................................... 41

4.5.3 Speicherauslastung ..................................................................................................................... 42

4.5.4 Technologieauswahl .................................................................................................................... 43

4.6 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung ......................................................................................................... 43

4.6.1 Anschaffungskosten .................................................................................................................... 44

4.6.2 Systemreichweite ......................................................................................................................... 46

5 Entwicklungsszenarien ............................................................................................................................. 47

5.1 Szenario 2016 Wind ........................................................................................................................ 47

5.1.1 Ausbauszenario & Profilentwicklung ........................................................................................... 47

5.1.2 Deckungsgradanalyse ................................................................................................................. 49

5.2 Szenario 2016 Wind + Speicher ...................................................................................................... 50

5.3 Szenario 2016 Wind + PV ............................................................................................................... 57

5.3.1 Profilentwicklung .......................................................................................................................... 57

5.3.2 Deckungsgradanalyse ................................................................................................................. 60

6 Analyse der Mittelspannungsabzweige .................................................................................................... 63

V 1.0 | 3

6.1 Technische Einschränkungen bei der Integration von Photovoltaikanlagen ................................... 63

6.1.1 Spannungsanhebung ................................................................................................................... 64

6.1.2 Auslastung von Kabeln ................................................................................................................ 64

6.1.3 Auslastung von Transformatoren................................................................................................. 65

6.2 Hosting Capacity .............................................................................................................................. 65

6.3 Methodik Netzsimulationen.............................................................................................................. 65

6.4 Technische Annahmen .................................................................................................................... 66

6.5 Entwicklung der Szenarien .............................................................................................................. 67

6.6 Abschnitt Bruck/Leitha ..................................................................................................................... 68

6.6.1 Szenarien Definition - Bruck: ....................................................................................................... 68

6.6.2 Hosting Capacity Analysis ........................................................................................................... 69

6.6.3 Profilanalyse Biogasanlage ......................................................................................................... 75

6.6.4 Bestimmung der Leistungsautarkie ............................................................................................. 77

6.7 Abschnitt Petronell ........................................................................................................................... 80

6.7.1 Szenarien Definition - Petronell ................................................................................................... 80

6.7.2 Hosting Capacity Analysis ........................................................................................................... 81

6.7.3 Bestimmung der Leistungsautarkie für Photovoltaik ................................................................... 87

6.8 Ergebnisvergleich ............................................................................................................................ 88

7 Zusammenfassung & Diskussion ............................................................................................................. 89

8 Literatur .................................................................................................................................................... 91

Abbildungen Abbildung 1: Leistungsautarkieberechnung anhand exemplarischer Leistungsprofile [2] ................................ 9

Abbildung 2: Betrachtungsgebiet auf der 110 kV Ebene (oranger Bereich) ..................................................... 9

Abbildung 3: Leistungsbilanz des untersuchten Gebietes ............................................................................... 10

Abbildung 4: Leistungsverteilung der Leistungsbilanz im Betrachtungszeitraum ........................................... 11

Abbildung 5: Leistungsbilanz und resultierendes synthetisches Lastprofil an den 36 Tagen mit der geringsten

Erzeugung ....................................................................................................................................................... 12

Abbildung 6: Leistungsbilanz und berechnetes Lastprofil des untersuchten Gebietes ................................... 13

Abbildung 7 Statistische Verteilung der Erzeugung über den Tag für die Monate Jänner und Juli ................ 14

Abbildung 8 Monatliche statistische Verteilung der Winderzeugung im Betrachtungszeitraum Dezember 2009

bis Dezember 2010 .......................................................................................................................................... 15

Abbildung 9 Leistungsverteilung des gesamten Erzeugungsportfolios im Betrachtungszeitraum .................. 16

Abbildung 10 Stündliche statistische Verteilung des Bedarfs in den Monaten Jänner und Juli ...................... 17

Abbildung 11 Monatliche statistische Verteilung des Bedarfs ......................................................................... 18

Abbildung 12 Leistungsverteilung des Jahreslastprofils .................................................................................. 19

Abbildung 13 Vergleich der Leistungsbilanz und dem Energiekonzept der Gemeinden [5] ........................... 20

Abbildung 14 Deckungsgrade des gesamten Betrachtungszeitraums ............................................................ 21

Abbildung 15 Deckungsgradanalyse in Monatsauflösung............................................................................... 21

Abbildung 16 Deckungsgradanalyse in Tagesauflösung ................................................................................ 22

Abbildung 17 Exemplarische Darstellung der Speicherstrategie zur Erhöhung der Leistungsautarkie .......... 23

Abbildung 18 Methodik zur Bestimmung der jährlichen Vollzyklen und Stillstandszeiten ............................... 24

V 1.0 | 4

Abbildung 19 Komponenten eines Speichersystems [8] ................................................................................. 25

Abbildung 20 Bekannte Speichersysteme und deren Einteilung in Gruppen.................................................. 27

Abbildung 21: Pumpspeicherkraftwerk [12] ..................................................................................................... 28

Abbildung 22: Druckluftspeicher [13] ............................................................................................................... 28

Abbildung 23: Supraleitender magnetische Speicher [12] .............................................................................. 29

Abbildung 24: Flussbatterie [13] ...................................................................................................................... 30

Abbildung 25: Power to Gas [35] ..................................................................................................................... 31

Abbildung 26: Umwandlung von Strom in synthetisches Erdgas [35] ............................................................. 31

Abbildung 27: Wasserstoff-Sauerstoff-Brennstoffzelle [13] ............................................................................. 32

Abbildung 28: Effizienzvergleich verschiedener Speichertechnologien zur Zwischenspeicherung von Energie

bei verschiedenen Speicherdauern ................................................................................................................. 33

Abbildung 29: Exemplarisches Speicherleistungsprofil zur Speicherung sämtlicher Überschüsse im

Betrachtungsgebiet .......................................................................................................................................... 34

Abbildung 30: Monatliche Leistungsverteilung des idealen Speichersystems ................................................ 35

Abbildung 31: Exemplarisches Ladegradprofil für einen Speicher zur Deckung des gesamten Überschusses

im Betrachtungsgebiet ..................................................................................................................................... 36

Abbildung 32: Eigendeckung in Abhängigkeit von Speicherleistung und Speicherkapazität sowie der

gewählte erweiterte Betrachtungsraum (graues Rechteck) ............................................................................ 37

Abbildung 33: Leistungsautarkie im ausgewählten Bereich ............................................................................ 38

Abbildung 34: Resultierender Bereich zur Speicherauslegung und gewählte Speicherszenarien ................. 39

Abbildung 35: Effizienz und tägliche Selbstentladung verschiedener Speichersysteme ................................ 40

Abbildung 36: Entwicklung der Eigendeckung für einzelne Speichertechnologien und Szenarien ................ 41

Abbildung 37: Gesamterzeugungsverluste durch den Einsatz verschiedener Speichertechnologien und

Speicherkonfigurationen .................................................................................................................................. 42

Abbildung 38: Vergleich der Zyklenanzahl der einzelnen Speichertechnologien und Konfigurationsszenarien

......................................................................................................................................................................... 43

Abbildung 39: Kostenkomponenten einzelner Speichertechnologien im Vergleich ........................................ 44

Abbildung 40: Kosten für einzelne Speicherszenarien und -technologen ....................................................... 45

Abbildung 41: Lebensdauer in Jahren und Zyklen einzelner Speichertechnologien im Vergleich .................. 46

Abbildung 42: Reichweite einzelner Speichersysteme und Szenarien ........................................................... 47

Abbildung 43: Verteilung der österreichischen Windenergieerzeugung für das Jahr 2011 [42] ..................... 48

Abbildung 44: Korrelation der Erzeugung im Betrachtungsgebiet und der gesamtösterreichischen

Windenergieerzeugung.................................................................................................................................... 48

Abbildung 45: Deckungsgradanalyse bei verschiedenen Arten der Skalierung der Winderzeugung ............. 49

Abbildung 46: Deckungsgradanalyse des gesamten Betrachtungszeitraums für das Szenario 2016 ............ 49

Abbildung 47: Deckungsgradanalyse in monatlicher Auflösung für das Szenario 2016 ................................. 50

Abbildung 48: Deckungsgradanalyse in täglicher Auflösung für das Szenario 2016 ...................................... 50

Abbildung 49: Eigendeckung des Betrachtungsgebietes bei unterschiedlichen Speicherleistungen und –

kapazitäten für das Jahr 2016 (gesamter Bereich) ......................................................................................... 51

Abbildung 50: Eigendeckung bei verschiedenen Speicherleistungen und –kapazitäten für das Jahr 2016

(ausgewählter Unterbereich) ........................................................................................................................... 52

Abbildung 51: Speicherszenarien angepasst auf das Erzeugungsszenario für 2016 ..................................... 53

Abbildung 52: Deckungsgradanalyse mit verschiedenen Speichertechnologien und Speicherkonfigurationen

für das Erzeugungsszenario von 2016 ............................................................................................................ 54

V 1.0 | 5

Abbildung 53: Gesamterzeugungsverluste für verschiedene Speichertechnologien und definierte

Speichergrößen für das Jahr 2016 .................................................................................................................. 55

Abbildung 54: Total Capital Costs einzelner Speichertechnologien und Szenarien für das

Erzeugungsszenario 2016 ............................................................................................................................... 56

Abbildung 55: Lebensdauer einzelner Speichertechnologien und Szenarien für das Erzeugungsszenario für

2016 ................................................................................................................................................................. 57

Abbildung 56: Profilanalyse des entwickelten Photovoltaik-Erzeugungsprofils .............................................. 58

Abbildung 57: Gesamte Leistungsverteilung des Photovoltaik Erzeugungsprofils ......................................... 59

Abbildung 58: Vergleich einer Messung mit einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten und einer Messung

mit einer Auflösung von 10 Sekunden ............................................................................................................. 60

Abbildung 59: Jahresverlauf von elektrischem Bedarf und Photovoltaik-Erzeugung auf Basis des

wirtschaftlichen Szenarios für 2020 aus dem Energiekonzept ........................................................................ 61

Abbildung 60: Jahresverlauf von elektrischem Bedarf und Photovoltaik-Erzeugung auf Basis des technischen

Potentials aus dem Energiekonzept ................................................................................................................ 62

Abbildung 61: Zusammenhang zwischen kurzzeitiger und stationärer Spannungsänderung [43] ................. 64

Abbildung 62: Beispiel für eine Hosting Capacity Berechnung [47] ................................................................ 65

Abbildung 63 Spannungsbandaufteilung Mittel-/ Niederspannungsnetz ......................................................... 67

Abbildung 64 Netzplan städtisches Netz ......................................................................................................... 68

Abbildung 65 Bedarfszusammensetzung Gewerbe/ Haushalt ........................................................................ 68

Abbildung 66: Auslastung der Leitungsabschnitte im Basis Szenario ohne PV Anlagen ............................... 69

Abbildung 67: Spannungsfalldiagramm im Basis Szenario ohne PV-Anlagen ............................................... 70

Abbildung 68: Spannung an allen Netzknoten im Basis Szenario ohne PV Anlagen ..................................... 70

Abbildung 69: Auslastung der Leitungsabschnitte durch die Integration einer PV Anlage mit 10.1 MW ........ 71

Abbildung 70: Spannungsfalldiagramm von Bruck an der Leitha inkl. einer PV Anlage mit 10.1 MW ........... 71

Abbildung 71: Spannungsanhebung durch die Integration einer PV Anlage mit 10.1 MW ............................. 72

Abbildung 72: Auslastung der Leitungsabschnitte durch die Integration von einer PV Anlage mit 7 MW ...... 73

Abbildung 73 Spannungsfalldiagramm von Bruck an der Leitha inkl. einer PV Anlage mit 7 MW .................. 73

Abbildung 74: Spannungsanhebung durch die Integration von einer PV Anlage mit 7 MW ........................... 73

Abbildung 75: Auslastung der Leitungsabschnitte durch die Integration von 17 PV Anlagen mit 10.14 MW . 74

Abbildung 76: Spannungsfalldiagramm von Bruck an der Leitha inkl. 17 PV Anlagen mit 10.14 MW ........... 75

Abbildung 77: Spannungsanhebung durch die Integration von 17 PV Anlage mit 10.14 MW ........................ 75

Abbildung 78: Monatliche Erzeugung und Leistungsverteilung der Biogasanlage im Netzabschnitt.............. 76

Abbildung 79: Komplette Leistungsverteilung der Biogasanlage im Netzabschnitt ........................................ 77

Abbildung 80: Deckung im Netzabschnitt im kompletten Betrachtungszeitraum für Biogas alleine (links) und

für Biogas mit Photovoltaik kombiniert (rechts) ............................................................................................... 77

Abbildung 81: Monatliche Deckung im Netzabschnitt mit Biogas ................................................................... 78

Abbildung 82: Tägliche Deckung im Netzabschnitt mit Biogas ....................................................................... 78

Abbildung 83: Monatliche Deckung in Netzabschnitt mit einer Kombination von Biogas und Photovoltaik ... 79

Abbildung 84: Tägliche Deckung im Netzabschnitt mit einer Kombination von Biogas und Photovoltaik ...... 79

Abbildung 85: Netzplan ländliches Netz .......................................................................................................... 80

Abbildung 86: Bedarfszusammensetzung Gewerbe / Haushalt ...................................................................... 80

Abbildung 87: Auslastung der Leitungsabschnitte ohne Integration von PV Anlagen .................................... 81

Abbildung 88: Spannungsfalldiagramm von Petronell ohne Integration von PV Anlagen .............................. 82

Abbildung 89: Spannungswerte ohne Integration von PV Anlagen ................................................................ 82

V 1.0 | 6

Abbildung 90: Auslastung der Leitungsabschnitte durch die Integration von einer PV Anlage mit 9 MW ...... 83

Abbildung 91: Spannungsfalldiagramm von Petronell inkl. einer PV Anlage mit 9 MW .................................. 83

Abbildung 92: Spannungsanhebung durch die Integration von einer PV Anlage mit 9 MW ........................... 83

Abbildung 93: Auslastung der Leitungsabschnitte durch Integration einer PV Anlage mit 3.33 MW .............. 84

Abbildung 94: Spannungsfalldiagramm von Petronell inkl. einer PV Anlage mit 3.33 MW ............................. 85

Abbildung 95: Spannungsanhebung durch Integration einer PV Anlage mit 3.33 MW ................................... 85

Abbildung 96: Auslastung der Leitungsabschnitte durch Integration von 14 PV Anlagen mit insgesamt 6.65

MW ................................................................................................................................................................... 86

Abbildung 97: Spannungsfalldiagramm von Petronell inkl. 17 PV Anlagen mit insgesamt 6.65 MW ............. 86

Abbildung 98: Spannungsanhebung durch Integration von 17 PV Anlagen mit insgesamt 6.65 MW ............ 87

Abbildung 99 Deckung im Netzabschnitt für den gesamten Betrachtungszeitraum mit Photovoltaik ............. 87

Abbildung 100 Monatliche Deckung im Netzabschnitt mit Photovoltaik .......................................................... 88

Abbildung 101 Tägliche Deckung im Netzabschnitt mit Photovoltaik ............................................................. 88

Tabellen Tabelle 1 Charakteristika des Erzeugungsprofils ............................................................................................ 13

Tabelle 2 Charakteristika des Bedarfsprofils ................................................................................................... 16

Tabelle 3 Aus der Erhebung des Energiekonzeptes [5] auszuschließende Gemeinden sowie deren jährlicher

elektrischer Bedarf ........................................................................................................................................... 19

Tabelle 4: Wirkungsgradangaben zum PowerToGas Verfahren [39] .............................................................. 31

Tabelle 5: Definierte Szenarien zur Erhöhung der Eigendeckung .................................................................. 39

Tabelle 6: Kosten einzelner Komponenten im Speichersystem ...................................................................... 45

Tabelle 7: Annahmen für Entladungsgrad und Zyklenzahl .............................................................................. 46

Tabelle 8 Szenarienauswahl für das Jahr 2016 .............................................................................................. 53

Tabelle 9: Photovoltaikszenarien aus dem regionalen Energiekonzept [5] ..................................................... 57

Tabelle 10: Deckungsgradanalyse der definierten PV-Szenarien ohne weitere Erzeugung .......................... 62

Tabelle 11: Deckungsgradanalyse mit Photovoltaik als zusätzlichen Erzeuger zu Wind ............................... 62

Tabelle 12: Zusammenfassung aller Szenarien für die betrachteten Netzabschnitte - Petronell ................... 88

Tabelle 13: Zusammenfassung aller Szenarien für die betrachteten Netzabschnitte - Bruck an der Leitha .. 89

V 1.0 | 7

1 Einleitung & Methodik

Inhalt der vorliegenden Studie ist die Analyse der elektrischen Leistungsautarkie im Gebiet Römerland

Carnuntum, wobei sowohl der derzeitige Grad der Leistungsautarkie als auch zukünftige Szenarien

betrachtet werden. Die Leistungsautarkie betrachtet im Gegensatz zur Energieautarkie Erzeugung und

Bedarf im zeitlichen Verlauf und gibt auf diese Weise ein genaueres Bild welche Menge an Energie lokal

genutzt wird bzw. wie hoch der effektive Autonomiegrad des Betrachtungsgebietes ist. Als Datenbasis für die

Bestimmung der Leistungsautarkie dienen gemessene Leistungswerte auf der 110kV Ebene an den

Gebietsgrenzen aus denen ein Last- und Erzeugungsprofil abgeleitet werden. Mit diesen Profilen kann die

derzeitige Leistungsautarkie analysiert werden.

Neben der Bestimmung des aktuellen Grades der Leistungsautarkie werden Methoden analysiert, die eine

Steigerung der Leistungsautarkie erlauben. Es soll dabei geprüft werden, inwieweit die Leistungsautarkie

durch eine erhöhte Erzeugung, wie ein weiterer Ausbau der Windenergie bzw. der Photovoltaik, sowie durch

den Einsatz von Speichern erhöht werden kann. Dafür werden verschiedene Szenarien zur Entwicklung der

Erzeugung gegenübergestellt und unterschiedliche Speichertechnologien vorgestellt, bewertet und und die

technische Eignung verglichen. Die Wirtschaftlichkeit und die Systemreichweite von Speichern spielen für

die Bewertung von Speichern, zusätzlich zu den technischen Eigenschaften, eine wichtige Rolle. Diese

Parameter werden daher in dieser Studie evaluiert

Ergänzend dazu werden ein städtischer und ein ländlicher Mittelspannungsabzweig in einer

Netzsimulationsumgebung modelliert und es wird die, aufgrund der Netzparameter mögliche,

Anschlussleistung von dezentralen Erzeugern erörtert. Als erstes werden dafür die technischen

Einschränkungen der Integration von dezentralen Erzeugern, mit dem Fokus auf Photovoltaik, gezeigt.

Danach wird die Methodik zur Analyse von Mittelspannungsabzweigen vorgestellt. Unter anderem wird dabei

der Begriff Hosting Capacity eingeführt und technische Annahmen für die Simulation definiert. Darauf

aufbauend werden verschiedene Szenarien für beide Mittelspannungsabzweige entwickelt und analysiert,

wodurch der erreichbare Autonomiegrad in beiden Netzen gezeigt werden kann.

2 Projektziele (laut Beauftragung)

Zur Bestimmung des derzeit vorhandenen Grades der Leistungsautarkie im Römerland Carnuntum

(Versorgungsgebiet EVN Netz GmbH) und zur Ableitung von Maßnahmen zur Maximierung dieser, werden

folgende Untersuchungen durchgeführt:

Detailplanung der Netzanalysen

Analyse des derzeitigen Grades der Leistungsautarkie

Quantitative Abschätzung unterschiedlicher Maßnahmen für die Maximierung der regionalen Leistungsautarkie

2.1 Detailplanung der Netzanalysen

Definition der Verfügbarkeit sowie des organisatorischen und technischen Aufwandes für die Generierung

der für Punkt 2 und 3 erforderlichen Daten für die numerischen Netzsimulationen. Darauf basierend erfolgt

eine Detailplanung der tatsächlich durchführbaren Simulationen.

2.2 Analyse des derzeitigen Grades der Leistungsautarkie

Modellierung des Versorgungsteils der EVN Netz GmbH im Römerland in einer numerischen

Netzsimulationsumgebung. Als Basis für die Simulationen werden Last- und Erzeugungsprofile des Jahres

2010 verwendet. Diese Jahresprofile weisen eine Zeitauflösung von 15 min auf und bestehen aus:

gemessenen Lastprofilen (für Lasten mit Lastprofilzähler, d.h. Lasten größer als 50 kW und mit einem Jahresverbrauch größer als 100.000 kWh wie z.B. größere industrielle Abnehmer).

synthetischen Lastprofilen für kleinere Lasten (z.B. für Niederspannungsortsnetze, mangels verfügbarer Messwerte): dabei werden aus den Vertriebsdaten die aggregierten Jahresenergieverbräuche pro Ortsnetzstation bestimmt. Über eine prozentuelle Aufteilung der Lasten nach Lasttyp wird aus den Jahresenergieverbräuchen und den standardisierten Lastprofilen (APCS Power Clearing and Settlement) ein aggregiertes synthetisches Lastprofil pro Ortsnetzstation erstellt.

gemessenen Erzeugerprofilen (wie oben für Lasten)

quasi synthetischen Erzeugerprofilen (für kleinere Erzeuger, mangels verfügbarer Messwerte abgeleitet aus den Profilen benachbarter größerer Anlagen)

Basierend auf diesen Daten werden Jahreslastflusssimulationen mit einem Zeitschritt von 15 min

durchgeführt und in unterschiedlicher geographischer Auflösung eine tatsächliche Lastflussbilanz erstellt.

V 1.0 | 8

Aus den Netzsimulationen wird durch statistische Analysen der derzeitige Grad der Leistungsautarkie über

einen Jahresverlauf bestimmt.

2.3 Quantitative Abschätzung unterschiedlicher Maßnahmen für die Maximierung der regionalen Leistungsautarkie

Im zweiten Schritt wird mit unterschiedlichen Maßnahmen die Leistungsautarkie im Netzgebiet Römerland

maximiert. Dazu werden zwei mögliche Szenarien parallel betrachtet und in den Simulationen bewertet.

a. Weiterer Zuwachs der dezentralen Energieerzeugung b. Integration von elektrischen Speichern im Netzgebiet Römerland

zu a.:

Dafür werden realistische Entwicklungsszenarien ermittelt. Diese Szenarienbildung wird in Abstimmung mit

dem Energiepark Bruck/Leitha und der EVN Netz GmbH durchgeführt. Dabei wird ermittelt, welche

Erzeugungsanlagen auf Grund der vorhandenen Ressourcen noch realistisch erwartet werden könnten.

Dabei wurden sowohl Photovoltaik-, Wasserkraft-, Wind- und Biogasanlagen berücksichtigt. Bei den Lasten

wurde je nach Region eine durchschnittliche Laststeigerung integriert.

zu b.:

Für ausgewählte Knoten werden unterschiedliche Speicherlösungen untersucht, die eine Maximierung der

Leistungsautarkie im Betrachtungsgebiet ermöglichen würden. Ziel der Untersuchungen ist es zu

identifizieren an welchen Knoten welche Speichertechnologien (Typ, Kapazität und Leistung) technisch am

sinnvollsten sind.

Basierend auf diesen Analysen, bzw. begleitend dazu, wird eine grobe Analyse der wirtschaftlichen

Machbarkeit einzelner Szenarien für den Zuwachs dezentraler Erzeugungsanlagen bzw. der Integration von

Speichern durchgeführt. Damit kann ein technisch/wirtschaftlich sinnvoller Grad an Leistungsautarkie für die

betrachtete Region ermittelt werden.

3 Bestimmung der Leistungsautarkie

3.1 Methodik zur Bestimmung der Leistungsautarkie

Die Bestimmung der Leistungsautarkie im Betrachtungsgebiet wird anhand eines im Projekt SunPowerCity

[1] entwickelten Ansatzes durchgeführt. Mithilfe dieses Ansatzes ist es möglich die Energieautarkie und

Leistungsautarkie differenziert zu analysieren. Die in diesem Ansatz entwickelten Kennzahlen sind

Gesamtdeckung, Eigendeckung und Direktnutzung.

Die Gesamtdeckung entspricht der Energieautarkie und beschreibt das Verhältnis zwischen der Summe

der Erzeugung und der Summe des Bedarfs in einem gewissen Betrachtungsgebiet und Zeitraum (Formel 1,

Abbildung 1). Bei einer Gesamtdeckung von 100% ist Energieautarkie erreicht.

Formel 1

Die Eigendeckung ist äquivalent zur Leistungsautarkie und beschreibt jenen Prozentsatz des

Gesamtbedarfs der unter Berücksichtigung der Gleichzeitigkeit von Erzeugung und Bedarf mit der

vorhandenen Erzeugung gedeckt werden kann. Wie aus Abbildung 1 ersichtlich bestimmt sich die

Eigendeckung aus dem Verhältnis gedeckter Bedarf zu Gesamtbedarf (Formel 2). Während die

Gesamtdeckung Werte über 100% erreichen kann ist der maximale Wert der Eigendeckung 100%. Im

Weiteren wird stellvertretend zur Leistungsautarkie der Begriff der Eigendeckung verwendet

Formel 2

Die Direktnutzung beschreibt komplementär zur Eigendeckung jenen Prozentsatz der Erzeugung der von

der Gesamterzeugung lokal genutzt wird. Errechnet kann diese auch aus dem Verhältnis der Eigendeckung

zur Gesamtdeckung werden. Gleich wie die Eigendeckung ist die Direktnutzung auf 100% beschränkt. Wie

V 1.0 | 9

aus Abbildung 1 ersichtlich wird die Direktnutzung aus dem gedeckten Bedarf zur Gesamterzeugung

berechnet (Formel 3).

Formel 3

Abbildung 1: Leistungsautarkieberechnung anhand exemplarischer Leistungsprofile [2]

3.2 Betrachtungsgebiet

Das Betrachtungsgebiet ist in Abbildung 2 ersichtlich. Im Norden ist dieses Gebiet durch die Donau

begrenzt, im Osten und teilweise im Süden durch die Grenze EVN Netz GmbH und BEWAG Netz GmbH

sowie im Westen durch die Grenze zu Wien Energie Stromnetz GmbH festgelegt. Orange sind dabei jene

Gemeinden gekennzeichnet die zur Bestimmung der Leistungsautarkie herangezogen werden. Grau sind

jene Gemeinden, die zwar zum Römerland gehören, jedoch aufgrund der Netzversorgung nicht betrachtet

werden können.

Abbildung 2: Betrachtungsgebiet auf der 110 kV Ebene (oranger Bereich)

V 1.0 | 10

Zur Bilanzierung wurden folgende Netzpunkte herangezogen:

UW Deutsch Altenburg: Leitungsverbindungen in Richtung UW Gänserndorf

UW Sarasdorf: Verbindung zum Höchstspannungsnetz der APG

UW Wasenbruck: Leitungsverbindungen Richtung UW Moosbrunn und UW Wiener Neustadt

Diese stellen die Grenzpunkte zum Betrachtungsgebiet dar und an ihnen wurde die ein- und ausgehende

Energie bilanziert, was im Kapitel 3.2 beschrieben ist.

Als Datenbasis für die Bewertung der Leistungsautarkie wurde eine Leistungsbilanz über alle ab- und

zufließenden Leistungen in und aus dem Gebiet erstellt (siehe Abbildung 3). Der Betrachtungszeitraum

beginnt mit dem 1.12.2009 und endet mit dem 30.11.2010. Die zeitliche Auflösung der Betrachtung beträgt

15 Minuten. Positive Werte zeigen einen Energiezufluss und negative Werte einen Energieabfluss. Die

Energieabflüsse sind damit um etwa die zweifache Leistung höher als die Zuflüsse.

Abbildung 3: Leistungsbilanz des untersuchten Gebietes1

Abbildung 4 zeigt die Leistungsverteilung der Leistungsbilanz über den Betrachtungszeitraum. In etwa 60%

der Zeit wird Energie bezogen. Die Abflussspitzen sind jedoch wesentlich höher als die Bezugsspitzen.

1 Positive Werte sind Importe und negative Werte Exporte.

V 1.0 | 11

Abbildung 4: Leistungsverteilung der Leistungsbilanz im Betrachtungszeitraum

3.3 Bestimmung des Lastprofils

Aus der in Abbildung 3 dargestellten Leistungsbilanz wurde ein Lastprofil erstellt, das den typischen

Lastgang der ausgewählten Region abbildet. Dies wurde unter Verwendung synthetischer Lastprofile2 [3]

umgesetzt. Diese synthetischen Lastprofile wurden so miteinander kombiniert, sodass die

Zusammensetzung die Leistungsbilanz der Region möglichst widerspiegelt.

Dafür wurden jene 10% der Tage des Betrachtungszeitraumes gewählt an dem die Erzeugung am

geringsten bzw. die Energiesumme am höchsten ist. Damit ist der Einfluss der Erzeugung auf das Lastprofil

am geringsten und der Lastgang ist in der Leistungsbilanz abgebildet. Mit diesen 36 Tagen wurde eine

iterative Korrelationsanalyse für verschiedene Lastprofil-Mischungen durchgeführt und ein Mischprofil mit der

höchsten Korrelation zu diesen Tagen erstellt. Dabei wurde ein Basisbetrag von 50% an Haushalten am

Gesamtlastprofil angenommen.

Aus der Korrelationsanalyse wurde der restliche Teil des Gesamtlastprofiles dem Profiltyp für

durchlaufendes Gewerbe (G3) errechnet. [4] Gegenübergestellt sind die Leistungsbilanz und das

resultierende Lastprofil für diese Tage in Abbildung 5. Eine positive Abweichung der Leistungsbilanz vom

errechneten Lastprofil wurde in einem letzten Schritt dem Lastprofil zugeordnet und damit das resultierende

Lastprofil noch zusätzlich an die Region angepasst.

2 Synthetische Lastprofile werden von der APCS Power Clearing and Settlement AG herausgegeben und

stellen den jeweiligen typischen Lastgang verschiedener Nutzungstypen wie Haushalt, Büros, Gewerbe, Landwirtschaft, etc. Insgesamt existieren 25 Lastprofiltypen. Die Profile haben eine zeitliche Auflösung von 15 Minuten.

V 1.0 | 12

Abbildung 5: Leistungsbilanz und resultierendes synthetisches Lastprofil an den 36 Tagen mit der geringsten Erzeugung

Abbildung 6 zeigt das erstellte Lastprofil im Vergleich zur Leistungsbilanz. Aus der vorhandenen

Leistungsbilanz und dem errechneten Lastprofil wurde durch Subtraktion das Erzeugungsprofil des

untersuchten Gebietes bestimmt.

V 1.0 | 13

Abbildung 6: Leistungsbilanz und berechnetes Lastprofil des untersuchten Gebietes

3.4 Erzeugungsanalyse

Das aus der Leistungsbilanz errechnete Erzeugungsprofil durch die Tabelle 1 dargestellten Kennwerte

charakterisiert.3

Tabelle 1 Charakteristika des Erzeugungsprofils

Spitzenleistung 194 MW

Bandleistung 0 MW

Durchschnittliche Leistung 43,1 MW

Gesamtenergie 377,73 GWh

Abbildung 7 zeigt die statistische stündliche Verteilung der Erzeugung zweier exemplarischer Monate

(Jänner, Juli). Grundsätzlich ist kein täglicher Trend in der Erzeugung erkennbar. Während im Jänner

Erzeugungswerte abends ein Maximum aufweisen zeigt der Juli genau um diese Zeit einen

Leistungseinbruch. Im Wintermonat zeigen sich starke Ausreißer nach oben, welche im Sommermonat nicht

erkennbar sind und mit den geringeren Maximalleistungen im Sommer zusammenhängt.

3 Die Spitzenleistung ist dabei die maximale Leistung und die Bandleistung die minimale Leistung im

Erzeugungsgebiet.

V 1.0 | 14

Abbildung 7 Statistische Verteilung4 der Erzeugung über den Tag für die Monate Jänner und Juli

Abbildung 8 zeigt die monatliche Verteilung der Erzeugung. Die maximale Erzeugungsleistung beträgt 194

MW. Die durchschnittliche Erzeugungsleistung des gesamten Betrachtungszeitraumes liegt dagegen bei

43,1 MW und entspricht somit in etwa 22% der maximalen Leistung.

Während der Energieertrag stark von Monat zu Monat variieren kann, ist die jeden Monat auftretende

maximale Leistung der Erzeugung ähnlich.

4 Zur Darstellung der statistischen Verteilung wird ein Boxplot verwendet. Dieser zeigt die statistische

Verteilung einer Zahlenmenge. Die grauen Kreise zeigen die höchsten 5% der Werte sowie die niedrigsten 5%. Im Bereich der strichlierten Linien liegen somit 90% aller Werte. Der gelbe Bereich zeigt die mittleren 50% aller Werte und der schwarze Balken den Medianwert. Für alle folgenden Darstellungen dieser Art wird die gleiche Verteilung verwendet.

V 1.0 | 15

Abbildung 8 Monatliche statistische Verteilung der Winderzeugung im Betrachtungszeitraum Dezember 2009 bis Dezember 2010

5

Abbildung 9 zeigt die gesamte Leistungsverteilung über den gesamten Betrachtungszeitraum. Etwa 20% der

gesamten Zeit gibt es keine Erzeugungsleistung. 50% der Zeit beträgt die Erzeugungsleistung nicht mehr als

etwa 1/8 der maximalen Erzeugung. 80% des Zeitraumes bleibt die Erzeugung unter 84MW und 95% der

Zeit unter etwa ¾ der Spitzenerzeugung. Damit ist der Erzeugung geprägt von starken Leistungsspitzen.

5 Die statistische Verteilung der Leistungswerte ist gleich wie bei Abbildung 7. Dies gilt auch für alle

folgenden Darstellungen dieser Art.

V 1.0 | 16

Abbildung 9 Leistungsverteilung des gesamten Erzeugungsportfolios im Betrachtungszeitraum

3.5 Bedarfsanalyse

Das errechnete Bedarfsprofil unterscheidet sich vom Erzeugungsprofil signifikant. Die Schwankungsbreite

des Energiebedarfs ist wesentlich geringer (siehe Abbildung 11) und der maximale Leistungsbedarf von 73,2

MW entspricht damit ca. nur 37,2% der maximalen Leistung der Erzeugung.

Im Gegensatz zur Erzeugung ist ein eindeutiger täglicher Verlauf erkennbar (Abbildung 10). So existiert eine

ausgeprägte Leistungsspitze zu Mittag und im Winter auch abends. Während die Erzeugung zeitweise auf

null zurückgeht hat der Bedarf eine Bandlast von 24,3 MW. Zusammengefasst dargestellt sind die Werte in

Tabelle 2.

Tabelle 2 Charakteristika des Bedarfsprofils

Spitzenleistung 73,2 MW

Bandleistung 24,3 MW

Durchschnittliche Leistung 43,9 MW

Gesamtenergie 384.37 GWh

V 1.0 | 17

Abbildung 10 Stündliche statistische Verteilung des Bedarfs in den Monaten Jänner und Juli

Die durchschnittliche Leistung des Lastprofiles über den gesamten Zeitraum beträgt 43,9 MW. Dies

entspricht 60% der Spitzenleistung. Die Leistungsintensität des Bedarfs liegt damit signifikant unter jener der

Erzeugung.

V 1.0 | 18

Abbildung 11 Monatliche statistische Verteilung des Bedarfs

Komplementär ist in Abbildung 12 die gesamte Lastverteilung des Bedarfs dargestellt. Die bereits

beschriebenen Charakteristika des Lastprofils sind auch hier gut erkennbar: Eine wesentlich geringere

Bandbreite und Leistungsspitzen im Vergleich zur Erzeugung, eine Bandlast von fast 25MW und eine

Spitzenlast von etwa 73MW.

V 1.0 | 19

Abbildung 12 Leistungsverteilung des Jahreslastprofils

Zur Kontrolle der errechneten Werte werden die Daten mit einem vorhandenen Energiekonzept für das

Betrachtungsgebiet verglichen [5]. In diesem wurde der Energiebedarf differenziert für einzelne Gemeinden

in der Region erhoben. In der vorliegenden Arbeit wurde aufgrund der vorhandenen Daten jedoch nur das

Versorgungsgebiet der EVN Netz GmbH betrachtet. Damit die Zahlenwerte beider Studien verglichen

werden können ist es notwendig jene Gemeinden die nicht im Versorgungsgebiet der EVN Netz GmbH

liegen aus dem Energiekonzept zu entfernen6 bzw. deren Energiebedarf vom Gesamtenergiebedarf

abzuziehen. Die Gemeinden, die aus dem Energiekonzept herausgerechnet werden sind in Tabelle 3

dargestellt und ergänzend in Abbildung 13 dargestellt. Blau sind dabei die Gemeinden, die im

Energiekonzept betrachtet wurden und grün jene Gemeinden, die sowohl im Energiekonzept und in der

Leistungsbilanz beachtet werden. Die orange markierten Gemeinden wurden nur in der Leistungsbilanz

betrachtet.

Tabelle 3 Aus der Erhebung des Energiekonzeptes [5] auszuschließende Gemeinden sowie deren jährlicher elektrischer Bedarf

Gemeinde Elektrischer Bedarf (GWh)

Ebergassing 24,780 122

Gramatneusiedl 16,909 306

Rauchenwarth 3,099 123

Schwadorf 9,281 417

Schwechat 263,510 985

Zwölfaxing 6,390 872

Summe 323,9718

6 Die Gemeinde Engelhartstetten wurde nicht aus der Erhebung entfernt und die Gemeinde Sommerein nicht

hinzugefügt und damit ein Ausgleich geschaffen.

V 1.0 | 20

Abbildung 13 Vergleich der Leistungsbilanz und dem Energiekonzept der Gemeinden [5]

Zieht man die in Tabelle 3 errechnete Energiemenge vom erhobenen elektrischen Gesamtbedarf im

Betrachtungsgebiet von 702.57 GWh ab so ergibt sich ein verbleibender Bedarf von 378.57 GWh. Im

Vergleich dazu entspricht der Bedarf aus dem errechneten Lastprofil der Leistungsbilanz (Tabelle 2) 384.37

GWh. Rechnet man eine jährliche Bedarfssteigerung von 2% [6][7] in die Datenbasis des Bedarfs aus dem

Jahr 2009 ein, so ergibt sich ein prognostizierter Bedarf von 385.56 GWh für das Jahr 2010. Damit liegen die

beiden Bedarfserhebungen nur um etwa 0.3% auseinander.

3.6 Analyse der derzeitigen Leistungsautarkie

Auf Basis des in Kapitel 3.2 errechneten Last- und Erzeugungsprofils wurde die in Kapitel 1 vorgestellte

Methodik angewendet um den Grad der Leistungsautarkie zu bestimmen. Die drei definierten Kennzahlen

Gesamtdeckung, Eigendeckung und Direktnutzung wurden dabei in Jahres-, Monats- und Tagesauflösung

bestimmt.

Abbildung 14 zeigt Kennzahlen des gesamten Betrachtungszeitraumes. Die Gesamtdeckung liegt bei über

98%. Das Betrachtungsgebiet ist damit nahezu energieautark. Dieser Wert bezieht sich jedoch lediglich auf

den Strombedarf, Wärmebedarf und Verkehr sind nicht enthalten. Die Eigendeckung und Direktnutzung

liegen bei etwa 53% und damit wesentlich niedriger als die Gesamtdeckung.

V 1.0 | 21

Abbildung 14 Deckungsgrade des gesamten Betrachtungszeitraums

Abbildung 15 zeigt das Kennzahlenportfolio in Monatsauflösung. Während die Gesamtdeckung in

Jahresauflösung 98% entspricht bewegt sie sich hier zwischen 67% und 152%. Die Eigendeckung liegt

zwischen 39% und 72% und die Direktnutzung zwischen 47% und 65%. Wesentlich ist diese Darstellung zur

Analyse von saisonalen Trends, welche hier jedoch nicht eindeutig erkennbar sind.

Abbildung 15 Deckungsgradanalyse in Monatsauflösung

Abbildung 16 zeigt die Deckungsgradanalyse in täglicher Auflösung. Die Schwankungsbreite steigt hier noch

stärker an. Die Gesamtdeckung liegt zwischen 0% und 444%, Eigendeckung und Direktnutzung zwischen

0% und 100%. Somit ist erkennbar, dass diese Kennzahlen auf Jahresbasis nicht auf einzelne Tage

herunter gebrochen werden können. Erkennbar ist ebenfalls, dass auch in Monaten mit geringer

Gesamtdeckung Tage mit sehr hohen Überschüssen auftreten können.

V 1.0 | 22

Abbildung 16 Deckungsgradanalyse in Tagesauflösung

4 Speicheranalyse

Eine Steigerung der Leistungsautarkie ist durch den Einsatz von elektrischen Speichern möglich. Das

Speichersystem nimmt dabei überschüssige Erzeugung auf und gibt diese Energie bei Bedarf wieder ab.

Heute ist eine große Anzahl an verschiedenen Speichersystemen verfügbar. Ziel dieser Analyse ist daher

passende Speichersysteme zu finden, die für diese Anwendung geeignet sind.

4.1 Methodik der Speicherbewertung

Mit der durchgeführten Speicheranalyse sollen die folgenden Fragen beantwortet werden:

1. Speichernutzen: Welche Steigerung der Leistungsautarkie ist mithilfe von elektrischen Speichern möglich?

2. System-Performance: Wie hoch sind die Verluste durch den Einsatz von Speichersystemen? 3. Speicherauslastung: Wie stark ist ein eingesetztes Speichersystem ausgelastet? 4. Anschaffungskosten: Wie hoch sind die Kosten für verschiedene Systeme und Größen in der

Anschaffung? 5. Reichweite: Wie lange kann ein Speichersystem eingesetzt werden, bevor es getauscht werden

muss?

4.1.1 Speichernutzen

Abbildung 17 zeigt einen exemplarischen Speicherzyklus zur Erhöhung der Leistungsautarkie. Der Speicher

nimmt dabei alle überschüssige Energie auf und gibt diese bei Unterdeckung wieder ab. Ziel dieser

Darstellung ist anhand eines möglichst einfachen Beispiels die Speicherstrategie zu beschreiben.

Über Nacht gibt es keine Erzeugung, diese steigt dann von in der Früh bis zu Mittag an und sinkt bis zum

Abend wieder ab. Dieses Profil ähnelt der Erzeugung aus einer PV-Anlage, weicht von der realen

Charakteristik jedoch sichtbar ab. Die Last ist in dem Beispiel über den gesamten Tag konstant.

Um etwa 9 Uhr übersteigt die Erzeugung den Bedarf und der Speicher beginnt zu laden. Der Speicher wird

bis etwa 15 Uhr geladen. Zu diesem Zeitpunkt überschreitet die Last wieder die Erzeugung. An diesem

Zeitpunkt beginnt der Speicher zu entladen, um den Bedarf zu decken.

Der unterste Teil der Darstellung zeigt die resultierende, besser an den Bedarf angepasste, kombinierte

Erzeugung aus der Basiserzeugung und dem Speicherverlauf. Aus diesem kombinierten Erzeugungsprofil

kann in weiterer Folg der neue Grad der Eigendeckung bestimmt und so der Speichernutzen abgeleitet

werden.

V 1.0 | 23

Abbildung 17 Exemplarische Darstellung der Speicherstrategie zur Erhöhung der Leistungsautarkie

4.1.2 Systemperformance

Die Systemperformance beschreibt den Wirkungsgrad bzw. die Verluste des implementierten Systems. Die

Verluste können sich dabei entweder auf die gespeicherte Energie beziehen oder auf die gesamte erzeugte

Energie im Betrachtungsgebiet. Die Performance wird dabei durch Lade- bzw. Entladungseffizienz des

System sowie dessen Selbstentladung bestimmt.

Je nach Speichertechnologie können diese Werte variieren. Die Systemperformance ist der wesentliche

Aspekt, der bei der Auswahl einer technisch geeigneten Speichertechnologie für eine gewisse

Anwendung/Speicherstrategie berücksichtigt werden muss.

4.1.3 Speicherauslastung

Abbildung 18 zeigt eine exemplarische Darstellung zur Bestimmung der Speichernutzung. Die

Speichernutzung gibt an in welchem Umfang ein Speichersystem ausgelastet wird. Eine Reihe von

Kennzahlen wird bestimmt:

Vollzyklen: Ein Vollzyklus ist eine vollständige Entladung und darauffolgende komplette Ladung eines Speichersystems. Alternativ kann ein Vollzyklus durch die Umwälzung der zweifachen Energiemenge der Nennkapazität angegeben werden. Die Vollzyklen als absolute Kennzahl werden als Anzahl angegeben. Die relative Vollzyklenzahl gibt das Verhältnis von tatsächlich

V 1.0 | 24

Energiedurchsatz und möglichem Energiedurchsatz an. Die theoretische Zyklenzahl ergibt sich aus einer ständigen Ladung und Entladung (mit Nennleistung des Speichers),

Speicher leer: Diese Kennzahl gibt wie viele Stunden das Speichersystem komplett entladen ist bzw. als relative Kennzahl welchen Prozentsatz dies in der gesamten Betrachtungsperiode ausmacht.

Speicher voll: Die Kennzahl gibt an, wie viele Stunden das Speichersystem komplett geladen ist. Als relative Kennzahl gibt sie an, wie viel Prozent dies von der gesamten Betrachtungsperiode ausmacht.

Abbildung 18 Methodik zur Bestimmung der jährlichen Vollzyklen und Stillstandszeiten

4.1.4 Speichermodellierung

Ein Speichersystem besteht in der Regel aus mehreren Sub-Komponenten, die jeweils eine eigene Aufgabe

übernehmen. Die Aufteilung in Gruppen und Sub-Gruppen ist in Abbildung 19 dargestellt. Folgende

Aufgaben übernehmen dabei die einzelnen Komponenten:

Storage Strategy: Die Komponente repräsentiert die Funktionalitäten, die ein Speicher bereitstellen soll. Dies können sowohl die Erhöhung der Leistungsautarkie und die Spannungsregelung oder andere Funktionalitäten sein. Die Komponente verarbeitet dabei Informationen aus dem Speichermanagement und von außen und gibt Lade bzw. Entladeanweisungen an den Batteriewechselrichter.

Storage Inverter: Der Batteriewechselrichter ist die physikalische Netzanbindung des Speichersystems.

0

20

40

60

80

100

Index

gespeic

hert

e E

nerg

ie (

kW

h)

0

20

40

60

80

100

Index

SOC (%)

Speicher leer

Speicher voll

0

20

40

60

80

100

SO

C (

%)

Jul 09 Jul 11 Jul 13 Jul 15 Jul 17

0

500

1000

1500

2000

2500

Datum

Energ

iedurc

hsatz

(kW

h)

Tatsaechlicher EnergiedurchsatzMoeglicher Energiedurchsatz

0

2

4

6

8

10

12

Vollz

ykle

n (

-)

V 1.0 | 25

Batterie Management System: Diese Komponente hat die Aufgabe einen sicheren Speicherbetrieb zu gewährleisten und den Speicher vor ungewünschten Zuständen schützen. Dies kann sich auf Tiefentladung und zu hohe Lade-/Entladeleistungen bzw. Temperaturen handeln.

Storage Unit: Dies ist die eigentliche Speichereinheit in der physikalisch die Energie gespeichert wird. Dabei kann es sich um einzelne Batteriezellen handeln oder z.B. den Rotationskörper eines Schwungrades.

Storage system

Storage

controller

Storage

device

Battery

management

system

Storage

unit

Storage

strategy

Storage

inverter

Communication

Interface

Grid

ConnectionCommunication lines

Power lines

Abbildung 19 Komponenten eines Speichersystems [8]

Diese Aufteilung spielt in der Modellierung und Simulation von Speichersystemen eine wesentliche Rolle. Je

mehr Komponenten zusammengefasst werden, umso einfacher ist die Modellierung. Jedoch sind diese

Modelle in der Regel auch wenig flexibel.

In der vorliegenden Arbeit wird das Speichermodell in zwei Submodelle gegliedert: Die Speichertechnologie

und die Speicherstrategie. Eine detaillierte Modellierung zwischen den Komponenten bringt keine weiteren

analytischen Einsichten und ist daher nicht nötig. Sämtliche Effizienzverluste in der Netzanbindung des

Speichers (Wechselrichter) werden dem Modell der Speichertechnologie zugeordnet.

4.1.4.1 Modellierung der Speichertechnologie

Um einen geeigneten Speicher für jede Art der Anwendung auszuwählen ist es nötig die Eigenschaften des

Speichersystems in einem Simulationsmodell zu hinterlegen. Die wesentlichsten Charakteristika, die für die

Analyse herangezogen wurden, sind nachfolgenden dargestellt.

Das Speichermodell selbst berechnet auf Basis des aktuellen Ladegrades (State of Charge - SOC) und der

aktuellen Lade- oder Entladeleistung sowie spezifischer Technologiecharakteristika den neuen Ladegrad im

nächsten Zeitschritt.

WIRKUNGSGRAD

Der Wirkungsgrad ist das Verhältnis zwischen aufgenommener und abgegebener Energie. Verschiedene

Verluste wie Ladeverluste durch Erwärmung oder z.B.: Reibung vermindern diesen Wirkungsgrad. Der

Wirkungsgrad wird in Prozent (%) angegeben. [9]

SELBSTENTLADUNG

Die Selbstentladung bezeichnet jene Energie, die während der Nicht-Nutzung in einem definierten Zeitraum

verloren geht. Diese Zeit für die Selbstentladung ist bei verschiedenen Speichertechnologien stark

unterschiedlich. Die Selbstentladung wird in Prozent [%] angegeben. [9]. Gründe für die Selbstentladung

können z.B.: Reibung, Standby-Bedarf, Verdunstung oder chemische Selbstentladung sein.

LEBENSDAUER

Die Lebensdauer kann angegeben werden in Kalenderjahren oder in Lade- und Entladeperioden. Letzteres

hängt dabei stark von den Bedingungen, also beispielsweise der Temperatur oder der Tiefe der Entladung

(depth of discharge (DOD)) ab. Der DOD gibt dabei an, zu wie viel Prozent der Speicher entladen wird,

unterscheidet also zwischen kompletter Entladung und Teilentladung. [10]

Die Lebensdauer an sich wird nicht im Speichermodell berücksichtigt, jedoch in der nachgestellten Analyse

der Simulationsergebnisse zur Berechnung herangezogen.

V 1.0 | 26

4.1.4.2 Modellierung der Speicherstrategie

Die Speicherstrategie berechnet für das Speichermodell auf Basis verschiedener Eingangsdaten die Lade-

bzw. Entladeleistungen. In der vorliegenden Strategie dienen der Bedarf und die Erzeugung als

Eingangsdaten. Die Ladeleistungen leiten sich aus dem aktuellen Überschuss bzw. die Entladeleistungen

ergeben sich aus der aktuellen Unterdeckung.

4.2 Speichertechnologien

Um eine Analyse von verschiedenen Speichersysteme zu ermöglichen, wurde eine detaillierte Recherche

über die Charakteristika und Besonderheiten diverser Technologien auf Basis verschiedener Studien und

Speichertechnologien [9] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [10] [20] [21] [22] [23] [24] [25–33]

durchgeführt.

Die unterschiedlichen Speichertechnologien bzw. deren Einteilung in Gruppen ist in Abbildung 20 dargestellt.

Nach [13] sind diese in vier Hauptkategorien eingeteilt:

Mechanische Speicher

Elektrische Speicher

Chemische Speicher

Thermische Speicher

Um die Eigenschaften der verschiedenen Speichertechnologien in geeigneter Form darstellen zu können,

wurden zusätzlich einige Annahmen getroffen. Es wurde eine lineare Selbstentladung für alle

Speichersysteme angenommen. Der Wirkungsgrad gibt den Lade-Entladewirkungsgrad an, also das

Verhältnis von zugeführter Energie zu wieder entnommener Energie [34]. Etwaige Abhängigkeiten, wie

beispielsweise der Zusammenhang zwischen den Speichertechnologien und der Temperatur, wurden nicht

berücksichtigt.

V 1.0 | 27

Abbildung 20 Bekannte Speichersysteme und deren Einteilung in Gruppen

4.2.1 Mechanische Speicher

4.2.1.1 KINETISCHE SPEICHER

Zu dieser Gruppe der Energiespeicher zählen vor allem Schwungräder. Sie speichern Energie als

Drehimpuls. Zum Laden werden sie von einem Motor angetrieben, während beim Entladen derselbe Motor

als Generator wirkt, um Strom aus der gespeicherten Drehbewegung zu gewinnen. Zu den Vorteilen von

Schwungrädern gehört die lange Lebenszeit und der gute Wirkungsgrad von bis zu 95%. Unterschieden wird

zwischen Schwungrädern mit hoher und niedriger Geschwindigkeit. [13]

4.2.1.2 POTENTIELLE SPEICHER

Zu den potentiellen Speichern zählen Pumpspeicherkraftwerke genauso wie Druckluftspeicher.

V 1.0 | 28

Pumpwasserkraftwerke:

Pumpspeicherkraftwerke nutzen die Lageenergie vom Wasser, um Energie zu speichern. Dabei wird Wasser

in ein höher gelegenes Becken (Oberbecken) gepumpt. Zur Entladung wird diese Energie über Turbinen

abgearbeitet, in elektrische Energie umgewandelt und so nutzbar gemacht (Abbildung 21).

Hauptvorteile dieser Speichertechnologie sind die gute zeitliche Verfügbarkeit, die großen

Speicherkapazitäten und die schnelle Reaktionszeit. Die Wirkungsgrade liegen bei 70% - 85%. [12]

Abbildung 21: Pumpspeicherkraftwerk [12]

Druckluftspeicher (CAES- compressed air energy storage):

Druckluft wird mit Hilfe eines Verdichters unterirdische gespeichert, und mittels Hoch- und

Niederdruckgasturbinen wieder in elektrische Energie umgewandelt (siehe Abbildung 22). Der Wirkungsgrad

ist ähnlich dem eines Pumpspeicherkraftwerkes und beträgt 70% – 89%. Neben Pumpspeicherkraftwerken

gehören Druckluftspeicher zu den Speichertechnologien mit den größten Speicherkapazitäten. Einer der

größten Nachteile dieser Technologie ist die Abhängigkeit vom Standort, um die unterirdische Speicherung

der Druckluft zu ermöglichen. [13]

Abbildung 22: Druckluftspeicher [13]

V 1.0 | 29

4.2.2 Elektrische Speicher

4.2.2.1 ELEKTROSTATISCHE SPEICHER

Unter anderem zählen zu diesen Systemen Superkondensatoren. Diese besitzen Eigenschaften von

Kondensatoren und von elektrochemischen Batterien. Die Energie wird durch ein elektrisches Feld zwischen

zwei Elektroden gespeichert. Die äußere Schicht des Kondensators ist dabei durch eine leitende Schicht

ersetzt, die Ionenbewegungen zulässt. Superkondensatoren erreichen einen Wirkungsgrad von bis zu 95%,

haben allerdings eine sehr große Selbstentladung, weshalb nur für sehr kurze Zeit Energie

zwischengespeichert werden kann. [9]

4.2.2.2 MAGNETISCHE SPEICHER

SMES (superconduction magnetic energy storage) speichern Energie als Magnetfeld um eine von

Gleichstrom durchflossene Spule aus supraleitendem Material, wie Abbildung 23 zeigt. Dadurch kann die

Energie nahezu verlustfrei zwischengespeichert werden. Dazu muss das Material jedoch stark gekühlt

werden. Der Wirkungsgrad von SMES liegt zwischen 90% und 99%. [12] Nachteil dieser Technologie sind

hohe Kosten für Kühlung und Umweltauswirkungen des Magnetfeldes.

Abbildung 23: Supraleitender magnetische Speicher [12]

4.2.3 Chemische Speicher

4.2.3.1 ELEKTROCHEMISCHE SPEICHER

Chemische Speicher inkludieren verschiedene Batteriearten, sowie die Untergruppe der Flussbatterien.

Batterien bestehen aus einer oder mehreren elektrochemischen Zellen und jede dieser Zellen wiederum aus

einem Elektrolyt sowie aus einer positiven (Anode) und negative (Katode) Elektrode. Beim Entladen fließen

durch chemische Reaktionen Elektronen und erzeugen so einen Stromfluss. Die Batterie kann durch externe

Spannungsversorgung wieder geladen werden. [13]

Lithium-Ionen-Batterien

Die Kathode dieser Batterietechnologie besteht aus Lithium (LiCoO2, LiMO2, LiNiO2, etc.), die Anode aus

Grafit. Beim Laden bewegen sich die Lithium Ionen von der Kathode durch den Elektrolyten zur Anode. Beim

Entladen dreht sich der Prozess um. Sie können einen Wirkungsgrad von beinahe 100% erreichen. Der

größte Nachteil für Batterien mit großer Kapazität sind hohe Kosten. [13]

V 1.0 | 30

Bleibatterien

Bleibatterien sind die ältesten und am weitesten verbreiteten Batterien. Sie bestehen aus Blei und Bleioxid

mit einem Elektrolyt aus 37 prozentiger Schwefelsäure. Die Kosten für Bleibatterien sind geringer als für

Lithium-Ionen-Batterien und der Wirkungsgrad liegt zwischen 70% und 90%. Niedrige Temperaturen

verschlechtern den Betrieb deutlich. [13]

Nickel-Cadmium-Batterien

Nickel-Cadmium-Batterien haben eine Lebensdauer von bis zu 100 Jahren und eine große Energiedichte.

Ähnlich wie bei Lithium-Ionen-Batterien liegt der größte Nachteil in den hohen Kosten dieser Technologie.

Zusätzlich entstehen Probleme bei der Entsorgung, da Cadmium ein giftiges Material ist. [13]

Flussbatterien

Wie in Abbildung 24 erkennbar ist, bestehen Flussbatterien aus zwei Elektrolyten in zwei unterschiedlichen

Tanks, die durch eine Membran getrennt ist. Zum Laden und Entladen werden diese durch die Zelle

gepumpt, wo eine chemische Reaktion stattfinden. Da diese Reaktion reversibel ist, können Flussbatterien

wieder geladen werden. [13]

Abbildung 24: Flussbatterie [13]

Die drei verschiedenen Arten von Flussbatterien sind Vanadium-Redox-Flussbatterien, Zink-Brom-

Flussbatterien und die Polysulfid-Brom-Batterie. Vanadium-Redox-Batterien erreichen einen Wirkungsgrad

von bis zu 85%. [13]

4.2.3.2 CHEMISCHE SPEICHER

Zu den chemischen Speichern zählen Brennstoffzellen ebenso wie beispielsweise Metall-Luft-Batterien. Im

Unterschied zu den, im vorherigen Punkt beschriebenen, elektrochemischen Batterien verbrauchen

Brennstoffzellen die Reaktionsmittel, die für die chemische Reaktion notwendig sind. Metall-Luft-Batterien

können als besondere Art der Brennstoffzellen betrachtet werden. [13]

Power to Gas

Durch diese Technologie können größere Mengen Strom aus erneuerbaren Energien durch die

Umwandlung in synthetisches Erdgas langfristig im Gasnetz zwischengespeichert werden. Diese

Umwandlung erfolgt in zwei Schritten: Zuerst wird durch Elektrolyse Wasserstoff erzeugt, anschließend

methanisiert. Abbildung 25 zeigt die Nutzung von Power to Gas.

V 1.0 | 31

Abbildung 25: Power to Gas [35]

Abbildung 26 zeigt die chemischen Prozesse bei dieser Umwandlung.

Abbildung 26: Umwandlung von Strom in synthetisches Erdgas [35]

Nach dem aktuellen Stand er Technik können nur Wasserstoff (H2) und synthetisches Erdgas (SNG:

Synthetic Natural Gas) im Erdgasnetz zwischengespeichert werden. Im Moment ist im deutschen

Erdgasnetz ein Volumenanteil von 5 Prozent Wasserstoff erlaubt, dieser könnte jedoch auf 15% erhöht

werden. [35]

Die Speicherung von Erdgas kann unter Tage in Poren- und Kavernenspeichern und über Tage in Behältern

für verflüssigtes Erdgas erfolgen.

Das synthetische Methan und Erdgas kann anschließend für die üblichen Erdgasanwendungen verwendet

werden, wie in etwa: [35]

Stromerzeugung mittels GuD-Kraftwerken oder Gasturbinen,

gekoppelte Strom-/Wärmeerzeugung mittels Erdgas-BHKWs, GuD-Kraftwerken oder Gasturbinen,

Wärmeerzeugung mittels Heizwerken oder Endverbraucher-Gasheizgeräten,

Kraftstoff für gasbetriebene Fahrzeuge,

industrielle Nutzung,

Nutzung beim Endverbraucher, z. B. zum Kochen

Nach [36] gehen für die Umwandlung in Wasserstoff rund 20% als Abwärme verloren. Zusätzlich entsteht bei

der Herstellung von synthetischem Methan ein weiteres Fünftel Verlust. Nach der Verstromung bleiben nur

in etwa 40 Prozent der ursprünglichen Energiemenge übrig.

[37] nennt einen Wirkungsgrad für die Rückstromung von ca. 42% aus reiner Wasserstofferzeugung. Bei einer zusätzlichen Methanproduktionsstufe fällt der Wirkungsgrad sogar auf 36% - 38%, was bedeutet, dass

etwa zwei Drittel der ursprünglichen Energie verloren geht. Kann die Wärme während der Umwandlung

jedoch genutzt werden ergeben sich Energienutzungsgrade von rund 80% für beide Verfahren.

Auch [38] nennt einen Strom-zu-Strom-Wirkungsgrad von 36%.

Tabelle 4 zeigt die Wirkungsgrade des gesamten Power to Gas-Verfahrens von der Umwandlung des

Stromes bis hin zu Nutzung.

Tabelle 4: Wirkungsgradangaben zum PowerToGas Verfahren [39]

V 1.0 | 32

Pfad Wirkungsgrad Randbedingung

Strom Wasserstoff Strom 34-44% Bei Verstromung mit 60% und

Kompression auf 80bar Strom Methan Strom 30-38%

Brennstoffzellen

Eine Brennstoffzelle ist im engsten Sinne kein Energiespeicher, sondern viel mehr Energiewandler. Die

verschiedenen Arten wie Wasserstoff-, Direkmethanol- oder Direktkohlestoffbrennstoffzelle erzeugen

elektrische Energie aus der Reaktion des jeweiligen Brennstoffes mit dem Oxidationsmittel. Im Unterschied

zur herkömmlichen Batterie werden die beiden Stoffe dabei verbraucht.

Abbildung 27 zeigt eine Wasserstoff-Sauerstoff-Brennstoffzelle mit dem Brennstoff Wasserstoff an der

Anode und dem Oxidationsmittel Sauerstoff an der Kathode. [13]

Abbildung 27: Wasserstoff-Sauerstoff-Brennstoffzelle [13]

Metall-Luft-Batterien

Metall-Luft Batterien, wie in etwa die Zink-Luft-Batterie oder die Aluminium-Luft-Batterie können als spezielle

Art der Brennstoffzelle gesehen werden. Als Brennstoff an der Anode wird ein Metall verwendet, als

Oxidationsmittel an der Kathode Luft. Ein großer Nachteil gegenüber herkömmlichen Batterien ist der, dass

das Aufladen der Metall-Luft Batterien sehr schwierig und ineffizient ist. Der Wirkungsgrad liegt in etwa bei

50%. [13]

4.2.3.3 THERMOCHEMISCHE SPEICHER

Zu dieser Gruppe der Energiespeicher zählen solare Brennstoffe, wie solarer Wasserstoff oder solare

Metalle, also solche, die durch die Energie aus Sonnenlicht erzeugt wurden. Die Sonnenstrahlung wird mit

Hilfe eines Parabolspiegels konzentriert, mit Hilfe der entstehenden Wärme können chemische Reaktionen

gestartet werden, die Stoffe, wie Wasserstoff, erzeugen, die anschließend einfacher gespeichert werden

können. Im Unterschied zu Batterien und Brennstoffzellen benötigen thermochemische Speicher die

Wärmezufuhr von außen, damit die chemische Reaktion stattfinden kann. [13]

4.2.3.4 THERMISCHE SPEICHER

Es existieren verschiedenen Arten thermische Energie mit Hoch- und Niedertemperaturtechnologien zu

speichern. Dabei spielen Wasserreservoirs ebenso eine Rolle wie Wohnraumklimaanlagen. [13] Die

Wirkungsgrade liegen zwischen 30% und 60%. [9], [15]

4.3 Systemvergleich

Abbildung 28 zeigt einen Vergleich der System-Performance für alle untersuchten Speichertechnologien. Zur

Verdeutlichung des Unterschieds zwischen den einzelnen Technologien wurde ein einfacher Speicherzyklus

verwendet. Dabei wurde ein Speicher geladen, die Energie für einen bestimmten Zeitraum gespeichert und

V 1.0 | 33

danach der Speicher wieder entladen. Die entstandenen Verluste durch Effizienz und Selbstentladung

werden von der gespeicherten Energiemenge abgezogen und auf dieser Basis wird die System-

Performance bestimmt. Auf der x-Achse der Abbildung sind unterschiedliche Speicherzeiträume dargestellt,

beginnend mit 0, 1 Stunde, 6 Stunden, … bis 6 Monate. Auf diese Weise kann die Eignung einer gewissen

Speichertechnologie für eine gewisse Speicherdauer analysiert werden. So eignen sich Schwungräder als

Kurzzeitspeicher und PowerToGas als Langzeitspeicher.

Abbildung 28: Effizienzvergleich verschiedener Speichertechnologien zur Zwischenspeicherung von Energie bei verschiedenen Speicherdauern

4.4 Steigerung der Leistungsautarkie/Eigendeckung

Die in Kapitel 4.1.1 dargestellte und beschriebene Speicherstrategie (Abbildung 17) wird in Kombination mit

einem idealen Speichersystem (100% Effizienz, keine Selbstentladung, unendliche Speicherleistung und -

kapazität) auf das Lastprofil und Erzeugungsprofil angewendet. In Abbildung 29 ist das resultierende

Leistungsprofil des Speichers dargestellt. Positive Werte stellen dabei eine Ladung und negative Werte eine

Entladung dar. Grundsätzlich kann dabei festgehalten werden, dass die Ladeleistung die Entladeleistung um

mehr als das Zweifache übersteigt.

V 1.0 | 34

Abbildung 29: Exemplarisches Speicherleistungsprofil zur Speicherung sämtlicher Überschüsse im Betrachtungsgebiet

Anhand der monatlichen Energie- und Leistungsverteilung (Abbildung 30) ist es möglich detailliertere

Aussagen zu treffen. Im oberen Teil sind die monatlichen Energiesummen dargestellt. Ist der Wert positiv

wurde in diesem Monat im Gesamten mehr gespeichert als abgegeben bzw. bei einem negativen Wert

umgekehrt. Damit wird auch deutlich, dass eine Energiespeicherung über einen Zeitraum von mehreren

Monaten erforderlich ist, damit der Bedarf lokal gedeckt werden kann.

Sichtbar wird ebenfalls, dass das Speichersystem mehr als 50% der Zeit jedes Monats entlädt. Dies ist

darauf zurückzuführen, dass nur dann entladen wird, wenn die Erzeugung geringer als der Bedarf ist bzw.

dann nur die Differenz zwischen Erzeugung und Bedarf entladen werden muss. Damit muss Energie für

einen längeren Zeitraum gespeichert werden, was die Anforderung an die Speicherkapazität erhöht7.

Die maximale Leistung, die auch den Bedarf an Speicherleistung bestimmt ist in allen Monaten ähnlich.

Durch eine leichte Unterdimensionierung der Speicherleistungen werden nur wenige Spitzen nicht mehr

gespeichert, jedoch Speicherleistung kann wesentlich eingespart werden.

7 In einer erweiterten Speicherbetrachtung sollte die Entladevorgabe zugunsten einer schnelleren Entladung

überdacht werden.

V 1.0 | 35

Abbildung 30: Monatliche Leistungsverteilung des idealen Speichersystems

Ergänzend zum Leistungsprofil des Speichers ist in Abbildung 31 das Ladegradprofil des Speichers

dargestellt. Der Bedarf an Speicherkapazität leitet sich aus dem höchsten Ladegrad ab. Dies sind in diesem

Fall zwei Spitzen, einmal im April und einmal im Juli. Die Darstellung verdeutlicht, dass ein Speicher dieser

Größe das ganze Jahr über nur zu sehr wenigen Zeitpunkten ganz entladen ist. Erzeugte Energiemengen

werden über Monate gespeichert ehe diese lokal verbraucht werden können.

V 1.0 | 36

Abbildung 31: Exemplarisches Ladegradprofil für einen Speicher zur Deckung des gesamten Überschusses im Betrachtungsgebiet

Aus den oben gezeigten Abbildungen ist es möglich den maximalen Bedarf an Speicherleistung und

Speicherkapazität zu bestimmen. Diese betragen 150.5 MW für die Leistung und 27.1 GWh für die

Kapazität. Mit dieser Speicherkonfiguration ist es möglich die Leistungsautarkie auf die Gesamtdeckung

anzuheben (98%). Dabei muss jedoch festgehalten werden, dass eine derartige Speicherkapazität kaum

realisierbar ist.

Um ein umfangreicheres Bild zu erhalten werden sämtliche mögliche Speicherkonfigurationen analysiert.

Dazu werden 20 verschiedene Speichergrößen für Leistung und Kapazität erstellt und jede mögliche

Kombination berechnet. Daraus ergeben sich 400 verschiedene Szenarien (Abbildung 32).

V 1.0 | 37

Abbildung 32: Eigendeckung in Abhängigkeit von Speicherleistung und Speicherkapazität sowie der gewählte erweiterte Betrachtungsraum (graues Rechteck)

Aus Abbildung 32 ist es möglich passende Speicherkonfigurationen zu bestimmen. In der Abbildung stehen

die Farben für verschiedene Grade der Eigendeckung. Das dunkle Türkis zeigt eine Eigendeckung von über

90%. Wie man in der Graphik sieht, ist es möglich mit weniger als der Hälfte der maximalen

Speicherkapazität eine Leistungsautarkie (Eigendeckung) von 90% zu erreichen.

Es wird auch ersichtlich, dass ab gewissen Größen der Leistung und Kapazität die Leistungsautarkie kaum

mehr gesteigert werden kann. Wenn eine Leistungsautarkie von über 90% erreicht werden soll, so sind

enorme, nicht realisierbare Speicherkapazitäten dafür nötig. Daher wird ein verkleinerter Bereich (graues

Rechteck) herausgegriffen und im Detail untersucht (Abbildung 33).

Deutlich erkennbar ist, dass erstens die gleiche Eigendeckung mit unterschiedlichen

Speicherkonfigurationen erreichbar ist und zweitens, dass ab einem gewissen Grad die Vergrößerung der

Speicherkapazität oder -leistung ohne die Vergrößerung der jeweils anderen Komponente zu keiner weiteren

Steigerung der Eigendeckung führt. Daher wird ein weiterer Unterbereich definiert in dem die sinnvollen

Speicherkonfigurationen dargestellt sind, indem nicht sinnvolle Konfigurationen gelöscht wurden.

V 1.0 | 38

Abbildung 33: Leistungsautarkie im ausgewählten Bereich

Aus der Abbildung 33 kann eine Reihe an sinnvollen Szenarien abgeleitet werden, die ein wenig unter der

Spitzenleistung und Spitzenkapazität liegen, auf deren Basis die Performance verschiedener

Speichertechnologien für 9 Szenarien berechnet wird.

Für die Auswahl der Szenarien wurde eine Reihe an Bedingungen entwickelt. So wurde der Bereich auf 88%

Eigendeckung begrenzt (10% unter der möglichen maximalen Eigendeckung). Des Weiteren wurden jene

Bereiche entfernt wo eine Vergrößerung der Speicherkapazität ohne die Vergrößerung der Speicherleistung

keine Auswirkung mehr auf die Eigendeckung hat. Die Grenzwerte wurden mit jeweils 2% unter der jeweils

maximalen Eigendeckung gewählt. Es wurden also alle nicht optimalen Kombinationen von Kapazität und

Leistung entfernt.

Der entstehende relevante Bereich ist in Abbildung 34 dargestellt. Die Bereiche zwischen den

eingetragenen, schwarzen ISO-Linien stellen einen gewissen Grad der Leistungsautarkie dar. Außerdem

wird dadurch ersichtlich, dass es möglich ist, durch verschiedene Speicherkonfiguration den gleichen Grad

an Leistungsautarkie zu erreichen. Die untere Seite des Bereichs stellt dabei eine leistungsintensive

Konfiguration bzw. der Bereich auf der Oberseite eine kapazitätsintensive Konfiguration dar. So kann eine

Leistungsautarkie von 70% mit einer Konfiguration von 43MW/1440MWh oder 29MW/2590MWh erreicht

werden. Die Speicherkapazität bestimmt den Speicher wesentlich mehr als die Speicherleistung, daher wird

versucht eine möglichst leistungsintensive Konfiguration zu wählen.

Folgt man der unteren Kante des Bereiches nach oben, so macht die Anforderung an Speicherleistung und -

kapazität bei etwa 70% einen starken Knick nach oben. Die gewählten Szenarien ergeben sich daher in 2%-

Schritten der Steigerung der Leistungsautarkie auf der Unterseite des interessanten Bereichs bis zu einer

Eigendeckung von 70%. Diese Szenarien und die daraus resultierenden Anforderungen an

Speicherkapazität und –leistung sind in Tabelle 5 dargestellt. Als erstes wesentliches Ergebnis kann

festgehalten werden, dass das Verhältnis von Speicherleistung zu Speicherkapazität bis zu 1/33 betragen

kann, was grundsätzlich keiner gängigen Speicherkonfiguration entspricht8.

8 1/8 wird meist als gängige Konfiguration angegeben

V 1.0 | 39

Abbildung 34: Resultierender Bereich zur Speicherauslegung und gewählte Speicherszenarien

Die gewählten Szenarien sind in Tabelle 5 dargestellt. Das P/C-Verhältnis ergibt sich dabei aus den

gewählten Szenarien.

Tabelle 5: Definierte Szenarien zur Erhöhung der Eigendeckung

Eigendeckung Speicherleistung Speicherkapazität P/C-Verhältnis

54 8,5 250 29

56 17 390 23

58 24 540 23

60 27 680 25

62 30 820 27

64 35 950 27

66 37 1110 30

68 41 1250 30

70 43 1400 33

4.5 Speichertechnologienvergleich

Auf Basis der gewählten Speicherszenarien (Tabelle 5) wird die Eignung der verschiedenen

Speichertechnologien bestimmt. Dazu wird für jedes Szenario jede Technologie im Modell hinterlegt und

Verluste und Deckungsgrade bestimmt. Aus den 13 untersuchten Technologien und den 9 gewählten

Szenarien ergeben sich 117 zu berechnende Varianten (Abbildung 36).

V 1.0 | 40

4.5.1 Speichernutzen - Steigerung der Leistungsautarkie

Zur Bestimmung einer möglichen technischen Eignung werden Mittelwerter der in der Literaturrecherche

zusammengetragenen Effizienzkennzahlen und Selbstentladung (Abbildung 35) in das Speichermodell

eingearbeitet und auf alle Szenarien (Tabelle 5) umgelegt.

Abbildung 35: Effizienz und tägliche Selbstentladung verschiedener Speichersysteme

Besonders gut geeignet sind großtechnische Speichertechnologien wie Pumpspeicher oder

Druckluftspeicher, sowie klassische Batterietechnologien wie Li-Ionen Batterien oder Blei-Akkus.

Schlecht geeignet sind hingegen klassische Leistungsspeicher wie Kondensatoren, oder Schwungräder.

Dies ist vor allem auf die hohe Selbstentladung dieser Technologien zurückzuführen. Die höchste

Leistungsautarkie ist grundsätzlich mit Li-Ion Batterien erreichbar. Dies ist auf die überragenden

Speichereigenschaften in Bezug auf Effizienz und Selbstentladung zurückzuführen.

Grundsätzlich ist erkennbar, dass bei der Implementierung eines kleineren Speichersystems die

Unterschiede zwischen den einzelnen Technologien eher gering sind. Wesentliche Unterschiede entstehen

erst bei größeren Systemen, in denen auch die Speicherdauer steigt und somit die Verluste durch

Selbstentladung zunehmen.

V 1.0 | 41

Abbildung 36: Entwicklung der Eigendeckung für einzelne Speichertechnologien und Szenarien

4.5.2 Systemperformance/Speicherverluste

Komplementär zur Eigendeckung sind in Abbildung 37 die Gesamtverluste dargestellt. Diese beziehen sich

auf die gesamte Erzeugung im Gebiet und nicht auf die gespeicherte Energiemenge. Die Verluste entstehen

grundsätzlich aus der Effizienz des Systems sowie aus dessen Selbstentladung.

So hat das PowerToGas Verfahren herausragende Langzeitspeichereigenschaft, jedoch einen

Konversionswirkungsgrad von unter 40%. Dem gegenüber stehen Speichertechnologien mit einem sehr

hohen Wirkungsgrad, jedoch auch mit sehr hoher Selbstentladung, wie z.B.: Schwungräder. Das Ergebnis

ist für beide Systeme jedoch ähnlich. Daneben liegen Systeme, die sowohl in Effizienz und Selbstentladung

herausragende Eigenschaften haben. Ein Beispiel dafür sind die Li-Ionen Batterien.

V 1.0 | 42

Abbildung 37: Gesamterzeugungsverluste durch den Einsatz verschiedener Speichertechnologien und Speicherkonfigurationen

4.5.3 Speicherauslastung

Die in Kapitel 4.1.3 beschriebene Methodik zur Bestimmung der Nutzung des Speichers wird auf die

einzelnen Speicherszenarien und –technologien umgelegt und jeweils der Nutzungsgrad der Technologien

für die einzelnen Szenarien bestimmt.

Abbildung 38 zeigt als Ergebnis die relativen Zyklenzahlen im Vergleich. Es ist erkennbar, dass die

eingesetzten Speichersysteme nur in sehr geringem Umfang genutzt werden. Die Unterschiede in den

Zyklenzahlen sind vor allem auf die Selbstentladung zurückzuführen.

V 1.0 | 43

Abbildung 38: Vergleich der Zyklenanzahl der einzelnen Speichertechnologien und Konfigurationsszenarien

4.5.4 Technologieauswahl

Aus den in Abbildung 36 und Abbildung 37 dargestellten Ergebnissen ist es möglich in Abhängigkeit der

Speichergröße passende Technologien auszuwählen. Grundsätzlich ist ersichtlich das klassische

Leistungsspeicher wie z.B.: Kondensatoren, Schwungräder und SMES nicht geeignet sind. Dies wird vor

allem deutlich, wenn ein größeres Speichersystem gewählt wird. Auffallend gut schneidet bei der Analyse

die Lithium-Ionen Technologie ab, da diese einen sehr hohen Wirkungsgrad und eine sehr geringe

Selbstentladung aufweist. Aus der durchgeführten Analyse werden die folgenden Speichertechnologien für

eine weiterführende Analyse ausgewählt:

Lithium-Ionen

Blei

Vanadium Redox Flow

Pumpspeicher

Power to Gas

Compressed Air (CAES)

In Bezug auf die gewählten Batterietechnologien handelt es sich dabei um Systeme, die ausgereift und gut

verfügbar sind.

Im Vergleich der Speichertechnologien ist es wesentlich auch zusätzliche, äußere Faktoren zu

berücksichtigen, wie beispielsweise die Bedingungen am Ort der Speicherung. So sind Pumpspeicher und

CAES-Systeme nur dort realisierbar, an denen geeignete geographische Verhältnisse vorherrschen. Dies

stellt einen signifikanten Nachteil gegenüber Speichersystemen wie Li-Ionen, VRB oder Bleispeicher dar, die

grundsätzlich überall aufgebaut werden können.

4.6 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

Anhand der in Kapitel 4.1 beschriebenen Methodik und der in Kapitel 4.5 gewählten Speichertechnologien

wird eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durchgeführt. Dazu werden für jedes Szenario die Anschaffungspreise

der Systeme und die Reichweite in Jahren bestimmt. Auf Basis dieser Ergebnisse ist es möglich eine

Abschätzung der Kosten vorzunehmen und die wirtschaftlich geeignetsten Speichertechnologien

auszuwählen. Da bei der angedachten Speichereinsatzstrategie kein Einkommen im klassischen Sinne

vorhanden ist, ist es nicht notwendig eine komplette Investitionsrechnung durchzuführen.

V 1.0 | 44

4.6.1 Anschaffungskosten

Der Anschaffungspreis des Speichersystems setzt sich grundsätzlich aus dem Energiepreis, dem

Leistungspreis und den Zusatzkosten zusammen. Eine Überdimensionierung der Speicherkapazität muss

zum Energiepreis hinzugerechnet werden. Auf dieser Basis ist es möglich die Anschaffungskosten des

Systems zu bestimmen. Die Kostenstruktur teilt sich dabei, wie in Formel 4 dargestellt in einzelne

Komponenten auf:

( ) Formel 4

Dabei stellen TCC die Total Capital Cost und somit die Gesamtkosten dar. P ist die Nennleistung der

Speichereinheit, C die Nennkapazität. Pcost sind leistungsbezogene Kosten wie z.B.: Turbinen, Stacks, etc.

PCS stellen die Kosten für das Power Conversion System (z.B.: Wechselrichter und Transformatoren) dar

und BOP die Peripheriekosten wie z.B. Gebäude, Stromleitungen oder Steuern. Ccosts sind die

kapazitätsbezogenen Kosten, wie beispielsweise Staudämme und Elektrolyte. Die Nennkapazität muss um

den Entladungsgrad (DOD) erweitert werden, damit die benötigte Nettokapazität erreicht wird.

Für die Berechnung der Kosten für der einzelnen Speicherszenarien und -technologen, werden die in der

Literaturrecherche erörterten Kostenkennzahlen verwendet (Abbildung 39).

Abbildung 39: Kostenkomponenten einzelner Speichertechnologien im Vergleich

Die Kostenstruktur ist in verschiedenen Studien auf unterschi

new endb e r i c h t leistungsautarkie römerland carnuntum · 2020. 1. 30. · carnuntum, wobei...

Documents