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 Einteilung Deutschlands in Typgebiete anhand PV- und Windenergieleistung
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 Basisergebnisse
 Sensitivitätsberechnungen
 Blindleistungsbereitstellung zur
Spannungshaltung in Verteilnetzen Stand
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 Technische Randbedingungen
 Maximal zulässige Spannung 1.09 p.u.
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NS-Ebene als Ursache für
Einspeisemanagement
 Regelbare Ortsnetztransformatoren
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Ziel der Studie
 Überprüfung der Allgemeingültigkeit der von EWE aufgestellten These zum 5 %-Ansatzes
 Quantifizierung d...
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Intelligentes Einspeisemanagement als Chance für die Energiewende

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In der Systemstudie zum Einspeisemanagement
erneuerbarer Energien untersuchte die RWTH Aachen im Auftrag von EWE, inwieweit sich ohne Netzausbau deutlich mehr Ökostrom ins Netz integrieren lässt, wenn Windkraft- und Photovoltaikanlagen bei Engpässen geringfügig gedrosselt werden.

Dazu simulierten die Forscher viele unterschiedliche Mittel- und Niederspannungsnetze mit realistischen Annahmen – zum Beispiel im Tages- und Jahresverlauf unterschiedliche Muster für den Stromverbrauch und den Ertrag an Wind- und Sonnenenergie. Betrachtet wurden dann die Wirkungen verschiedener Abregelungsstrategien - z.B. pauschale "Tempolimits" für Erneuerbare vs. flexible "Verkehrsleitsysteme" - hinsichtlich ihres Potenzials zur Steigerung der Anschlusskapazität, einer möglichst geringen Abregelung von Energie und der Kosten.

Ein "intelligentes Einspeisemanagement" - die passgenaue Fernsteuerung der Anlagen durch intelligente Mess- und Steuertechnik zeigt dabei das Potenzial, mit sehr geringen Eingriffen und im Vergleich günstigen Kosten die Aufnahmekapazität des Netzes zu verdoppeln.

Zudem wurden in ersten Betrachtungen die Hebelwirkung im Einsatz intelligenter Trafos und verschiedener Spannungskonzepte beleuchtet.

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Intelligentes Einspeisemanagement als Chance für die Energiewende

  1. 1.  Hintergrund und Ziel der Systemstudie  Modellierung und Bewertung von Einspeisemanagementkonzepten  Untersuchungsergebnisse  Zusammenfassung und Fazit Oldenburg, 09. Juli 2015 Abschlusspräsentation zur Systemstudie zum Einspeisemanagement erneuerbarer Energien im Auftrag der EWE Aktiengesellschaft
  2. 2. These der EWE  Bei einer Abregelung von maximal 5 % der Jahreseinspeisung kann installierbare EE-Leistung im EWE-Verteilnetz mit intelligentem Einspeisemanagement verdoppelt werden Hintergrund und Ziel der Studie Einleitung 1 0 20 40 60 80 100 1 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 8760 Zeit h % Windenergieanlage PV-Anlage 3 % der Gesamtenergie RelativeEinspeisung BMWi Grünbuch  Berücksichtigung des Einspeisemanagements in Netzplanung  Einspeisemanagement mit Abregelung von maximal 3 % der Jahreseinspeisung Ziele der Studie  Überprüfung der Allgemeingültigkeit der von EWE aufgestellten These des 5 %-Ansatzes  Quantifizierung des technisch erforderlichen Einspeisemanagements bei Erhöhung der installierten EE-Leistung für ländliche Regionen in Deutschland
  3. 3. MODELLIERUNG UND BEWERTUNG VON EINSPEISEMANAGEMENTKONZEPTEN 2
  4. 4.  Fehlende öffentliche Datenbasis zur Abbildung realer Netzstrukturen für Deutschland  Notwendigkeit zur Abbildung von extremen und typischen Netzen  Probabilistische Generierung synthetischer Verteilnetze  Rückwirkung von Abregelungen zwischen Spannungsebenen  Spannungsebenenübergreifende Betrachtung der Mittel- und Niederspannungsebene Überblick Methodik Methodik 3 StromNEV EEG-Anlagenregister Statistisches Bundesamt … Aufbereitung Eingangsdaten Bewertung Einspeise- managementkonzepte Ergebnisauswertung Regionalspezifische probabilistische Generierung synthetischer Verteilnetze  Tageszeitliche und saisonale Abhängigkeiten der Einspeise- und Verbrauchsverläufe  Zeitraumbetrachtung als stundenscharfe Jahressimulation  Plausibilisierung der synthetischen Netze anhand realer Netzstrukturen für Netzregion Cloppenburg/Emsland
  5. 5.  Monte-Carlo Simulation zur probabilistischen Bewertung des Einspeisemanagements  Netzanschlusskapazität als maximale installierte EE-Leistung, für die keine Grenzwertverletzungen auftreten  Zufallsziehungen einzelner EE-Anlagen  Stochastische Platzierung im Netz  Iterative Erhöhung der EE-Leistung  Bewertung Einspeisemanagement  Stundenscharfe Simulation eines Jahres  Berechnung notwendiger Abregelung  Umfangreiches Verfahren zur Simulation von Einspeisemanagement  Untersuchung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte  Identifizierung relevanter Einflussfaktoren auf Einspeisemanagement Verfahren zur Bewertung des Einspeisemanagements Methodik 4 Monte-Carlo-Simulation Ermittlung Netzanschluss- kapazität Aufbau synthetisches Verteilnetz Bewertung Einspeisemanagement Iterative Erhöhung der EE-Leistung Jahressimulation Einspeisemanagement Platzierung weiterer EE-Anlagen
  6. 6.  Einspeisemanagement nur basierend auf Netzsensitivitäten führt zu hohen Abregelungen einzelner EE-Anlagen  Einführung von Straftermen zur vergleichmäßigten Verteilung der abgeregelten Energie auf EE-Anlagen  IKT-Anbindung für alle EE-Anlagen im Netz erforderlich über Mobilfunk  Hoher Investitions- und Umsetzungsaufwand Intelligentes Einspeisemanagementkonzept  Ermittlung Abregelungsmaßnahmen  Nur dort, wo Engpass auftritt  Nur dann, wenn Engpass auftritt  Nur so viel, bis Grenzwertverletzungen behoben  Minimierung der insgesamt abgeregelten Energie Untersuchte Einspeisemanagementkonzepte (1) Methodik 5 0 5 10 15 20 25 30 % EE-Anlage mit Vergleichmäßigung der Abregelungsenergie ohne Vergleichmäßigung der Abregelungsenergie Leitsystem Hier: Reduktion um mehr als 70 % Anlagenabregelung
  7. 7. Pauschale Spitzenkappung  Ex-Ante Begrenzung der zulässigen Einspeiseleistung  Umsetzung der Kappungsgrenze für jede Stunde des Jahres und jede EE-Anlage  Energetisch gleiche Kappung für alle Primärenergietypen  Abregelung ungeachtet aktueller technischer Notwendigkeit Untersuchte Einspeisemanagementkonzepte (2) Methodik 6 Für jede Stunde des Jahres Umsetzung der minimalen Kappungsgrenzen für gesamtes Jahr Synthetisches Verteilnetz mit installierten EE-Anlagen 0 20 40 60 80 100 1 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 8760 Bestimmung der erforderlichen Kappungsgrenze Leitsystem  Keine IKT-Anbindung der EE-Anlagen notwendig  Niedriger Umsetzungs- und Investitionsaufwand Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept  Nur IKT-Anbindung von EE-Anlagen in der MS-Ebene  Intelligente Abregelung in der MS-Ebene  Spitzenkappung in der NS-Ebene
  8. 8. UNTERSUCHUNGSERGEBNISSE 7  Basisergebnisse  Sensitivitätsberechnungen
  9. 9. 50 % 0 0 2 4 6 8 10 12 14 Häufigkeitsdichte % Max. Anlagenabregelung10 % 90 %  Vernachlässigung des Netzausbaus  Einspeisemanagement bis technische Grenz- werte in jeder Situation eingehalten werden  Simulation einer Vielzahl Verteilnetze in Deutschland  Stochastische Auswertung  Maximale Anlagenabregelung  Insgesamt abgeregelte Energie  Große Streuung in Ergebnissen erkennbar Intelligentes Einspeisemanagement Ergebnisse 8 Häufigkeitsdichte der max. Anlagenabregelung bei 200 % EE-Leistung max. Anlagenabregelung < 2,4 % in 50 % der untersuchten Netze
  10. 10. 0 1 2 3 4 5 100 125 150 175 200 225 250 10% Quantil 50% Quantil 90% Quantil % Insg.abgeregelteEnergie Installierte EE-Leistung %  Vernachlässigung des Netzausbaus  Einspeisemanagement bis technische Grenz- werte in jeder Situation eingehalten werden  Simulation einer Vielzahl Verteilnetze in Deutschland  Stochastische Auswertung  Maximale Anlagenabregelung  Insgesamt abgeregelte Energie  Große Streuung in Ergebnissen erkennbar  Niedriger Partizipationsgrad der EE-Anlagen an Abregelungsmaßnahmen  Hohe technische Effizienz des intelligenten Einspeisemanagements aufgrund situations- und standortabhängiger Abregelung der EE-Anlagen Intelligentes Einspeisemanagement Ergebnisse 8 Maximale Anlagenabregelung 0 5 10 15 20 100 125 150 175 200 225 250 10% Quantil 50% Quantil 90% Quantil % Max.Anlagenabregelung Installierte EE-Leistung % Insgesamt abgeregelte Energie
  11. 11. Vergleich untersuchter Einspeisemanagementkonzepte Ergebnisse 9 0 10 20 30 100 125 150 175 200 225 250 % % Max.Anlagenabregelung 0 10 20 30 100 125 150 175 200 225 250 % Installierte EE-Leistung % Insg.abgeregelteEnergie Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept  Intelligentes Einspeisemanagement  Anlagenscharf und abhängig von Netznutzung  Vergleichmäßigung der abgeregelten Energie  Niedriger Partizipationsgrad  Pauschale Spitzenkappung  Gleiche Kappung für alle Anlagen  Unabhängig von Netznutzung  Hoher Partizipationsgrad  Kombiniertes Einspeisemanagement  Intelligente Abregelung für Anlagen mit hoher Leistung (MS-Ebene)  Umsetzung von Kappungsgrenzen für Anlagen mit niedriger Leistung (NS-Ebene) Installierte EE-Leistung 50 %-Quantil der insgesamt abgeregelten Energie 50 %-Quantil der maximalen Anlagenabregelung
  12. 12.  Intelligentes Einspeisemanagement  Anlagenscharf und abhängig von Netznutzung  Vergleichmäßigung der abgeregelten Energie  Niedriger Partizipationsgrad  Pauschale Spitzenkappung  Gleiche Kappung für alle Anlagen  Unabhängig von Netznutzung  Hoher Partizipationsgrad  Kombiniertes Einspeisemanagement  Intelligente Abregelung für Anlagen mit hoher Leistung (MS-Ebene)  Umsetzung von Kappungsgrenzen für Anlagen mit niedriger Leistung (NS-Ebene) Vergleich untersuchter Einspeisemanagementkonzepte Ergebnisse 9 0 10 20 30 100 125 150 175 200 225 250 % % Max.Anlagenabregelung 0 1 2 3 4 5 100 125 150 175 200 225 250 % Installierte EE-Leistung % Insg.abgeregelteEnergie Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept 9% 18% 22% Installierte EE-Leistung 14% 50 %-Quantil der insgesamt abgeregelten Energie 50 %-Quantil der maximalen Anlagenabregelung
  13. 13. Effizienz der Einspeise- managementkonzepte nur mit Bewertung des Nutzens quantifizierbar EWE-These auf den Großteil der Verteilnetze in Deutschland übertragbar  Heterogenität der Verteilnetze in Deutschland  Differenzierte Betrachtung des 5 %-Ansatzes erforderlich  Potenzial zur Erhöhung der installierbaren EE-Leistung abhängig von Einspeise- managementkonzept  Begrenzender Faktor vielfach hohe lokale Konzentration von EE-Anlagen  Weiterführende Untersuch- ungen mit Bewertung des Nutzens in Form der Einsparung von Netzausbau- maßnahmen zu empfehlen Übertragbarkeit des 5 %-Ansatzes Ergebnisse 10 0 20 40 60 80 iEisMan pS kEisMan max. Anlagenabregelung von höchstens 3 % max. Anlagenabregelung von höchstens 5 % % AnteilNetze Intelligentes Einspeise- mangement Pauschale Spitzen- kappung Kombiniertes Einspeise- management Anteil Netze für die bei Einspeisemanagement von x % installierbare EE-Leistung verdoppelt wird
  14. 14. 0 1 2 3 4 5 100 125 150 175 200 225 250 JährlicheKosten Mio. € %  IKT-Investitionskosten  Annahme Grüne-Wiese-Planung  450 € für Controller je anzubindender EE-Anlage*  IKT-Betriebskosten  Verbindungs-, Instandhaltungs- und Verwaltungskosten für Telekommunikationsanbindung  39 € je Jahr und EE-Anlage*  Beibehaltung EE-Ausbauziele  Annahme vollständigen energetischen Ausgleichs abgeregelter Energie  Gesamtwirtschaftliche Kosten für Ersatzbeschaffung von 100 €/MWh*  Intelligentes Einspeisemanagement unter den getroffenen Annahmen am kostengünstigsten Kostenbewertung Ergebnisse 11 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 100 125 150 175 200 225 250 JährlicheKosten Mio. € 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 100 125 150 175 200 225 250 JährlicheKosten Mio. € % Installierte EE-Leistung IKT-InvestitionIKT-BetriebBeschaffung Ersatzenergie*Quelle: BMWi Verteilernetzstudie Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung Kombiniertes Einspeisemanagement
  15. 15.  Einteilung Deutschlands in Typgebiete anhand PV- und Windenergieleistung  Verteilnetze in PV-geprägten Gebieten erfordern größere Abregelungsmaßnahmen  Einspeisemanagement häufig spannungsgetrieben  Höhere Spannungsbandverletzungen in PV-geprägten Niederspannungsnetzen Typgebietsauswertung Ergebnisse 12 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 % Max.Anlagenabregelung Mittlere max. Anlagenabregelung bei 200 % EE-Leistung Mittlere abgeregelte Energie bei 200 % EE-Leistung % Insg.abgeregelteEnergie PV- geprägt Wind- geprägt gemischt- geprägt PV- geprägt Wind- geprägt gemischt- geprägt Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept PV-geprägt Wind-geprägt gemischt-geprägt
  16. 16. UNTERSUCHUNGSERGEBNISSE 13  Basisergebnisse  Sensitivitätsberechnungen
  17. 17.  Blindleistungsbereitstellung zur Spannungshaltung in Verteilnetzen Stand der Technik (z. B. 𝑐𝑜𝑠𝜑(𝑃)-Kennlinie)  Blindleistungsbereitstellung durch Abregelung beeinflusst  Modifizierung des Blindleistungskonzeptes der EE-Anlagen während Abregelung Einfluss modifizierter Blindleistungskonzepte Ergebnisse 14 0 20 40 60 80 iEisMan pS kEisMan Konzept 1 Konzept 2 Konzept 3 Intelligentes Einspeise- mangement Pauschale Spitzen- kappung Kombiniertes Einspeise- management % AnteilNetze Anteil Netze für die bei einer max. Anlagenabregelung von höchstens 5 % die EE-Leistung verdoppelt werden kannZunahme spannungs- senkender Blindleistungs- einspeisung  Durch Anpassung der Blindleistungskonzepte bei Einspeisemanagement lässt sich abgeregelte Energie senken Konzept 1: 𝑐𝑜𝑠𝜑(𝑃)-Kennlinie während Abregelung Konzept 2: 𝑐𝑜𝑠𝜑 konstant während Abregelung Konzept 3: Blindleistungsbereitstellung der EE-Anlagen konstant während Abregelung 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 Konzept 1 Konzept 2 Konzept 3 0.0 0.5 1.0 1.5 Konzept 1 Konzept 2 Konzept 3 % Max.Anlagenabregl. % Insg.abg.Energie Auswertung der 50 %-Quantile für intelligentes Einspeisemanagement - 29 % - 36 % - 32 % - 42 %
  18. 18.  Technische Randbedingungen  Maximal zulässige Spannung 1.09 p.u.  Maximale thermische Belastbarkeit 100 % Einfluss der Berücksichtigung von Sicherheitsmargen Ergebnisse 15 1,6 % 1,8 % 2,1 % 2,8 % 3 % 3,3 % 5 % 5 % 5,2 % 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1 1.05 1.075 1.08 1.085 1.09 1.095 100 % 90 % 80 % 1.085 p.u. 1.090 p.u.1.080 p.u. Max. zulässige Betriebsspannung Max.zulässigerBetriebsstrom 50 %-Quantile der max. Anlagenabregelung für Netzregion Cloppenburg/Emsland (200 % installierte EE-Leistung)* 50 %-Quantil der max. Anlagen- abregelung  Prognoseunsicherheiten von Einspeisung und Verbrauch  Vollständige Beobachtbarkeit des Verteilnetzes nicht sichergestellt  Untersuchung des Einflusses der Berücksichtigung von Sicherheits- margen auf das erforderliche Einspeisemanagement  Erhöhte Sicherheitsmargen insbesondere für max. zulässige Betriebsspannung führt zu größeren Abregelungsmaßnahmen *ausgewertet für intelligentes Einspeisemanagement
  19. 19.  Vielfach Spannungsbandverletzungen in NS-Ebene als Ursache für Einspeisemanagement  Regelbare Ortsnetztransformatoren (rONT) als alternative bzw. ergänzende Lösung  Untersuchung der Auswirkungen von rONT über grundlegende Abschätzung mittels flächendeckendem Einsatz  Abschätzung zeigt Reduktion erforderlicher Abregelungsmaßnahmen  Für abschließende Aussage vollständige Kosten-Nutzen-Analyse erforderlich Einfluss regelbarer Ortsnetztransformatoren Ergebnisse 16 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 10% Quantil 50% Quantil 90% Quantil % 0 2 4 6 8 10 12 10% Quantil 50% Quantil 90% Quantil % Max.AnlagenabregelungInsg.abgeregelteEnergie - 64 % - 48 % - 93 % - 98 % - 100 % - 100 % Reduktion der Abregelung bei Einsatz von rONT (200 % installierte EE-Leistung) Intelligentes Einspeisemanagement mit Einsatz von rONT Intelligentes Einspeisemanagement ohne Einsatz von rONT
  20. 20. Ziel der Studie  Überprüfung der Allgemeingültigkeit der von EWE aufgestellten These zum 5 %-Ansatzes  Quantifizierung des technisch erforderlichen Einspeisemanagements bei Erhöhung der installierten EE-Leistung für ländliche Regionen in Deutschland Vorgehen  Monte-Carlo-Simulation verschiedener Einspeisemanagementkonzepte auf Basis synthetischer Verteilnetze für ländliche Regionen in Deutschland Untersuchungsergebnisse  EWE-These ist bei intelligentem Einspeisemanagement auf Großteil der ländlichen Verteilnetze in Deutschland übertragbar  Abregelung vielfach aufgrund von Spannungsbandverletzungen in der NS-Ebene  Höhere max. Anlagenabregelungen in PV-geprägten Regionen  Blindleistungskonzepte bei Abregelung entscheidend  Weiterführende Untersuchungen mit Bewertung der Einsparung von Netzausbaumaßnahmen insbesondere zu empfehlen bei  Untersuchungen mit rONT  Einspeisemanagementkonzepten mit pauschaler Abregelung Zusammenfassung und Fazit 17

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