Smart Energy Session 6 Smart Home I
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- Martin Auttenberg
- vor 8 Jahren
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1 Session 6 Smart Home I Rudolf Hergenröder SS 2014
2 Agenda 1. Organisatorisches 2. Energiewirtschaftliche Grundlagen 3. Auswirkungen des Energiekonzepts 4. Umsetzung des Energiekonzeptes 5. Staatliche Anreize und Vorgaben Session 6 1
3 Vorläufige Termine Termin Termin S1 Definition und Einflussfaktoren S8 E-Mobility (Hr. Dr. Eckstein, Audi) S2 Energiekonzept staatliche Anreize S7 Smart Home II S3 Smart Metering I (Hr. M. Bengsch,EMTG) 10 Fallstudie: Smart Home S4 Smart Metering II (Hr. M. Bengsch, EMTG) Fallstudie: Smart Metering (Hr. M. Bengsch) Präsentation Fallstudie Smart Metering S9 Smart Grid und Speicher (Hr. Dr. Hofer, EON Bayern) Präsentation Fallstudie Smart Home Prüfungsvorbereitung und Wrap-up Fallstudie: Smart Metering (Hr. M. Bengsch) Präsentation Fallstudie Smart Metering S6 Smart Home I Prüfungsvorbereitung und Wrap-up Session 6 2
4 Lernziel - Smart Home Am Ende von Session 6 sollen die Studenten folgendes kennen und verstehen Anwendungsbereiche und Kundennutzen von Smart Home kennen Notwendigkeit und Wirkungsweise von Demand Side Management und variablen Tarifen verstehen. Technische Funktionsweise von Smart Home kennen Geschäftsmodelle für Smart Home verstehen Strategische Optionen kennen und bewerten können Session 6 3
5 Was ist ein Smart Home? Was versteht man unter Smart Home? Welche Anwendungen gibt es in einem Smart Home? Was sind die Treiber für Smart Home? Warum braucht man ein Smart Home? Warum würde jemand Geld für ein Smart Home ausgeben? Was zeichnet ein Smart Home aus? Welche Charakteristiken hat ein Smart Home? Session 6 4
6 Bekanntheit Smart Home / Energiemanagement Smart Energy Vorstellungen von Befragten zu Smart Home: Smart Home erinnert an Smart Phone, man will damit gesehen werden. Da hat man ein Tableau, wo man alles bedienen kann: Die Rollläden, die Temperatur für die Räume, das Licht, die Lüftung geht auf und zu, wie viel Wasser bekommen die Pflanzen, wie oft wird der Rasen gemäht. Eine elektrische Klingel haben wir wohl. Das Haus ist 1962 gebaut und seitdem wurde da nichts gemacht. Quelle: Rheingold, Qualitative Wirkungsanalyse Smart Home und Energiemanagement Session 6 5
7 Bekanntheit Smart Home / Energiemanagement Smart Energy Vorstellungen von Befragten zu Smart Home: Der Kühlschrank, der die Milch bestellt, wenn sie alle ist. Das erinnert an James Bond Filme, wo das Bett automatisch ausklappt. So als Steuerungseinheit, dann kann ich nichts mehr vergessen. Ich bin da jetzt noch nicht so konsequent mit dem Ausschalten der Steckdosenleisten. Quelle: Rheingold, Qualitative Wirkungsanalyse Smart Home und Energiemanagement Session 6 6
8 Was ist ein Smart Home? Heimautomatisierung (Beleuchtung, Klima- und Heizungsanlagen Session 6 7
9 Was ist ein Smart Home? Assisted Living Smart Energy Session 6 8
10 Was ist ein Smart Home? Sicherheit Smart Energy Session 6 9
11 Was ist ein Smart Home? Multimedia Anwendungen Smart Energy Session 6 10
12 Was ist ein Smart Home? Smart Energy Energy Management Session 6 11
13 Was ist ein Smart Home? Smart Metering Smart Energy Session 6 12
14 Was ist ein Smart Home? Smart Energy Elektromobilität Session 6 13
15 Was ist ein Smart Home? Smart Energy Dezentrale Energieerzeugung Session 6 14
16 Smart Home ist nichts Neues.. Quelle: electronic industrie, Juni Automation-Jetzt-gehts-los Session 6 15
17 Treiber Smart Home - Allgemein Session 6 16
18 Treiber Smart Home - Kundensicht Quelle: CapGemini Session 6 17
19 Definition Smart Home Quelle: CapGemini Session 6 18
20 Definition Smart Home Unter dem Begriff,Smart Home versteht man die intelligente Vernetzung und Steuerung elektrischer Geräte im Haushalt Session 6 19
21 Anwendungen - Klassifizierung Vernetzung und Intelligenz sind keine Anwendungen für sich, sondern die technische Basis für Anwendungen Session 6 20
22 Anwendungen im Smart Home Session 6 21
23 Erste Produkte sind am Markt... controls based on by means of and... Central control unit Actors & sensors Automation rules 'Local control nodes' 'Remote control nodes' Wireless thermostats Personal computer SmartHome controller SmartPlugs... Remote control Mobile phone... on the move... enabling convenience, energy savings & security Session 6 22
24 Anwendungen Energieeffizienz Session 6 23
25 AGENDA Smart Home 1. Treiber, Klassifizierung und Anwendungen 2. Strommarkt und Lastverschiebung 3. Technik und Standardisierung 4. Strategische Herausforderung Session 6 24
26 Auswirkungen des Energiekonzepts Quelle: EnBW Session 6 25
27 Definitionen Lastverschiebung - Varianten Smart Energy Quelle: P.Franz, TU Darmstadt Session 6 26
28 Definitionen Lastverschiebung Es gibt keine einheitliche anerkannte Definition für Demand Side Management (DSM) und Demand Response Management (DRM). Begriffe werden meist synonym verwendet. Folgende Definition für Demand Response setzt sich langsam durch: Europäische Kommission (Paolo Bertoldi): Demand response is a series of programs sponsored by the power grid, the most common of which pays companies (commercial DR) or end-users (residential) to be on call to reduce electricity usage when the grid is stressed to capacity. Pier Demand Resonse Research Center: Changes in electric usage by end-use customers from their normal consumption patterns in response to changes in the price of the electricty over time, or to incentive payments to induce lower electricity use at times of high wholesale market prices or when system reliabilty is jeopardized Session 6 27
29 Definitionen Lastverschiebung Demand Response ist eine kurzfristige und planbare Veränderung der Verbraucherlast als Reaktion auf Preissignale im Markt oder auf eine Aktivierung im Rahmen einer vertraglichen Leistungsreserve.* Künftig ist zu erwarten, dass zum Ausgleich lokaler Netzengpässe aufgrund fluktuierender Einspeisungen zusätzlich ein lokales Lastmanagement durch den Verteilnetzbetreiber durchgeführt wird. Dabei habe Netzbelange Vorrang gegenüber der Preisoptimierung *FFE Forschungsstelle für Energiewirtschaft , 28
30 Regelbare Komponenten sind notwendig Smart Energy Quelle: EnBW Session 6 29
31 Regelbare Lasten Quelle: EnBW Session 6 30
32 Potential für Lastverschiebung: Fokus Strom Smart Energy ca. 60 TWh Wärme aus Strom Session 6 31
33 Potential für Lastverschiebung Session 6 32
34 Potential für Lastverschiebung in Industrie Smart Energy Session 6 33
35 ortsnaher Abgleich von Windstromerzeugung mit Verbrauch in großen Kälteanlagen Vermarktung der Flexibilitäten auf dem lokalen Marktplatz Session 6 34
36 Potential für Lastverschiebung im Haushalt (Strom) Smart Energy Session 6 35
37 Potential für Lastverschiebung im Haushalt Smart Energy Verschieben: Ca. 13% des gesamten Verbrauchs eines Haushalts sind über mehrere Stunden verschiebbar, z.b. vom Tag in die Nacht. Unterbrechen: Ca. 25% des gesamten Verbrauchs kann kurzfristig verschoben werden. Maßnahmen von Energievertrieben die den elektrischen. Individuelles DSM-Potential je Haushalt, je nach Ausstattung mit stromintensiven Anwendungen (Speicherheizung, Wärmepumpe, elektrischer Boiler, etc.) sehr unterschiedlich. Quelle: BCG Session 6 36
38 Potential für Lastverschiebung Entwicklung Smart Energy Session 6 37
39 Exkurs: Preisbildung an der Strombörse Smart Energy korrigiert für 2013 Steuern Abgaben ca. 50% Strombeschaffung u. Vertrieb 30% Regulierte Netzentgelte ca. 20% Quelle: BDEW Session 6 38
40 Exkurs: Preisbildung an der Strombörse Smart Energy Quelle: Wagenhäuser Nachfrage ist (kurzfristig) inelastisch, d.h. die Nachfrage ist vom aktuellen Preis kaum beeinflusst => teilweise sehr hohe Preisausschläge Session 6 39
41 Exkurs: Preisbildung an der Strombörse Smart Energy Quelle: Fischer Session 6 40
42 Exkurs: Preisbildung an der Strombörse Preisausschläge an Börse: European Electricity Index (ELIX) für , Quelle: EEX Session 6 41
43 Variable Stromtarife Definition der BNetzA: Variable Tarife sind Tarifmodelle, die den Preis der bezogenen Energie in Abhängigkeit von der Zeit, der Last (Kunden- oder Systemlast), dem Verbrauch oder dem Lastmanagement variieren. Ziele von variablen Tarifen: Senkung des Energieverbrauchs -> Kundenlast- oder Verbrauchsvariabler Tarif (Z.B. Je weniger Strom verbraucht wird, desto billiger.) Steuerung des Energieverbrauchs -> Zeit-, oder Systemlastvariabler Tarif (Z.B. Je größer die Nachfrage und je geringer das Angebot an Strom im Netz aktuell ist, desto teurer und vice versa) Session 6 42
44 Variable Stromtarife Preiskomponenten und Gestaltungsmöglichkeiten eines Tarifs: - Arbeitspreis -> Statisch oder variabel - Netzentgelte -> Statisch oder variabel (z.b. 14: reduzierte NNE für unterbrechbare Lasten) - Prämie bzw. Bonus -> Statisch oder variabel - Grundpreise (Abrechnung, Messung, etc.) -> Statisch - Abgaben (Steuern, Konzessionsabgaben, etc.) -> Statisch oder variabel Voraussetzungen für variable Tarife: Zeitgenaue Erfassung des Verbrauchs -> Smart Metering Anpassung der Bilanzierungsmethoden (Standard-Lastprofil) zwischen Lieferant und Netzbetreiber Session 6 43
45 Variable Stromtarife zeitvariable Tarife Smart Energy zeitvariabler Tarife auch bei Voraussetzung für die Nutzung von ivis SparzeitPlus ist der Einbau eines Smart Meter Session 6 44
46 Variable Stromtarife Derzeit erfolgt die Prognose und Bilanzierung für Kunden < kwh/a nicht nach dem tatsächlichen Verbrauch, sondern vereinfacht nach Standard Lastprofilen (SLP). Darunter fallen Haushaltskunden und ein Teil der Gewerbekunden. Abweichungen der Jahresenergiemenge, die durch eine turnusmäßige Ablesung festgestellt werden, werden zwischen VNB und Lieferanten im Zuge der Mehr- und Minderabrechnung ausgeglichen. Hintergrund: Kosten für eine Leistungsmessung, Prozesskosten Die Voraussetzungen zur Einführung variabler Tarife im Haushaltssektor Smart Meter und intelligente Messsysteme sowie die gesetzlichen Rahmenbedingungen sind derzeit weitgehend erfüllt. Damit wird aber auch das Prognoserisiko vom VNB auf den Lieferanten übergehen Session 6 45
47 Inhouse Optimierung für Eigenerzeugung (PV) Zwischen 2009 bis wurde der eigenverbrauchte Strom zusätzlich gefördert Vor 2012 war es eher rentabel, den durch Photovoltaik produzierten Strom ins öffentliche Netz einzuspeisen und durch die gesetzlich garantierte Einspeisevergütung, welche über dem gängigen Strompreis lag, zu profitieren. Durch die ständig sinkende Einspeisevergütung und die steigenden Strompreise wird der Eigenverbrauch des produzierten PV-Stroms immer interessanter. Seit 2012 ist der Solarstrom günstiger als Haushaltsstrom Damit ist die Eigenstromnutzung bereits ohne Förderung rentabel Session 6 46
48 Fazit Verbrauchsverschiebung: Vereinfacht gilt: Je mehr zeitlich und geografisch fluktuierender Stromerzeugung aus erneuerbare Energien, desto wichtiger ist es den Verbrauch der Erzeugung anpassen zu können. (-> Netzstabilität, -> Preisausschläge, -> Erzeugsreserven, -> Ressourceneffizienz) Als Anreiz für die Anpassung des Verbrauchs soll es zukünftig Preisanreize über variable Tarife geben (variabler Arbeitspreis, reduzierte Netznutzungsentgelte für unterbrechbare Verbraucher, evt. Prämien für steuerbare Lasten, etc.) Genaue Ausprägung der Anreize noch offen. Voraussetzung für variable Tarife sind: Smart Meter Infrastruktur Anpassung der aktuellen Bilanzierungsmechanismen zwischen Netzbetreiber und Lieferant Session 6 47
49 Optimierungspotential durch DSM Übung: 1.) Wie hoch ist das monatliche Sparpotential in Euro in einem durchschnittlichen Haushalthalt durch Verschiebung des Verbrauchs der Weissen Ware. Die Hälfte der Verschiebung erfolgt von Spitzen zu Grundlast, die andere Hälfte von Mittellast zur Grundlast. 2.) Welche Kosteneinsparung pro Monat in % ergibt dies, bei einem durchschnittlichem Strompreis von 23 ct/kwh für Haushaltskunden? 3.) Wie werden sich die Erzeugungskosten mit Umsetzung des Energiepakets zukünftig vorrausichtlich darstellen? Wie würde sich dann das jährliche Sparpotential verändern? Begründen Sie Session 6 48
50 Optimierungspotential durch DSM ct/kwh Shift from peak to base load Shift from peak to medium load Annahmen: Verschieben des Verbrauchs von Spitzenlast zu Mittellast reduziert aktuell die Erzeugungskosten Ø ca. 2,2 ct/kwh, Mittellast zu Grundlast Ø ca. 2,8 ct/kwh Durchschnittlicher Stromverbrauch im Haushalt 3500 kwh/a Base load (e.g. hard coal) Medium load (e.g. CCGTs) Peak load (e.g. pump storage) MW PV-Anlagengröße 80 KW (Peak), Anteil am Eigenverbrauch > 30% Session 6 49
51 Optimierungspotential durch DSM Potential für Lastverschiebung durch Weisse Ware im Haushalt Quelle: Klobasa Session 6 50
52 Hochschule Landshut Am Lurzenhof 1 D Landshut Tel.: Fax: info@haw-landshut.de
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