15. Symposium Energieinnovation, , Graz/Austria

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2 BMWI-FÖRDERPROGRAMM (SINTEG) "SCHAUFENSTER INTELLIGENTE ENERGIE - DIGITALE AGENDA FÜR DIE ENERGIEWENDE" Wichtiger Beitrag zur Digitalisierung der Energiewende Ein Modell für intelligente Netze und Märkte Eine "Blaupause für die Energiewende Zentrale Themen Effizienter und sicherer Netzbetrieb bei hohen Anteilen EE Hebung Effizienz- und Flexibilitätspotenziale Interaktion von Netz und Markt Ziel des Förderprogramms Lösungen für eine klimafreundliche, effiziente und sichere Energieversorgung mit hohen Anteilen erneuerbarer Energien sollen entwickelt und großflächig demonstriert werden. SINTEG in Zahlen Über 2 beteiligte Unternehmen Ein Fördervolumen von ca. 23 Mio. Euro Die Laufzeit beträgt 4 Jahre

3 GLIEDERUNG 1. Hintergrund und Motivation 2. Methodisches Vorgehen Identifikation von Standorten für Ladeinfrastruktur Generierung synthetischer Zeitverläufe für Ladevorgänge Ergebnisse Szenarien im Projekt Designetz Vorstellung der Untersuchungsregion Auswirkungen der Ladeinfrastruktur auf das Verteilnetz Fazit und Zusammenfassung 3

4 Hintergrund und Motivation ELEKTROMOBILITÄT UND LADEINFRASTRUKTUR Starker Anstieg der Anzahl an E-KFZ erwartet Politische Ziele: Bis 23 sechs Millionen E-KFZ Förderprogramme für E-KFZ und Ladeinfrastruktur Ø Integration der Ladeinfrastruktur in die Verteilnetze Ladeinfrastruktur hauptsächlich in Nieder- und Mittelspannungsebene angeschlossen Bestandsentwicklung Elektrofahrzeuge in DE (Quelle: Kraftfahrt-Bundesamt, Stand: 1. Januar 217) Ø Auswirkungen auf Netzplanung/-betrieb zu untersuchen Im Projekt Designetz Untersuchung exemplarischer Netze Identifikation mögl. Standorte für Ladeinfrastruktur Generierung realitätsnaher Lade-Zeitreihen Simulation der Auswirkungen auf das Netz Jahr Maßnahmen für Markthochlauf der Elektromobilität (Quelle: Nationale Plattform Elektromobilität, 216) 4

5 Methodisches Vorgehen ÜBERSICHT Designetz Rahmenszenarien Netzdaten der Modellregion Regionalisierte Szenarien der Netznutzung Generierung synthetischer Ladeprofile Positionierung der Ladeinfrastruktur 11 kw 3,7 kw + 22 kw Öffentliche, georeferenzierte Daten Simulation der Netzbelastung je Szenario Berücksichtigung von Steuerungseingriffen in Ladeprofile (Abh. von simulierten Flexibilitätsoptionen) Leistungsflusssimulation in stündlichem Zeitraster Bestimmung kritischer Betriebsmittelbelastungen 15. Symposium Energieinnovation, , Graz/Austria Bestimmung kritischer Knotenspannungen 5

6 Methodisches Vorgehen STANDORTE FÜR LADEINFRASTRUKTUR Verteilung privater Bewertung der Standorte Ladeinfrastruktur auf bestehende Netzkunden Analyse der Flächennutzung Stochastische Positionierung der Ladeinfrastruktur 11 kw Städtisch Ländlich (städtisch, ländlich, gewerbl.) über CORINE Landcover Stochastische Positionierung 2,3 kw 3,7 kw der Ladeinfrastruktur nach Güte der Flächennutzung Stochastische Zuordnung der Ladenennleistungen 6

7 Methodisches Vorgehen ÖFFENTLICHE LADEINFRASTRUKTUR Identifikation von Parkplätzen im Netzgebiet über Open-Street-Map Parkplätze gemäß OSM Zuordnung zu Netzknoten (OSM) Zuordnung des Flächenschwerpunkts zu Netzknoten mit kürzester Distanz Fläche des Parkplatzes als potentielle Eignung des Standorts bei Regionalisierung Zuordnung von dreiphasigen Ladesäulen und Schnellladestationen Parkplatzfläche (OSM) Flächenschwerpunkt Netzknoten Zuordnung Parkplatz zu Netzknoten 7

8 Methodisches Vorgehen ZEITVERLÄUFE DER LADEVORGÄNGE Laden im öffentlichen Raum *3) Privates Laden Modellierung verschiedener Fahrertypen Ableitung der Auslastung öffentlicher (Pendler, Gelegenheitsfahrer, Gewerbe) Ladeinfrastruktur auf Parkplätzen über Bestimmung des ungest. Ladeverhaltens über zeitlichen Verlauf der Auslastung von Entfernung und Ankunftszeit Einzelhandelsgeschäften der Region Entfernung *1) Ladewahrscheinlichkeit Ankunftszeit *2) Strecke Wahrscheinlichkeit % %,4,6 1, 2, 3, 5, 1, km 1, Wahrscheinlichkeit 1 12 Ladewahrscheinlichkeit Zeit % 5 25 Mo Di Mi Do Fr Sa So Stunden *1) Mobilität in Deutschland, 28 /INFAS-1 1/ *2) Commisariat Général au Dévelopment Durable, Les véhicules électriques en perspective, 211 *3) Google 8

9 Methodisches Vorgehen GENERIERUNG SYNTHETISCHER LADEPROFILE Bei mehreren Ladesäulen an einem Netzkunden oder einer unterlagerten Netzebene werden die Ladeprofile aggregiert Ladeprofil 2 + = + Mo Di Mi Do Fr Sa So Aggregiertes Ladeprofil Mo Di Mi Do Fr Sa So Anwendung des Modells für nachfolgend betrachtetes MS-Netz Ø Maximale Gleichzeitigkeiten von ca. 31 % (Zeitpunkt: Freitag 18 Uhr) Ø Abgleich mit anderen Studien zeigt vergleichbare Gleichzeitigkeiten 25 % in Dissertation Nobis, 216, TU München *1) 33 % in Untersuchungen des Netzbetreibers Avacon *2) Mo Di Mi Do Fr Sa So *1) Nobis, Entwicklung und Anwendung eines Modells zur Analyse der Netzstabilität in Wohngebieten mit Elektrofahrzeugen, Hausspeichersystemen und PV-Anlagen, Dissertation München, 216 *2) Lehde, Autos im Stromnetz von morgen Was wissen wir schon heute?, % Max. Gleichzeitigkeit Ladeprofil 1 % 9

10 Ergebnisse SZENARIEN IM PROJEKT DESIGNETZ Drei DESIGNETZ Rahmenszenarien A: Zentrale Flexibilität / Referenz B: Dezentrale Flexibilität / Best-Guess C: Grüne Welt / Beschleunigte Energiewende 25 2 MW PVA (MS+NS) WEA (MS) Gemeinden: Bedburg, Bergheim, Elsdorf Grüne Welt Grüne Welt Zentrale Flexibilität Dezentrale Flexibilität Dezentrale Flexibilität niedrig Flexibilit ätsdurch dringun g IST Zentrale Flexibilität mittel WEA (HS) IstZustand Dezentr ale B Installierte EE-KapazitätenEEInstallierte (Netzebenen HS bis NS) Kapazitäten hoch C A Ladeinfrastruktur Grüne Welt Installierte EE-Leistung ittel niedrig m hoch MW Dezentrale Flexibilität Installierte Ladeinfrastruktur Zentrale Flexibilität Heute Betrachtetes Netzgebiet WEA (HS) WEA (MS+NS) PVA (HS) PVA (MS+NS) 1

11 Ergebnisse VORSTELLUNG DER UNTERSUCHUNGSREGION Mittelspannungs-Netzgebiet umfasst drei Gemeinden Fläche von ca. 243 km² mit ca. 16 Tsd. Einwohnern ca. 6 MS-Anschlusspunkte (Kunden/Ortsnetzstationen), ca. 3. NS-Anschlusspunkte Ladeinfrastruktur in der Untersuchungsregion je Szenario Nennleistungen einzelner Ladepunkte: 2,3 kw und 3,7 kw (einphasig), 11 kw (dreiphasig) sowie 5 und 15 kw Schnellladestationen (Vor)Städtische Ladepunkte vor allem mit Profilen für Pendler und Gelegenheitsfahrer Industriell/landwirtschaftlich geprägte Gebiete: verstärkt gewerbliche Ladeprofile Schnellladestationen nur im öffentlichen Raum angenommen Zentrale Flexibilität 16 MW Dezentrale Flexibilität 58 MW HS/MS-Umspannwerk MS-Netzknoten Grüne Welt 128 MW 11

12 Ergebnisse AUSWIRKUNGEN AUF DAS VERTEILNETZ Je Szenario Simulation des ungestörten Betriebs Lastflussberechnungen für ein Jahr in stündlichem Zeitraster Referenzrechnung: Ist-Zustand ohne E-KFZ Maximaler Leistungsbezug (für exemplarischen, bestehenden 3 MVA Transformator) 2 15 MW Spannungen im MS-Netz im ungestörten Betrieb unkritisch 1 (Minimale Spannung sinkt von 2,1 kv auf 19,8 kv) 5 Effekt der Ladevorgänge auf die NS-Ebene wird Referenz im weiteren Projektverlauf untersucht Ø Zentrale Flexibilität Dezentrale Flexibilität Grüne Welt Keine (n-1)-sicherheit in Szenarien Dezentrale Flexibilität und Grüne Welt für max. Leistungsbezug Maßnahmen durch den Netzbetreiber werden erforderlich Ausbau des Netzes gemäß aktueller Planungsgrundsätze Alternativ ist ein Einsatz netzdienlicher Ladestrategien für E-KFZ denkbar 12

13 Ergebnisse AUSWIRKUNGEN AUF DAS VERTEILNETZ Auswertung der aggregierten Leistungsflüsse über alle bestehenden HS/MS-Transformatoren (Nicht enthalten sind Einspeisungen aus neuen Windparks mit eigenen HS/MS-Transformatoren) Ø Situationen mit hoher EE-Einspeisung (zumindest ohne Einspeisemanagement) zukünftig die auslegungsrelevante Situation für viele Betriebsmittel Ø Wechselwirkung zwischen steuerbaren Lasten und Integration weiterer EE-Anlagen zu untersuchen Aggregierte Netzlast 12 8 MW Strombezug 4 Zeit [h] Zentrale Flexibilität Dezentrale Flexibilität Gruene Welt Referenz (216) Rückspeisung 13

14 Zusammenfassung FAZIT Motivation Untersuchung der Auswirkungen einer massiven Integration von Ladeinfrastruktur für E-KFZ in der Nieder- und Mittelspannungsebene auf Netzplanung und Netzbetrieb Methodisches Vorgehen Identifikation von Standorten für Ladeinfrastruktur auf Basis öffentlich zugänglicher Daten Generierung realitätsnaher Zeitreihen für Ladevorgänge Exemplarische Ergebnisse (für untersuchtes Mittelspannungsnetz) Deutlich erhöhte Auslastungen einzelner Betriebsmittel durch Ladevorgänge Zukünftig jedoch EE-Einspeisung häufig auslegungsrelevante Größe Ausblick Untersuchung intelligenter Alternativen zu konventionellen Netzausbaumaßnahmen Anwendung intelligenter Steuerungsstrategien des Netzes, netzdienliche Ladestrategien, etc. Ausweitung der Untersuchungen auf exemplarische NS-Netze 14

15 KONTAKT M.Sc. Jan Kellermann M.Sc. Lukas Löhr Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft (IAEW), RWTH Aachen University Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft (IAEW), RWTH Aachen University Tel: Website: Tel: Website: +49 () Institutsleitung Univ.-Prof. Dr.-Ing. Albert Moser +49 () Institutsleitung Univ.-Prof. Dr.-Ing. Albert Moser 15