Intelligentes Stromnetz

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1 Intelligentes Stromnetz Philipp Nobis Florian Samweber 1

2 Gliederung 1. Stromnetze für die Energiewende 2. Die Forschung in Garmisch- Partenkirchen 2

3 3 Stromnetze für die Energiewende

4 4 Freiflächenanlagen als Lösung der Energiewende?

5 5 Neue Verbraucher

6 Stromverbrauch in Deutschland In Deutschland werden etwa 20% des Endenergiebedarfs durch Elektrizität gedeckt betrug die maximale Last in Deutschland 81,7GW. 6

7 Elektrizitätsversorgung in Deutschland Ganzheitliche Optimierung der Energieversorgungsstruktur Durch die Energiewende steigen die Anforderungen an alle Komponenten der Energieversorgungsstruktur in alle Spannungsebenen. 7

8 Spannungsbandhaltung Einsatz von regelbaren Komponenten Effektivspannung muss 95 % der Zeit im Bereich +/- 10 % der Nennspannung liegen. Nicht immer steht das volle Spannungsband zur Verfügung: HS/MS -Trafo ONT MS-Strang NS-Strang MS-Strang ONT NS-Strang Regelbare Ortsnetztransformatoren Reihentransformatoren Blindleistungskompensation 8

9 NOVA: Optimierung Verstärkung - Ausbau Smart Grid Herausforderungen für die Hochspannung Übertragungsnetz Netz-Optimierung vor Verstärkung und Ausbau Suche nach intelligenten Lösungen zur Verringern des konventionellen Netzausbaubedarfs 9

10 NOVA: Optimierung Verstärkung - Ausbau Smart Grid Visionen für die Niederspannung Verteilnetze Viele Möglichkeiten für eine intelligente Netzführung in den Verteilnetzen, z.b.: Lastflexibilisierung Intelligente Ladung von Elektrofahrzeugen Batteriespeichersysteme zur Kopplung mit PV-Anlagen Regelbare Komponenten 10

11 Das egap-projekt Smart Grid Grundlage einer elektromobilen Zukunft Ermöglicht durch die Hans und Klementia Langmatz Stiftung Projektpartner: 11 Gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie (BStMWIVT)

12 Smart Grid Basis einer elektromobilen Zukunft Motivation: Warum ein Smart Grid? Ausbau dezentraler Einspeisung (PV, BHKW, Wind, ) Schlecht prognostizierbare Einspeisung Einfluss auf Spannung schlecht regelbar über Kraftwerke oder HS/MS-Trafos Netzengpässe verhindern teilweise einen weiteren Ausbau von DEA Steigende Anzahl an Elektrofahrzeugen Hohe Lasten kommen zu den bisherigen Lastspitzen hinzu Zunehmende Belastung für Verteilungsnetze und Netzkomponenten 12 Kopplung Verbrauch und Erzeugung Sinkende IKT-Kosten ermöglichen mehr preiswerte Steuerungen Möglichkeit Elektrofahrzeuge preis- und netzfreundlich zu laden

13 Projekt: Smart Grid Basis einer elektromobilen Zukunft Analyse & Modellbildung Prognosen Simulation 13 Technologie

14 14 Welches Potential hat GAP im Bezug auf Solarstromerzeugung?

15 Installierte PV-Leistung auf Gebäuden in Garmisch- Partenkirchen [kwp] Die bisherige Entwicklung von Photovoltaik in GAP FfE Lmsti-01#A Netzstabilisierung GAP_eV_ Jahr (nur Dachflächenanlagen, keine Freiflächenanlagen)

16 16 Räumliche Verteilung der PV-Anlagen in Garmisch-Partenkirchen

17 17 Wie setzt sich der Strom in GAP im Moment zusammen?

18 Stromnetz Verteilerkasten Ortsnetztransformator 18

19 19 Heute: Lastspitzen ähnlich hoch wie Erzeugungsspitzen

20 Netzstützung mit Elektrofahrzeugen Alternativen zur Spannungsregelung: Quelle Hintergrundgrafik: Kerber, TUM Regulierung der Ladeleistung zur Beeinflussung des Spannungsabfalles Bereitstellung von Blindleistung erhöht Spannung Automatische Stufensteller erhöhen Spannungsniveau 20

21 21 Methodik: Simulationsmodell GridSim

22 Einfluss von ungesteuerten Elektrofahrzeugen Elektrofahrzeuge mit hoher Ladeleistung erhöhen die Lastspitze im Netzgebiet stärker als Elektrofahrzeuge mit geringer Ladeleistung Ladeleistungsbedingte Lasterhöhung betrifft ca. 20 % der Zeit, sonst ist die Last geringer Bei geringer Ladeleistung ist die elektromobile Grundlast höher als bei hoher Ladeleistung Typtag: 22

23 Leistung in kw Lasterhöhung durch Elektrofahrzeuge im Winter % :00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00-10 Haushalt PV-Erzeugung Elektrofahrzeug Summe ohne EFZ Summe mit EFZ

24 Leistung in kw Lasterhöhung durch Elektrofahrzeuge im Sommer % (ggü. Winter) ca. 2,5h % :00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00-10 Haushalt PV-Erzeugung Elektrofahrzeug Summe ohne EFZ Summe mit EFZ

25 PV-Eigenverbrauch durch Ladesteuerung Export von PV-Energie aus dem Netzgebiet: -26% ~ 9 17 % weniger Ausfuhr von PV-Energie durch gesteuertes Laden, -20% -13% EFZs tragen zur Reduzierung von Export-Energie bei. -43% -28% -26% 25

26 CO2 Emissionen 2030: Elektrofahrzeuge mit Ladesteuerung PV-Energie, erzeugt im Netzgebiet, wird zu den EFZs geleitet % mehr Eigen-PV. 45% 26

27 CO2 Emissionen 2030: Haushalte ohne Elektrofahrzeuge Energiemix im durchschnittlichen Haushalt: Normale Verbraucher erhalten weniger Eigen-PV und evtl. schlechtere spez. CO 2 -Emission. 3 6 % weniger Eigen-PV 5% normaler Verbraucher 27

28 CO2 Emissionen: typischer Tag für verschiedene Haushaltstypen Verlauf spezifischer CO 2 -Emissionen typischer Tage nach verschiedenen Haushaltstypen: 28

29 Szenarien Wohngebiet in Garmisch-Partenkirchen Versorgt von einem Ortsnetztransformator 202 Haushalte 3 MWh/a Durchschnitt Hausspeichersysteme 30 % der Haushalte mit PV-Anlage 7,5 kwh Kapazität Elektroautos 22 kwh Kapazität 10 % - 50 % Verbreitung 3,5-14 kw Ladeleistung PV- Anlagen 36 % der Haushalte 5 kw p Mittelwert 29

30 Ergebnisse: Spannungshaltung Im betrachteten Szenario sind Spannungsbandverletzungen auch mit Elektrofahrzeugen relativ selten Die eigenverbrauchsoptimierte Ladesteuerung mit spannungsabhängiger Blindleistungsregelung reduziert Über- und Unterspannungen 30 Szenario: 50 % der HH haben BEVs, 14 kw Ladeleistung

31 Ergebnisse: Spannungshaltung Eine PV-Eigenverbrauchserhöhende Ladesteuerung hat geringe, positive Auswirkungen auf die Spannung Durch eine spannungsgeregelte Blindleistungsregelung für Elektrofahrzeuge können Spannungsbandverletzungen etwa halbiert werden 31

32 32 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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