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1 Vorwort Im Nordwesten Deutschlands speisen vor allem zahlreiche Windparks regenerativ erzeugten Strom ins Netz. Das Verteilnetz von EWE transportiert bereits zu 75 Prozent Elektrizität aus Erneuerbaren Energien und die Stromproduktion aus erneuerbaren Quellen wächst stetig an. Die Energieunternehmen werden zukünftig immer mehr Windkraft- und Photovoltaik-Anlagen ans Netz anschließen, um das Ziel einer mehrheitlich auf erneuerbaren Energien basierten Energieversorgung im gesamten Bundesgebiet zu erreichen. Auf diesen starken Zubau ist EWE technisch sehr gut vorbereitet. Der Konzern hat sein Netz in den vergangenen Jahren kontinuierlich verstärkt, optimiert und zudem intelligente Lösungen als Alternative zum kostspieligen konventionellen Netzausbau entwickelt. Das Konzept von EWE für die Netzzukunft geht sogar noch weiter: Das Stromnetz könnte ohne teuren Netzausbau das doppelte Ökostrom-Volumen aufnehmen, wenn bei Engpässen bis zu 5 Prozent der jährlich erzeugten Menge von Wind- und Solarstrom intelligent gedrosselt werden dürften. Dieser so genannte 5%-Ansatz ist ein wichtiges Element, um weiterhin einen wirtschaftlich kostengünstigen Netzausbau zu verfolgen. Die vorliegende Studie zum 5%-Ansatz ist im Auftrag der EWE Forschung und Entwicklung entstanden. Das Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen (kurz: RWTH Aachen) hat überprüft, ob sich die von EWE gesammelten Erkenntnisse auch auf andere Regionen Deutschlands übertragen lassen. Die RWTH Aachen ist für dieses Vorhaben u. a. ausgewählt worden, weil sie bereits an der Verteilernetzstudie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie mitgewirkt hat. Die aktuelle Studie bringt aus Sicht von EWE folgende wesentliche Erkenntnisse: 1. Die Wirksamkeit des 5 %-Ansatzes konnte für einen Großteil der simulierten Netze nachgewiesen werden. 2. Die Studie zeigt, dass ein intelligentes Einspeisemanagement wie im 5%-Ansatz beschrieben aus energetischer und wirtschaftlicher Sicht deutliche Vorteile gegenüber einer pauschalen Abregelung, also einer reinen Kappung von Lastspitzen, aufweist. 3. Die Studie hat größtenteils spannungsbedingte Abregelungen untersucht. Demnach ist die Notwendigkeit Anlagen zu drosseln in Gebieten mit viel Photovoltaik größer als in Regionen mit starkem Windenergieausbau. Dies sollte bei regulatorischen Fragen zum Begrenzen der Abregelung berücksichtigt werden. 4. Durch den flächendeckenden Einsatz von regelbaren Ortsnetztransformatoren (ronts) kann bereits ein Großteil der Abregelungen im Niederspannungsnetz vermieden werden. Im Netz von EWE werden schon heute verstärkt ronts installiert. Die vorliegende Studie soll den Diskurs zum Transformationsprozess der Energiewirtschaft begleiten. Gleichzeitig will sie Anregungen für Forschungsprojekte liefern, um offene Fragen zum intelligenten Einspeisemanagement zu klären. Oldenburg, den 8. Dezember 215 EWE AG

2 Systemstudie zum Einspeisemanagement erneuerbarer Energien Wissenschaftliche Studie im Auftrag der EWE Aktiengesellschaft Schinkelstraße Aachen post@iaew.rwth-aachen.de Tel.: Fax:

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4 Systemstudie zum Einspeisemanagement erneuerbarer Energien Wissenschaftliche Studie im Auftrag der EWE Aktiengesellschaft Durchgeführt von Univ.-Prof. Dr.-Ing. Albert Moser Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen und Forschungsgemeinschaft für Elektrische Anlagen und Stromwirtschaft e.v. 215 Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft der RWTH Aachen Unter Mitarbeit von Dr.-Ing. Sebastian Dierkes (IAEW) M. Sc. Patrick Larscheid (IAEW) M. Sc. Moritz Maercks (IAEW) Dipl.-Wirt.-Ing. Sören Patzack (FGH) Dr.-Ing. Hendrik Vennegeerts (FGH) Dipl.-Ing. (BA) Martin Zanner (FGH) Aachen, 8. Dezember 215

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6 Inhaltsverzeichnis I Management Summary... I 1 Ziel und Aufbau der Studie Hintergrund Ziel Aufbau Methodischer Ansatz Motivation des gewählten methodischen Ansatzes Verfahrensüberblick Typgebiete Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Verbraucherstruktur Aufbau der untersuchten Netze Technische Grenzen Integration von Anlagen auf Basis erneuerbarer Energien Informations- und Kommunikationstechnik Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten Intelligentes Einspeisemanagement Regelalgorithmus Detailuntersuchungen... 46

7 4.1.3 Untersuchungsergebnisse Typgebietsauswertung Einfluss von Sicherheitsmargen Fazit Pauschale Spitzenkappung Regelalgorithmus Detailuntersuchungen Untersuchungsergebnisse Typgebietsauswertung Fazit Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept Regelalgorithmus Untersuchungsergebnisse Typgebietsauswertung Fazit Effiziente Blindleistungsregelung bei Einspeisemanagement Untersuchte Blindleistungskonzepte Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung... 73

8 4.4.4 Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept Fazit Einfluss regelbarer Ortsnetztransformatoren Kostenbewertung Einordnung der Untersuchungsergebnisse... 83

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10 Management Summary I I Management Summary Hintergrund Die Umstellung des Energiesystems auf erneuerbare Energien im Zuge der Energiewende in Deutschland führt zu veränderten Anforderungen an die Planung und den Betrieb sicherer und zuverlässiger elektrischer Verteilnetze. Durch die erhöhte Integration von Anlagen auf Basis erneuerbarer Energien (EE-Anlagen) in die Verteilnetze werden die Netze vermehrt an ihrer Kapazitätsgrenze betrieben. Für die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit elektrischer Verteilnetze bei zunehmender Integration erneuerbarer Energien kann eine konventionelle Verstärkung des elektrischen Netzes durch zusätzliche Primärtechnik erfolgen. Zur Planung und Umsetzung eines effizienten Netzausbaus muss die Versorgungsaufgabe allerdings hinreichend genau für einen Zeitraum über mehrere Jahre prognostizierbar sein, was bedingt durch den freien Netzzugang dezentraler Erzeugungsanlagen nur eingeschränkt möglich ist. Daher denken Netzbetreiber neben dem konventionellen Netzausbau zunehmend über innovative Betriebsmittel und Betriebskonzepte nach. In unterschiedlichen Untersuchungen 1 2 hat sich gezeigt, dass bei einer gesamtwirtschaftlichen Betrachtung ein Netzausbau für die Aufnahme sämtlicher erneuerbarer Energien bis zur letzten Kilowattstunde nicht immer sinnvoll ist. Nach 12 EEG sind die Verteilnetzbetreiber verpflichtet, die Netzkapazität so zu erweitern, dass eine Abnahme und Verteilung elektrischer Energie aus EE-Anlagen stets sichergestellt ist. Die Auslegung der Netzbetriebsmittel muss bei hoher Durchdringung mit EE-Anlagen zunehmend an deren installierter Leistung orientiert werden. Da typische Jahresganglinien von EE-Anlagen eine geringe Anzahl Stunden mit hohen Einspeisungen zeigen, sind teilweise Netzausbaumaßnahmen für nur seltene Netznutzungsfälle erforderlich. Überlegungen, die Verpflichtung des Netzbetreibers zur Erweiterung der Netzkapazität einzuschränken, finden sich im Grünbuch Ein 1 Deutsche Energie-Agentur GmbH: Ausbau- und Innovationsbedarf der Stromverteilnetze in Deutschland bis 23 (dena-verteilnetzstudie), Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

11 II Management Summary Strommarkt für die Energiewende des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi). Hierin ist vorgesehen, von der bisherigen Verpflichtung der Verteilnetzbetreiber zur vollständigen Abnahme von elektrischer Energie aus EE-Anlagen abzuweichen und bei der Planung von Verteilnetzen ein Einspeisemanagement um bis zu 3 % der eingespeisten Jahresenergie zu berücksichtigen. Bei einer pauschalen Spitzenkappung, wie beispielsweise in der BMWi-Verteilernetzstudie 3 untersucht, wird die maximal erlaubte Einspeiseleistung dezentraler Erzeugungsanlagen in Bezug zur installierten Leistung begrenzt. Durch ein solches Konzept wird auch in den Stunden hoher Einspeisung, in denen technisch keine Abregelung der EE-Anlagen erforderlich ist, die Leistung begrenzt und erneuerbare Energie nicht eingespeist. Dies kann durch effizientere intelligente Einspeisemanagementkonzepte verhindert werden. Hierzu wird bei einem situationsbezogenen intelligenten Einspeisemanagement dezentraler Erzeugungsanlagen das Ziel verfolgt, nur dort wo erforderlich, nur zu Zeiten, an denen ein Netzengpass auftritt, und nicht mehr als nötig abzuregeln. Bei der Gestaltung von Einspeisemanagementkonzepten muss neben der technischen Effizienz der für eine Umsetzung benötigte Aufwand insbesondere im Hinblick auf benötigte Sekundärtechnik und Systemführung berücksichtigt werden. Während sich eine simple Gestaltung positiv auf die Umsetzbarkeit auswirkt, ergeben sich gegenüber einem intelligenten Einspeisemanagementkonzept möglicherweise Ineffizienzen im Sinne einer höheren Anlagenabregelung und damit nicht nutzbaren erneuerbaren Energie. Auch in der durch die EWE NETZ GmbH durchgeführten Studie Netzstudie zur Steigerung der Netzanschlusskapazität ländlicher Verteilnetze durch ein intelligentes Erzeugungsmanagement wird die Wirksamkeit eines Einspeisemanagements untersucht und anhand exemplarischer Netze aufgezeigt. Hierbei wurde mit dem 5 %-Ansatz die These aufgestellt, durch eine intelligente Steuerung von Erzeugungsanlagen die im EWE-Verteilnetz integrierbare elektrische 3 Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

12 Management Summary III Leistung aus EE-Anlagen verdoppeln zu können, ohne dass ein Netzausbau erforderlich ist und ohne dass mehr als 5 % der Jahresenergie jeder einzelnen EE-Anlage abgeregelt werden muss. Mit der Einführung eines Einspeisemanagements kann die insgesamt in die Verteilnetze integrierbare elektrische Leistung aus EE-Anlagen erhöht und die Netzbetriebsmittel effizienter ausgelastet werden. Bislang ist nicht geklärt, wie Einspeisemanagementkonzepte effizient ausgestaltet werden können und wie sehr dadurch die Netzkapazität der Verteilnetze erhöht werden kann. Zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen unterschiedlichen Regelalgorithmen und der Netzkapazität werden in dieser Studie ländliche deutsche Verteilnetze untersucht. Aufgrund des im ländlichen Raum geringen Verbrauchs pro Fläche ergeben sich in Verbindung mit teilweise sehr hohen installierten Leistungen von EE-Anlagen (EE-Leistungen) bereits heute und zukünftig vermehrt Rückspeisesituationen. Diese können in Verbindung mit im ländlichen Raum vorhandenen langen Abgängen zur Verletzung technischer Grenzen führen, denen heute abgesehen von der allerdings kaum genutzten Möglichkeit bilateraler Vereinbarungen nach 11(3) EEG allein durch Netzausbau begegnet werden darf. Ziel Das Ziel dieser Studie ist die Quantifizierung des technisch erforderlichen Einspeisemanagements zur Erhöhung der installierten Leistung von Erzeugungsanlagen auf Basis erneuerbarer Energien in ländlichen Regionen Deutschlands. Dabei sollen unterschiedliche Einspeisemanagementkonzepte bewertet und hinsichtlich ihrer technischen Effizienz und Umsetzbarkeit verglichen werden. Im Rahmen dessen wird auch eine Überprüfung der Allgemeingültigkeit der von EWE NETZ aufgestellten These 5 %-Ansatz durchgeführt. Der Fokus der durchgeführten Studie liegt auf Mittel- und Niederspannungsnetzen. Methodisches Vorgehen Da weder die genaue Netzstruktur noch die technischen Parameter deutscher Mittelspannungsnetze inklusive unterlagerter Niederspannungsnetze öffentlich verfügbar sind, basieren die in dieser Studie vorgenommenen Untersuchungen auf synthetischen Netzen. Diese

13 IV Management Summary werden anhand der auf Basis der StromNEV 4 veröffentlichten Netzstrukturmerkmale der Verteilnetzbetreiber realitätsnah und regionalspezifisch generiert. Das grundsätzliche methodische Vorgehen ist in Abbildung 1 skizziert. Aufbereitung Eingangsdaten Regionalspezifische probabilistische Generierung synthetischer deutscher Verteilnetze Bewertung Einspeisemanagementkonzepte Ergebnisauswertung Abbildung 1: Methodisches Vorgehen Sowohl die Verbrauchs- und Erzeugungsstruktur als auch die Netzstrukturmerkmale der Mittelund Niederspannungsnetze unterscheiden sich deutlich innerhalb Deutschlands. Die entwickelte Methodik verwendet zur Abbildung regionalspezifischer Abhängigkeiten einerseits einen Zusammenhang zwischen der Einwohnerdichte und Verbrauchs- bzw. Netzstrukturmerkmalen, andererseits einen Zusammenhang zwischen der geographischen Lage und der Erzeugungsstruktur. So können auch heterogene Netzstrukturen mit zugehörigen Versorgungsaufgaben individuell abgebildet werden. Da sich Einspeisemanagementmaßnahmen im Niederspannungsnetz auf das überlagerte Mittelspannungsnetz auswirken, ist für eine vollständige Bewertung der Effizienz unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte eine Spannungsebenen übergreifende Betrachtung von Mittelspannungsnetzen gemeinsam mit ihren unterlagerten Niederspannungsnetzen erforderlich. 4 Verordnung über die Entgelte für den Zugang zu Elektrizitätsversorgungsnetzen (StromNEV), letzte Änderung August 214

14 Management Summary V Die Einspeisung aus EE-Anlagen ist wesentlich vom Wetter sowie von weiteren tageszeitabhängigen und saisonalen Einflüssen abhängig. Da diese im Laufe eines Jahres stark variieren und nur durch eine Zeitraumbetrachtung die abzuregelnde Energie bestimmt werden kann, werden Einspeisemanagementmaßnahmen über ein Jahr hinweg betrachtet. Durch die Zeitraumbetrachtung werden ebenfalls jahres- und tageszeitlich bedingte Schwankungen des Verbrauchs von Haushalts- sowie Industrie- und Gewerbekunden berücksichtigt. Da sich selbst in strukturell ähnlichen Netzgebieten sowohl Mittel- und Niederspannungsnetze als auch Anzahl, Art und Netzanschlusspunkte von EE-Anlagen und Verbrauchern unterscheiden, wird für jedes untersuchte Netzgebiet eine Vielzahl synthetischer Netze inklusive angeschlossener Erzeuger und Verbraucher untersucht, um die Belastbarkeit der Ergebnisse über einen stochastischen Ansatz gewährleisten zu können. Dies wird über den entwickelten Monte- Carlo-Ansatz sichergestellt, so dass neben der Möglichkeit zur Identifikation genereller Zusammenhänge auch Sonderfälle hinreichend berücksichtigt werden. Quasistationäre Spannungshaltung und technisch zulässige thermische Grenzströme beschränken die maximal an ein Netz anschließbare Leistung von Verbrauchern und Erzeugern. Als zulässiges Spannungsband werden in dieser Studie unter Berücksichtigung einer Sicherheitsmarge von 1 % für Messfehler ±9 % der Nennspannung nach DIN EN 516 verstanden. Die maximale Betriebsmittelbelastung wird als 1 % des Bemessungsstroms unter Referenzbedingungen verstanden. Basierend auf diesen technischen Grenzen wird für jedes synthetische Netz stochastisch die Netzanschlusskapazität ermittelt. Diese ergibt sich als maximale Summe der installierten Leistung von EE-Anlagen, für die im Jahresverlauf keine Verletzung der technischen Grenzen auftritt. Ausgehend von der ermittelten Netzanschlusskapazität wird zur Bewertung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte für jedes synthetische Netz die installierte Leistung von EE- Anlagen schrittweise erhöht. Für jeden Zubauschritt wird in einer Jahressimulation das für die Einhaltung aller technischen Grenzen erforderliche Einspeisemanagement entsprechend der untersuchten Einspeisemanagementkonzepte bestimmt. Wesentliche Ergebnisgrößen der Simulation sind die je Netz maximale Abregelung je Anlage sowie die insgesamt abzuregelnde Energie, die für die Behebung aller technischen Grenzwertverletzungen durch Einspeisemanagement erforderlich sind. Zur Identifikation der Auswirkungen struktureller Unterschiede zwischen Wind- und PV-geprägten Gebieten auf das erforderliche Einspeisemanagement erfolgt in dieser Studie eine Einteilung Deutschlands in Typgebiete sowie eine Berücksichtigung dieser bei der Auswertung der Untersuchungsergebnisse.

15 VI Management Summary Einspeisemanagementkonzepte In dieser Studie werden drei Einspeisemanagementkonzepte untersucht. Beim intelligenten Einspeisemanagement handelt es sich um das Konzept mit der größten technischen Effizienz und dem höchsten Umsetzungsaufwand aller untersuchten Einspeisemanagementkonzepte. Um im Rahmen eines Einspeisemanagements die erforderliche insgesamt abzuregelnde Energie von EE- Anlagen so gering wie möglich zu halten, ist bei Auftreten von Grenzwertverletzungen in den jeweiligen Stunden des Jahres eine gezielte, selektive, d. h. anlagenscharfe Wirkleistungsreduktion erforderlich. Gleichzeitig ist in Hinblick auf eine Zeitraumbetrachtung sicherzustellen, dass die im Jahresverlauf insgesamt erforderliche abzuregelnde Energie möglichst gleichmäßig auf alle im Netz angeschlossenen Erzeugungsanlagen verteilt wird, die einen Einfluss auf Grenzwertverletzungen haben. Ein untersuchtes Konzept, das weniger Aufwand bei der Umsetzung erfordert, ist die pauschale Spitzenkappung, bei der eine bezogen auf die installierte Leistung maximal erlaubte Einspeiseleistung Spannungsebenen übergreifend vorgegeben wird. Das erforderliche Einspeisemanagement wird somit unabhängig von dem individuellen Einfluss einzelner Anlagen auf die Verletzung technischer Grenzen vorgegeben. Somit werden Anlagen auch dann abgeregelt, wenn es technisch für die Einhaltung der Betriebsgrenzen nicht erforderlich wäre. Entsprechend handelt es sich bei der pauschalen Spitzenkappung um das Einspeisemanagementkonzept mit der höchsten insgesamt abzuregelnden Energie und dem geringsten Umsetzungsaufwand aller untersuchten Einspeisemanagementkonzepte. Um die Vorteile hinsichtlich einer hohen Effizienz bzw. vergleichsweise einfachen Umsetzbarkeit beider Einspeisemanagementkonzepte zu kombinieren, wird ein drittes Einspeisemanagementkonzept untersucht. Dieses kombinierte Einspeisemanagementkonzept ermittelt das erforderliche Einspeisemanagement über die Umsetzung einer Spitzenkappung in der Niederspannungsebene und eines intelligenten Einspeisemanagements in der Mittelspannungsebene. Damit wird erreicht, dass eine Vielzahl kleinster EE-Anlagen in der Niederspannungsebene keine Steuerungs- und Kommunikationstechnik benötigen und die Abregelung tendenziell größerer EE-Anlagen in der Mittelspannungsebene effizient und intelligent gesteuert werden kann. Um die Wirkleistungseinspeisung von EE-Anlagen im Rahmen eines intelligenten Einspeisemanagements situativ steuern zu können, sind kommunikative Anbindungen der EE- Anlagen und ggf. weitere Messungen im Netz erforderlich. Im Gegensatz zu einer pauschalen Spitzenkappung, bei der eine Leistungsbegrenzung der EE-Anlagen durch einmalige Einstellung erfolgen kann und anschließend keine Zugriffe auf die Wirkleistungseinspeisung mehr notwendig

16 Max. Anlagenabregelung Insg. abgeregelte Energie Management Summary VII sind, muss bei einem intelligenten Einspeisemanagement ein anlagenscharfer Zugriff möglich sein. Beim kombinierten Einspeisemanagement wird die Anzahl der EE-Anlagen, die informations- und kommunikationstechnisch angebunden werden müssen, auf die verhältnismäßig geringe Anzahl an EE-Anlagen in der Mittelspannungsebene beschränkt. Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten Die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte werden statistisch ausgewertet. Zu jedem synthetischen Netz mit zugehöriger Versorgungsaufgabe und individuell ermittelter Netzanschlusskapazität wird das bei Erhöhung der installierten EE-Leistung erforderliche Einspeisemanagement ermittelt. Abbildung 2 zeigt eine Quantilsdarstellung der maximalen Anlagenabregelung je Netz sowie der insgesamt abgeregelten Energie je Netz bei Umsetzung des intelligenten Einspeisemanagements % 1 Maximale Anlagenabregelung 1% Quantil 5% Quantil 9% Quantil 5 % Insgesamt abgeregelte Energie 1% Quantil 5% Quantil 9% Quantil % 25 Installierte EE-Leistung % 25 Installierte EE-Leistung Abbildung 2: Quantilsdarstellung der maximalen Anlagenabregelung je Netz und der insgesamt abgeregelten Energie je Netz bei Umsetzung des intelligenten Einspeisemanagements Während definitionsgemäß bei Erreichen der Netzanschlusskapazität (1 %) keine EE-Anlage von Einspeisemanagementmaßnahmen betroffen ist, führt eine Verdopplung der EE-Leistung in Bezug auf die Netzanschlusskapazität (2 %) in 5 % der untersuchten Netze zu einer maximalen Anlagenabregelung von höchstens 2,4 %. Aufgrund der effizienten Bestimmung erforderlicher Abregelungsmaßnahmen ist in 5 % der untersuchten Netze bei einer entsprechenden Erhöhung der EE-Leistung die insgesamt je Netz abgeregelte Energie kleiner als,2 %. Ursache hierfür ist, dass viele Anlagen gar nicht oder kaum von Abregelungsmaßnahmen betroffen sind.

17 VIII Management Summary Die Untersuchungsergebnisse zeigen darüber hinaus eine starke Streuung der erforderlichen maximalen Anlagenabregelung je Netz. In 1 % der untersuchten Netze werden bei einer Erhöhung der EE-Leistung auf 2 % der Netzanschlusskapazität EE-Anlagen nur zu höchstens,1 % abgeregelt. Entsprechend ergibt sich die insgesamt abgeregelte Energie zu weniger als,3 %. In diesen Netzen treten bei der sich ergebenden Verteilung der EE-Anlagen Verletzungen technischer Grenzen nur selten auf und können durch sehr geringe Eingriffe in die Einspeisung aus EE-Anlagen behoben werden. Weiterhin zeigen die Untersuchungen, dass in Bezug auf die Höhe der erforderlichen abzuregelnden Energie auch weniger günstige Fälle auftreten können, bei denen die Einhaltung aller technischen Grenzen ohne Netzausbau nur durch umfangreiche Abregelungsmaßnahmen erreicht werden kann. So müssen bei Erhöhung der EE-Leistung auf 2 % der Netzanschlusskapazität in 1 % der untersuchten Netze einzelne EE-Anlagen um mehr als 11,8 % abgeregelt werden. Entsprechende Auswertungen der pauschalen Spitzenkappungen und des kombinierten Einspeisemanagements zeigen vergleichbar hohe Streuungen des erforderlichen Einspeisemanagements in den untersuchten Netzen. In Abbildung 3 sind zum direkten Vergleich der untersuchten Einspeisemanagementkonzepte die 5 %-Quantile, auch Mediane genannt, der maximalen Anlagenabregelung je Netz und der insgesamt abgeregelten Energie je Netz in Abhängigkeit der untersuchten Einspeisemanagementkonzepte dargestellt. In dieser Darstellung sind somit die bereits in Abbildung 2 dargestellten und dort als 5 %-Quantile bezeichneten Mediane den sich bei den einfacher umsetzbaren Einspeisemanagementkonzepten ergebenden Medianen gegenübergestellt. Sowohl bei der pauschalen Spitzenkappung als auch beim kombinierten Einspeisemanagement führt die umgesetzte Spitzenkappung dazu, dass die maximale Anlagenabregelung und die insgesamt abgeregelte Energie in allen Zubauschritten höher sind als beim intelligenten Einspeisemanagement. Die integrierbare EE-Leistung kann mit der pauschalen Spitzenkappung unter Vernachlässigung eines Netzausbaus nur mit großen abgeregelten Energiemengen erhöht werden. Da beim intelligenten Einspeisemanagement EE-Anlagen nur dann abgeregelt werden, wenn es technisch erforderlich ist, wird mit diesem Einspeisemanagementkonzept insgesamt deutlich weniger Energie abgeregelt. Aufgrund des intelligenten Einspeisemanagements in der Mittelspannungsebene ergibt sich für das kombinierte Einspeisemanagement eine gegenüber der pauschalen Spitzenkappung deutlich reduzierte insgesamt abgeregelte Energie.

18 Anteil Netze Management Summary IX Median der maximalen Anlagenabregelung 3 Median der insgesamt abgeregelten Energie 3 Max. Anlagenabregelung 25 % % 25 Installierte EE-Leistung Insg. abgeregelte Energie 25 % % 25 Installierte EE-Leistung Intelligentes Einspeisemanagement Pauschale Spitzenkappung Kombiniertes Einspeisemanagementkonzept Abbildung 3: Mediane (5 %-Quantile) der maximalen Anlagenabregelung je Netz und der insgesamt abgeregelten Energie je Netz bei den untersuchten Einspeisemanagementkonzepten In Abbildung 4 ist eine alternative Möglichkeit zur Auswertung der Untersuchungsergebnisse dargestellt, um einen Bezug zu der von der EWE NETZ GmbH aufgestellten These herzustellen. Hierzu wurde der Anteil der untersuchten Netze ausgewertet, für die bei einer vorgegebenen maximal zulässigen Abregelung je Anlage von 3 % bzw. 5 % mit unterschiedlichen Einspeisemanagementkonzepten zur Einhaltung aller technischen Grenzen ohne Netzausbau die integrierbare EE-Leistung verdoppelt werden kann. 8 6 % max. Anlagenabregelung von höchstens 3 % max. Anlagenabregelung von höchstens 5 % 4 2 Intelligentes ieisman Pauschale ps Kombiniertes keisman Einspeisemangement Spitzenkappung Einspeisemanagement Abbildung 4: Anteil der untersuchten Netze, für die bei einer maximalen Anlagenabregelung von höchstens 3 % bzw. 5 % die integrierbare EE-Leistung durch Umsetzung der untersuchten Einspeisemanagementkonzepte ohne Netzausbau verdoppelt werden kann

19 X Management Summary Die durchgeführten Untersuchungen zeigen, dass die These der Möglichkeit einer Verdopplung der Netzanschlusskapazität bei einer maximalen Anlagenabregelung von 5 % nicht auf alle ländlichen Verteilnetze in Deutschland übertragbar ist. Aufgrund der Heterogenität der Netzstrukturen und der Versorgungsaufgaben gibt es Fälle, in denen für eine Verdopplung der Netzanschlusskapazität geringere, aber auch deutlich höhere maximale Anlagenabregelungen erforderlich sind. Vor diesem Hintergrund ist die Gültigkeit der untersuchten These differenziert zu betrachten. Bei der Einführung einer maximal zulässigen Abregelung je Anlage von 5% (3 %) und Umsetzung des intelligenten Einspeisemanagements kann die integrierbare EE-Leistung in 71 % (56 %) der deutschen Verteilnetze ohne Netzausbaumaßnahmen verdoppelt werden. Eine pauschale Spitzenkappung erleichtert die notwendigen Aufwendungen und die Umsetzbarkeit im realen Netzbetrieb, ermöglicht jedoch nur in 12 % (7 %) der Netze eine Verdopplung der integrierbaren EE-Leistung ohne Netzausbaumaßnahmen. Bei dem kombinierten Einspeisemanagement führt die Spitzenkappung in der Niederspannungsebene dazu, dass wie bei der pauschalen Spitzenkappung in 12 % (7 %) der Netze die integrierbare EE-Leistung verdoppelt werden kann. Allerdings kann durch Anwendung des kombinierten Einspeisemanagements die insgesamt abgeregelte Energie auf ein effizienteres Niveau gesenkt werden, wie Abbildung 3 entnommen werden kann. Der Anteil der Netze ist gering, in denen mit Einführung einer pauschalen Spitzenkappung nach Abbildung 4 die integrierbare EE-Leistung verdoppelt werden kann. Dies ist insbesondere auf strukturell bedingte und häufig auftretende technische Grenzwertverletzungen durch lokale Konzentrationen von EE-Anlagen zurückzuführen, die durch pauschale Spitzenkappung sämtlicher EE-Anlagen unter Vernachlässigung von Netzausbaumaßnahmen nicht effizient behoben werden können. Für die Ableitung eines wirtschaftlich effizienten Einspeisemanagementkonzepts ist es daher in einem nächsten Schritt erforderlich, die technische Bewertung effizienter Abregelungsmaßnahmen integriert mit der Ermittlung von Netzverstärkungsmaßnahmen wirtschaftlich zu optimieren. Untersuchte Einflussgrößen auf Einspeisemanagement Eine Auswertung der Untersuchungsergebnisse je Typgebiet zeigt, dass sich das technisch notwendige Einspeisemanagement regional unterscheidet. Bei allen untersuchten Einspeisemanagementkonzepten sind im Mittel in PV-geprägten Gebieten höhere Abregelungen erforderlich als in Wind-geprägten Gebieten.

20 Management Summary XI Je nach Umsetzung der Einspeisemanagementkonzepte im Netzbetrieb müssen unterschiedlich hohe Sicherheitsmargen für die Einhaltung der technischen Grenzen gewählt werden. Sensitivitätsuntersuchungen der Variation dieser Sicherheitsmargen zeigen einen hohen Einfluss hinsichtlich des zulässigen Spannungsbandes. In weiteren Sensitivitätsuntersuchungen wurde der Einfluss des Blindleistungskonzepts von EE- Anlagen im Abregelungsfall untersucht. Aufgrund des häufigen Auftretens von Spannungsbandverletzungen hat dieses einen hohen Einfluss auf das erforderliche Einspeisemanagement. Mit der Umsetzung eines konstanten cosφ je Anlage im Abregelungsfall wird die Effizienz eines Einspeisemanagements erhöht. Die Effizienz des Einspeisemanagements kann durch eine konstante Blindleistungseinspeisung von EE-Anlagen im Abregelungsfall noch weiter gesteigert werden. Eine grundsätzliche Abschätzung der technischen Wirksamkeit eines flächendeckenden Einsatzes regelbarer Ortsnetztransformatoren in Verbindung mit Einspeisemanagement zeigt, dass hierdurch in vielen Netzen Spannungsbandverletzungen reduziert werden können. Es ist somit zu erwarten, dass auch das erforderliche Einspeisemanagement durch gezielten Einsatz regelbarer Ortsnetztransformatoren reduziert werden kann. Zur Bewertung einer wirtschaftlich effizienten Kombination aus intelligentem Einspeisemanagement und dem Einsatz regelbarer Ortsnetztransformatoren sind weitere Untersuchungen mit integrierter, optimierter Ermittlung von Netzverstärkungsmaßnahmen erforderlich.

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22 Ziel und Aufbau der Studie 1 1 Ziel und Aufbau der Studie 1.1 Hintergrund Die Umstellung des Energiesystems auf erneuerbare Energien im Zuge der Energiewende in Deutschland führt zu veränderten Anforderungen an die Planung und den Betrieb sicherer und zuverlässiger elektrischer Verteilnetze. Durch die erhöhte Integration von Anlagen auf Basis erneuerbarer Energien in die Verteilnetze werden diese vermehrt an ihrer Kapazitätsgrenze betrieben. Für die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit elektrischer Verteilnetze bei zunehmender Integration erneuerbarer Energien kann eine konventionelle Verstärkung des elektrischen Netzes durch zusätzliche Primärtechnik erfolgen. Zur Planung und Umsetzung eines effizienten Netzausbaus muss die Versorgungsaufgabe allerdings hinreichend genau für einen Zeitraum über mehrere Jahre prognostizierbar sein, was bedingt durch den freien Netzzugang dezentraler Erzeugungsanlagen nur eingeschränkt möglich ist. Daher denken Netzbetreiber neben dem konventionellen Netzausbau zunehmend über innovative Betriebsmittel und Betriebskonzepte nach. In unterschiedlichen Untersuchungen 1 2 hat sich gezeigt, dass bei einer gesamtwirtschaftlichen Betrachtung ein Netzausbau für die Aufnahme sämtlicher erneuerbarer Energien bis zur letzten Kilowattstunde nicht immer sinnvoll ist. Eine mögliche Maßnahme zur Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit elektrischer Verteilnetze bei zunehmender Integration erneuerbarer Energien und eingeschränktem Netzausbau ist die Steuerung der Wirkleistungseinspeisung dezentraler Erzeugungsanlagen. Ein einfach umsetzbares Einspeisemanagementkonzept ist die Beschränkung der maximal erlaubten Einspeiseleistung von Anlagen auf Basis erneuerbarer Energien (EE-Anlagen) in Bezug auf ihre jeweilige installierte Leistung. Durch ein solches Konzept wird auch in den Stunden hoher Einspeisung, in denen technisch keine Abregelung der EE-Anlagen erforderlich ist, die Leistung begrenzt und erneuerbare Energie nicht eingespeist. Neben einer solchen Begrenzung der 1 Deutsche Energie-Agentur GmbH: Ausbau- und Innovationsbedarf der Stromverteilnetze in Deutschland bis 23 (dena-verteilnetzstudie), Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

23 2 Ziel und Aufbau der Studie Wirkleistungseinspeisung, im Folgenden als pauschale Spitzenkappung bezeichnet, sind effizientere, intelligente Einspeisemanagementkonzepte denkbar. Ein intelligentes Einspeisemanagement dezentraler Erzeugungsanlagen befolgt im Wesentlichen drei Grundgedanken: Nur dort abregeln, wo ein Netzengpass auftritt, nur genau dann abregeln, wenn Netzengpässe auftreten, und nur so viel abregeln, um die technischen Grenzen einzuhalten. Durch eine intelligente Steuerung von Erzeugungsanlagen kann die installierbare Leistung der erneuerbaren Energien im Verteilnetz, im Folgenden als Netzanschlusskapazität bezeichnet, gesteigert werden, ohne dass ein Netzausbau erforderlich ist und gleichzeitig keine große Energiemengen abgeregelt werden müssen. Als abgeregelte Energie wird in dieser Studie die aufgrund der Netzrestriktionen nicht einspeisbare, aber hinsichtlich des Dargebots verfügbare erneuerbare Energie bezeichnet. Die prozentuale abgeregelte Energie je Anlage und Jahr wird im Folgenden als Anlagenabregelung bezeichnet. Erste bereits veröffentlichte Studien zu diesem Thema zeigen das grundsätzliche Potenzial eines auf einer pauschalen Spitzenkappung basierenden Einspeisemanagements auf, wie beispielsweise die BMWi-Verteilernetzstudie Moderne Verteilernetze für Deutschland 3. Bei der Gestaltung von Einspeisemanagementkonzepten muss neben der technischen Effizienz der für eine Umsetzung benötigte Aufwand insbesondere im Hinblick auf benötigte Sekundärtechnik und Systemführung berücksichtigt werden. Die Frage nach der Umsetzbarkeit eines intelligenten Einspeisemanagements lag bislang weniger im Fokus. Während sich eine simple Gestaltung positiv auf die Umsetzbarkeit auswirkt, ergeben sich gegenüber einem intelligenten Einspeisemanagementkonzept möglicherweise Ineffizienzen im Sinne einer höheren Anlagenabregelung und damit nicht nutzbaren erneuerbaren Energie. 3-%-Ansatz Nach 12 EEG sind die Verteilnetzbetreiber verpflichtet, die Netzkapazität so zu erweitern, dass eine Abnahme und Verteilung von elektrischer Energie aus EE-Anlagen stets sichergestellt ist. Für 3 Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

24 Relative Einspeisung Ziel und Aufbau der Studie 3 die Netzbetriebsmittel auslegungsrelevante Netznutzungsfälle sind bei einer hohen Durchdringung von EE-Anlagen in Relation zu den angeschlossenen Verbrauchern insbesondere solche mit besonders hohen Rückspeisungen bedingt durch niedrige Lasten und hohe Einspeisungen aus EE-Anlagen. Dies entspricht Situationen, in denen viele EE-Anlagen mit sehr hoher Leistung einspeisen. Die Auslegung der Netzbetriebsmittel muss demnach bei hoher Durchdringung mit EE-Anlagen zunehmend an deren installierter Leistung orientiert werden 4 5. Abbildung 5 zeigt die Jahresganglinien einer exemplarischen PV- und einer exemplarischen Windenergieanlage. Es ist zu erkennen, dass diese Anlagen nur in wenigen Stunden des Jahres mit maximaler Leistung einspeisen. 1 8 % 3 % der Gesamtenergie PV-Anlage Windenergieanlage h Zeit Abbildung 5: Exemplarische Jahresdauerlinien einer PV- und einer Windenergieanlage Vor dem Hintergrund der geringen Anzahl Stunden mit sehr hohen Einspeisungen aus EE-Anlagen existieren Überlegungen, die Verpflichtung des Netzbetreibers zur Erweiterung der Netzkapazität für alle Rückspeisesituationen einzuschränken. Im Grünbuch Ein Strommarkt für die Energiewende des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie ist vorgesehen, von der bisherigen Verpflichtung der Verteilnetzbetreiber zur vollständigen Aufnahme von elektrischer Energie aus EE-Anlagen abzuweichen. Es soll daher die Möglichkeit geschaffen werden, bei der Netzplanung auf Verteilernetzebene ein Einspeisemanagement von maximal 3 % einzuführen, so 4 Deutsche Energie-Agentur GmbH: Ausbau- und Innovationsbedarf der Stromverteilnetze in Deutschland bis 23 (dena-verteilnetzstudie), Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

25 4 Ziel und Aufbau der Studie dass nur 97 % der verfügbaren erneuerbaren Jahresenergie aufgenommen werden müssen. An den dargestellten exemplarischen Jahresganglinien wird deutlich, dass bereits eine Abregelung der eingespeisten Energie um wenige Prozent zu einer deutlichen Reduzierung der maximalen Einspeiseleistung führt. Bei einer Abregelung von 3 % der Jahresenergie aufgeteilt auf die Stunden des Jahres mit den höchsten Einspeisungen folgt für die exemplarische Windenergieanlage eine maximale Leistung von rund 8 %, für die exemplarische PV-Anlage von rund 6 %. Auch in der durch die EWE NETZ GmbH durchgeführten Studie Netzstudie zur Steigerung der Netzanschlusskapazität ländlicher Verteilnetze durch ein intelligentes Erzeugungsmanagement wird die Wirksamkeit eines Einspeisemanagements untersucht und anhand exemplarischer Netze aufgezeigt. Hierbei wurde mit dem 5 %-Ansatz die These aufgestellt, durch eine intelligente Steuerung von Erzeugungsanlagen die im EWE-Verteilnetz integrierbare elektrische Leistung aus EE-Anlagen verdoppeln zu können, ohne dass ein Netzausbau erforderlich ist und die abgeregelte Energie auf weniger als 5 % der Jahresenergie jeder einzelnen EE-Anlage beschränkt ist. Mit der Einführung eines Einspeisemanagements kann die insgesamt in die Verteilnetze integrierbare elektrische Leistung aus EE-Anlagen erhöht und die Netzbetriebsmittel effizienter ausgelastet werden. Bislang ist nicht geklärt, wie Einspeisemanagementkonzepte effizient ausgestaltet werden können und wie sehr dadurch die Netzkapazität der Verteilnetze erhöht werden kann. Zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen unterschiedlichen Regelalgorithmen und der Netzkapazität werden in dieser Studie ländliche deutsche Verteilnetze untersucht. Aufgrund des im ländlichen Raum geringen Verbrauchs pro Fläche ergeben sich in Verbindung mit teilweise sehr hohen installierten Leistungen von EE-Anlagen (EE-Leistungen) bereits heute und zukünftig vermehrt Rückspeisesituationen. Diese können in Verbindung mit im ländlichen Raum vorhandenen langen Abgängen zur Verletzung technischer Grenzen führen, denen heute abgesehen von der allerdings kaum genutzten Möglichkeit bilateraler Vereinbarungen nach 11(3) EEG allein durch Netzausbau begegnet werden darf. 1.2 Ziel Das Ziel dieser Studie ist somit die Quantifizierung des technisch erforderlichen Einspeisemanagements zur Erhöhung der installierten Leistung von Erzeugungsanlagen auf Basis erneuerbarer Energien in ländlichen Regionen Deutschlands. Dabei sollen unterschiedliche Einspeisemanagementkonzepte bewertet und hinsichtlich ihrer technischen Effizienz und

26 Ziel und Aufbau der Studie 5 Umsetzbarkeit verglichen werden. Im Rahmen dessen wird auch eine Überprüfung der Allgemeingültigkeit der von EWE NETZ aufgestellten These 5 %-Ansatz durchgeführt. Der Fokus der durchgeführten Studie liegt auf Mittel- und Niederspannungsnetzen. 1.3 Aufbau Im folgenden Kapitel 2 wird das in dieser Studie zur Bewertung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte gewählte methodische Vorgehen vorgestellt. Hierzu werden zunächst wesentliche Anforderungen an die zu wählende Methodik analysiert und entsprechend Vorgehensweisen zur Umsetzung dieser abgeleitet. Daraufhin wird das angewendete Verfahren dargestellt. Das Kapitel schließt mit einer Darstellung der Methodik zur Einteilung des betrachteten ländlichen Raums in Typgebiete. In Kapitel 3 wird das Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete erläutert. Hierzu wird zunächst dargelegt, wie die Verbraucherstruktur modelliert wird. Im Anschluss wird der sich hieraus ergebende Aufbau der betrachteten Netze beschrieben. Da Einspeisemanagement nur dann notwendig ist, wenn technische Grenzen verletzt sind, wird auf diese in einem eigenen Abschnitt eingegangen. Wesentlich für die Bewertung von Einspeisemanagementkonzepten ist die Integration von EE-Anlagen, deren Modellierung im darauffolgenden Abschnitt dargestellt wird. Da zur Umsetzung insbesondere intelligenter Einspeisemanagementkonzepte vermehrt Sekundärtechnik in die Verteilnetze integriert werden muss, schließt das Kapitel mit einem Überblick über die zur Umsetzung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte erforderliche Informations- und Kommunikationstechnik (IKT). In Kapitel 4 wird eine umfangreiche Bewertung verschiedener Einspeisemanagementkonzepte vorgenommen. Zunächst wird ein intelligentes, Spannungsebenen übergreifendes Einspeisemanagementkonzept vorgestellt und bewertet. Daraufhin folgt die Untersuchung des einfacher umzusetzenden Konzepts einer pauschalen Spitzenkappung. Als drittes Einspeisemanagementkonzept wird eine Kombination des intelligenten und pauschalen Ansatzes diskutiert. Da in Rückspeisefällen bei langen Abgängen insbesondere Spannungsbandverletzungen eine wesentliche Rolle spielen, wird anschließend auf unterschiedliche Konzepte des Blindleistungsverhaltens von Erzeugungsanlagen im Abregelungsfall eingegangen. Das Kapitel schließt mit einer Abschätzung des sich bei einem flächendeckenden Einsatz regelbarer Ortsnetztransformatoren ergebenden Reduktionspotenzials im Hinblick auf erforderliches Einspeisemanagement.

27 6 Ziel und Aufbau der Studie In Kapitel 5 wird zum Vergleich der untersuchten Einspeisemanagementkonzepte eine Kostenabschätzung vorgenommen. Im abschließenden Kapitel 6 werden die Untersuchungsergebnisse und die sich hieraus ergebenden wesentlichen Erkenntnisse in Bezug auf eine Bewertung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte einordnend zusammengefasst und erläutert.

28 Methodischer Ansatz 7 2 Methodischer Ansatz 2.1 Motivation des gewählten methodischen Ansatzes Zur Analyse des Zusammenhangs zwischen erforderlichem Einspeisemanagement und dem Zubau von EE-Anlagen in deutschen Verteilnetzen ländlicher Regionen müssen insbesondere die folgenden Aspekte berücksichtigt werden. Spannungsebenen übergreifende Betrachtung Der Untersuchungsfokus dieser Studie liegt auf den deutschen Mittel- und Niederspannungsnetzen. Da sich Einspeisemanagement im Niederspannungsnetz direkt auf die Betriebsströme im Mittelspannungsnetz auswirkt und Einspeisemanagement im Mittelspannungsnetz einen Einfluss auf die Knotenspannungen auch in den unterlagerten Niederspannungsnetzen hat, muss eine Spannungsebenen übergreifende Betrachtung vorgenommen werden. Bei Vernachlässigung dieser Kopplung könnte die Effizienz des Einspeisemanagements nicht vollständig bewertet werden. Aus diesem Grund wird ein Spannungsebenen übergreifender Ansatz verfolgt, welcher die Mittelspannungsnetze zusammen mit unterlagerten Niederspannungsnetzen betrachtet. Zeitraumbetrachtung Die Einspeisung aus EE-Anlagen ist wesentlich vom Wetter sowie von weiteren tageszeitabhängigen und saisonalen Einflüssen abhängig. Da diese im Laufe eines Jahres stark variieren, ist es erforderlich, Einspeisemanagementmaßnahmen über mindestens ein ganzes Jahr hinweg zu betrachten. Hierbei können einzelne Zeitpunkte nicht getrennt voneinander betrachtet werden, da nur durch eine Zeitraumbetrachtung die abzuregelnde Energie bestimmt werden kann. Durch die Betrachtung eines ganzen Jahres werden in dieser Studie jahreszeitlich bedingte und weitere durch lokale Wetterphänomene verursachte Schwankungen sowohl bei der Einspeisung aus EE-Anlagen als auch beim Verbrauch inklusive ihrer gegenseitigen Abhängigkeiten stochastisch berücksichtigt. Berücksichtigung regionaler Spezifika Sowohl die Verbrauchs- und Erzeugungsstruktur als auch die Netzstrukturmerkmale der Mittel- und Niederspannungsnetze unterscheiden sich deutlich innerhalb Deutschlands.

29 8 Methodischer Ansatz Die Ausprägung dieser Netzcharakteristika ist von der betrachteten Region abhängig. Regionale Zusammenhänge ergeben sich insbesondere zwischen der Einwohnerdichte und der Verbrauchsund Netzstrukturmerkmale. Weiterhin steht die geografische Lage einer Region in engem Zusammenhang mit der Anzahl und Art von EE-Anlagen. So ist beispielsweise der Anteil von Photovoltaik-Anlagen an der installierten Leistung aller EE-Anlagen im Süden Deutschlands aufgrund des größeren Primärenergiedargebots höher als im Norden des Landes. Andererseits ergeben sich beispielsweise für Regionen mit einer niedrigen Einwohnerdichte aufgrund der größeren Entfernung zwischen einzelnen Wohnhäusern größere mittlere Leitungsabstände zwischen zwei benachbarten Netzknoten im Netz als in Regionen mit höheren Einwohnerdichten. Es ist davon auszugehen, dass derartige regionale Unterschiede Auswirkungen auf den zu ermittelnden Zusammenhang zwischen intelligentem Einspeisemanagement und installierter EE- Leistung haben. Daher ist bei der Quantifizierung des erforderlichen Einspeisemanagements eine Betrachtung ländlicher Mittel- und Niederspannungsnetze unter Berücksichtigung regionaler Zusammenhänge erforderlich. Synthetische Netzgenerierung Weder die genaue Netzstruktur noch die detaillierten technischen Parameter der rund 4.5 deutschen Mittelspannungsnetze mit ihren insgesamt etwa 5. unterlagerten Niederspannungsnetzen sind öffentlich verfügbar 1. Auf Basis der StromNEV 2 sind die Netzbetreiber allerdings dazu verpflichtet, bestimmte Netzstrukturmerkmale zu veröffentlichen. Im Rahmen dieser Studie werden diese Informationen dazu genutzt, synthetische Netze möglichst realitätsnah und regionenspezifisch zu generieren, um das erforderliche Einspeisemanagement in Abhängigkeit der installierten EE-Leistung zu quantifizieren. Monte-Carlo-Ansatz Auch in strukturell ähnlichen Netzgebieten unterscheiden sich sowohl Mittel- und Niederspannungsnetze als auch Anzahl, Art und Position von EE-Anlagen und Verbrauchern. Es 1 Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), Verordnung über die Entgelte für den Zugang zu Elektrizitätsversorgungsnetzen (StromNEV), letzte Änderung August 214

30 Methodischer Ansatz 9 ist daher erforderlich, auch innerhalb sehr ähnlicher Netzgebiete eine Vielzahl von Verteilnetzen inklusive angeschlossener Erzeuger und Verbraucher zu untersuchen. Um die Vielfalt deutscher Verteilnetze zu berücksichtigen, wird ein stochastischer Ansatz gewählt. Über eine Monte-Carlo- Simulation können durch eine hinreichend oft durchgeführte Untersuchung stochastisch generierter Netzgebiete Erkenntnisse für die Gesamtheit deutscher ländlicher Verteilnetze gewonnen werden. Damit wird sichergestellt, dass neben der Möglichkeit zur Identifikation genereller Zusammenhänge auch Sonderfälle hinreichend berücksichtigt werden. 2.2 Verfahrensüberblick In Abbildung 6 ist das in dieser Studie gewählte Vorgehen zur Analyse und Bewertung unterschiedlicher Einspeisemanagementkonzepte in deutschen ländlichen Verteilnetzen dargestellt. Um die Vielfalt deutscher Verteilnetze zu berücksichtigen, werden Eingangsdaten aus unterschiedlichen Quellen herangezogen. Zur Bewertung eines intelligenten Einspeisemanagements erfolgt eine detaillierte Auswertung und Aufbereitung dieser Daten, so dass systematisch Zusammenhänge ermittelt werden. Eine genaue Erläuterung der Eingangsdaten, ihre Aufbereitung und deren Verwendung im Rahmen der Monte-Carlo- Simulation zur Analyse und Bewertung des Einspeisemanagements erfolgt im folgenden Kapitel 3. Eingangsdaten Statistisches Bundesamt StromNEV EEG-Anlagenregister Zeitreihen Aufbereitung Für alle betrachteten Netzgebiete Monte-Carlo-Simulation Einspeisemanagement Bewertung Einspeisemanagement unter Berücksichtigung von Typgebieten Abbildung 6: Methodisches Vorgehen Die aufbereiteten Eingangsdaten dienen der wiederholten stochastischen Generierung synthetischer Netze. Für jede Region wird eine Vielzahl von Netzen mit zugehöriger Verbraucherstruktur hinsichtlich unterschiedlicher Integration von EE-Anlagen analysiert. Das

31 1 Methodischer Ansatz genaue Vorgehen wird im folgenden Kapitel 3 erläutert, auf die untersuchten Einspeisemanagementkonzepte wird detailliert in Kapitel 4 eingegangen. Die abschließende Bewertung der Untersuchungsergebnisse erfolgt ebenfalls in Kapitel 4 unter Berücksichtigung der sich in der Monte-Carlo-Simulation ergebenden Verteilungen relevanter Ergebnisgrößen. Hierbei sind insbesondere die maximale Abregelung je Anlage und Netz sowie die abzuregelnde Energie je Netz zur Einhaltung technischer Grenzen zu nennen. Da regionale Unterschiede bei den Ergebnissen zu erwarten sind, werden die Ergebnisse der deutschlandweiten Untersuchungen differenziert nach den im Folgenden eingeführten Typgebieten ausgewertet. 2.3 Typgebiete Da sich die Dauerlinien von Windenergie- und PV-Anlagen sowie die Korrelation dieser Dauerlinien mit der Verbrauchslast deutlich unterscheiden, ist davon auszugehen, dass sich Netze mit hoher installierter Leistung aus Windenergieanlagen hinsichtlich ihrer Abregelungscharakteristik von Netzen mit einer hohen installierten Leistung aus PV-Anlagen unterscheiden. Daher ist es wichtig, die untersuchten Einspeisemanagementkonzepte vor diesem Hintergrund differenziert und nicht pauschal für ganz Deutschland zu bewerten. In Abbildung 7 ist die regionale Verteilung des Verhältnisses zwischen installierter Windenergie- und PV- Anlagenleistung dargestellt P inst,wind /P inst,pv P inst,pv /P inst,wind Abbildung 7: Verhältnisse zwischen installierter Windenergie- und PV-Anlagenleistung je Netzgebiet (nicht ausgewertete Gebiete sind grau dargestellt)

32 Methodischer Ansatz 11 Datenbasis für die dargestellten Verhältnisse ist die mittlere installierte Anlagenleistung je Primärenergietyp in den untersuchten Netzgebieten. Gebiete mit hoher Einwohnerdichte (ab 5 Einwohner je km²) sowie solche, bei denen der gewählte Ansatz aufgrund geographischer Besonderheiten wie etwa großer Seen nicht anwendbar ist, werden in dieser Studie nicht betrachtet und sind grau dargestellt. Es ist deutlich zu erkennen, dass in norddeutschen Netzgebieten die installierte Leistung aus Windenergieanlagen überwiegt, während in süddeutschen Netzgebieten die installierte Leistung von PV-Anlagen dominiert. Für große Bereiche Mitteldeutschlands ist ein eher ausgewogenes Verhältnis zwischen Windenergie- und PV-Anlagenleistung zu erkennen. Um eine systematische Einteilung Deutschlands in PV-geprägte und Wind-geprägte Gebiete vorzunehmen, wird die in Abbildung 8 links dargestellte Ebene der je Netzgebiet installierten Windenergie- und PV-Anlagenleistung betrachtet. Die dargestellte Ebene ist gleichmäßig in die drei Bereiche Wind-geprägt, gemischt-geprägt und PV-geprägt aufgeteilt. Entsprechend wird jedem untersuchten Netzgebiet ein sich derart festgelegter Gebietstyp zugeordnet. P inst,wind >> P inst,pv P inst,wind P inst,pv P inst,wind PVgeprägt Windgeprägt Gemischtgeprägt MS-Netz P inst,pv P inst,pv >> P inst,wind Abbildung 8: Einteilung Deutschlands in Typgebiete (nicht ausgewertete Gebiete sind grau dargestellt) Die sich mit dieser Vorgehensweise ergebende Einteilung der untersuchten ländlichen Regionen Deutschlands in Typgebiete ist in Abbildung 8 rechts dargestellt. Da diese sich aus einem ähnlichen Verhältnis von installierter Windenergie- und PV-Anlagenleistung ergebenden Typgebiete große Regionen mit unterschiedlichen Netzstrukturen und Versorgungsaufgaben

33 12 Methodischer Ansatz überdecken, können die Ergebnisse je Typgebiet auf hinreichende Verallgemeinerbarkeit hin bewertet werden.

34 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 13 3 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Der deutschlandweite Ansatz dieser Studie erfordert eine detaillierte Abbildung der betrachteten Netzgebiete. Für jedes dieser Netzgebiete wird im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation eine Vielzahl synthetischer Netze stochastisch generiert. Aufeinanderfolgend werden über Zufallsziehungen die Verbraucherstruktur des jeweils zu untersuchenden Netzes sowie der Aufbau der Netzstruktur festgelegt. Auf dieser Basis erfolgt die Ermittlung der Netzanschlusskapazität durch die Integration von EE-Anlagen. Anschließend wird für jedes dieser synthetisch generierten Netze das Einspeisemanagement durchgeführt und die abzuregelnde Energie quantifiziert. Dieses Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzstrukturen ist in Abbildung 9 dargestellt. Auswahl zu untersuchendes Netzgebiet Regionalspezifische Zufallsvariablen Haushaltsgröße Kunden-Zeitreihen Freileitungsanteil Leitungslänge Anzahl Knoten je Abgang Monte-Carlo-Simulation Festlegung Verbraucherstruktur Aufbau Netzstruktur Industriekunden NS-Netze Haushalte Installierte Leistung je Anlage Netzanschlusspunkt Einspeise-Zeitreihe Ermittlung Netzanschlusskapazität Bewertung Einspeisemanagement Abbildung 9: Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Die Vorgehensweise zur Abbildung der Verbraucherstruktur, der Netzstruktur sowie der Integration von EE-Anlagen wird im Folgenden näher beschrieben. Es erfolgt insbesondere eine Darstellung der im Rahmen dieser Studie verwendeten Datengrundlage und deren Aufbereitung hinsichtlich einer Berücksichtigung regionaler Abhängigkeiten sowie die Modellierung von

35 14 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Eingangsdaten der Monte-Carlo-Simulation. Auf die Bewertung des Einspeisemanagements wird in Kapitel 4 detailliert eingegangen. 3.1 Verbraucherstruktur Für die Auslegung der Netzstrukturen von Mittel- und Niederspannungsnetzen in Deutschland waren historisch bedingt bislang insbesondere die über die jeweiligen Netze versorgten Verbraucher relevant. Unter der Verbraucherstruktur eines Mittelspannungsnetzes wird in dieser Studie die Zusammensetzung der Verbraucher in Art und Leistung verstanden, die über dieses Mittelspannungsnetz und dessen unterlagerte Niederspannungsnetze versorgt wird. Die Integration von EE-Anlagen wird hiervon getrennt in Kapitel 3.4 behandelt. 1+ EW/km² Einwohner/Fläche 5 25 Abbildung 1: Einwohnerdichte je PLZ-Gebiet in Deutschland In Abbildung 1 ist die Einwohnerdichte für die einzelnen PLZ-Gebiete in Deutschland dargestellt. Um die sich aus der Einwohnerdichte ergebenden, regionalen Unterschiede bei einer deutschlandweiten, Spannungsebenen übergreifenden Betrachtung ländlicher Mittel- und Niederspannungsnetze berücksichtigen zu können, ist eine regionalisierte Abbildung der Verbraucherstruktur notwendig. Versorgungsgebiete Die Berücksichtigung der regionalspezifischen Verbraucherstrukturen der betrachteten Mittelspannungsnetze erfolgt auf Basis einer Abschätzung der jeweiligen Versorgungsgebiete in Deutschland. Die Abschätzung der Versorgungsgebiete wird hier über ihre polygonale Zuordnung erreicht, welche die Gebietsgrenzen, in denen sich alle Verbraucher eines Mittelspannungsnetzes

36 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 15 befinden, koordinatenscharf beschreibt. Hierdurch wird die Berücksichtigung regionaler Unterschiede in Bezug auf die Lastverteilung bei der Erstellung der Verbraucherstruktur ermöglicht. Die Abschätzung der geographischen Grenzen der Versorgungsgebiete der betrachteten Mittelspannungsnetze erfolgt anhand öffentlich verfügbarer Daten des OpenStreetMap-Projektes, welches detaillierte Geodaten datenbankbasiert zusammenstellt 1. Teil dieser veröffentlichten Daten sind unter anderem die Koordinaten der Hochspannungsumspannwerke in Deutschland. Mittels einer Voronoi-Zerlegung 2 wird die Fläche Deutschlands derart aufgeteilt, dass jedem dieser Hochspannungsumspannwerke eine Fläche zugeordnet wird (siehe Abbildung 11). Diese Flächen dienen als Abschätzung für das Gebiet, welches über das dem jeweiligen Hochspannungsumspannwerk unterlagerte Mittelspannungsnetz versorgt wird. Somit lassen sich für die ca. 4.5 Mittelspannungsnetze in Deutschland 3 ihre Versorgungsgebiete abschätzen. Eine weitere Flächenzerlegung Deutschlands ergibt sich aus der Aufteilung auf PLZ-Gebiete. Die Schnittflächen dieser PLZ-Gebiete mit den ermittelten Voronoi-Regionen erlauben eine genaue Zuordnung der Einwohner eines PLZ-Gebietes zu den durch die jeweiligen Versorgungsgebiete beschriebenen Mittelspannungsnetzen. Insbesondere wird durch die Schnittflächenbildung die Heterogenität hinsichtlich der Einwohnerdichte innerhalb des Versorgungsgebietes eines Mittelspannungsnetzes berücksichtigt. Über öffentlich verfügbare Daten des Deutschen Zentrums für Altersfragen zu Häufigkeitsverteilungen der Haushaltsgröße in Abhängigkeit der Gemeindegröße 4 sowie veröffentlichten Daten des Statistischen Bundesamtes mit einer Zuordnung von Gemeinden zu PLZ-Gebieten 5 ist eine Abschätzung regionalspezifischer Häufigkeitsverteilungen für die Anzahl 1 Open Street Map, 2 Dierkes, S.: Bewertung der Spannungsstabilität im deutschen Elektrizitätsversorgungssystem, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), Deutsches Zentrum für Altersfragen, Statistisches Informationssystem GeroStat 5 Statistisches Bundesamt, Gemeindeverzeichnis-Informationssystem

37 16 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Personen je Haushalt in Deutschland möglich. Die Anwendung dieser Verteilungen auf die ermittelte Einwohnerzahl je Mittelspannungsnetz ermöglicht eine Festlegung der zu versorgenden Haushaltskunden und damit Hausanschlüsse. Voronoi-Zerlegung Überlagerung Voronoi- Regionen mit PLZ-Gebieten HS/MS-Umspannwerk PLZ-Gebiet Hochspannungsnetz Voronoi-Regionen Voronoi-Region Abbildung 11: Vorgehen der Voronoi-Zerlegung zur Abschätzung der geografischen Fläche der Mittelspannungsnetze in Deutschland und anschließende Schnittflächenbestimmung mit den PLZ-Gebieten in Deutschland Die Abschätzung der Last der versorgten GHD (Gewerbe, Handel, Dienstleistung)-Kunden und Industriebetriebe je Mittelspannungsnetz basiert auf Daten zur Jahresverbrauchsenergie 6 7 sowie der veröffentlichten aggregierten Jahreshöchstlast der Netzbetreiber (Qualitätselement 8 ). Hiermit wurde eine regionalspezifische Aufteilung der installierten Jahreshöchstleistung auf Haushaltskunden und Gewerbe-/Industriekunden abgeschätzt. Durch Kombination dieser Verteilung mit den ermittelten Einwohnerzahlen je Mittelspannungsnetz kann somit die installierte Gewerbe- und Industrielast abgeleitet werden. 6 Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft, Energiedaten, 7 AG Energiebilanzen e.v., 8 Bundesnetzagentur für Elektrizität, Gas, Telekommunikation, Post und Eisenbahnen: Veröffentlichung der Qualitätselemente gemäß 31 ARegV

38 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 17 Im Folgenden wird die Generierung der Verbrauchszeitreihen vorgestellt. Eine Übersicht über die verwendeten Modelle gibt Abbildung 12. Verbrauchermodelle Haushaltskunde Kundendefinition Anzahl Personen/Tätigkeit Geräteerstellung Wahrscheinlichkeiten Ausstattung/Nutzung Zeitreihenerstellung Gewerbe- und Industriekunde Kundendefinition Gewerbeart, Leistung Zeitreihenauswahl Ziehung aus RLM- Zeitreihenpool Aggregation Abbildung 12: Modelle zur Generierung von Verbrauchszeitreihen Haushaltskunden Da für einzelne Haushaltskunden in der Regel keine detaillierten Einzelmessungen existieren und die zur Abbildung dieser Kunden häufig verwendeten Standardlastprofile des BDEW nur eine stark vereinfachte, die Stochastik des einzelnen Kunden nicht erfassende und somit unscharfe Modellierung des Kundenverhaltens erlauben, wird im Rahmen dieser Studie auf synthetische Lastprofile zurückgegriffen. Hiermit können die hochvolatilen stochastischen Eigenschaften der Leistungsaufnahme eines Haushaltskunden realitätsnah abgebildet werden. Insbesondere in ländlichen Niederspannungsnetzen, in denen an einzelnen Strängen nur eine geringe Anzahl Haushaltskunden angeschlossen ist, wird der Fehler, der bei Verwendung von Standardlastprofilen entstehen würde, verringert. Das verwendete Modell basiert auf öffentlich verfügbaren Daten, aus denen Kundenprofile stochastisch generiert werden 9 und lässt sich mithilfe der Verbraucherstruktur geeignet parametrieren. Der Aufbau des Modells ist in Abbildung 12 zu sehen und ist in Anlehnung an 1 11 entwickelt. 9 Statistisches Bundesamt, Statistiken der Kategorie Einkommen, Konsum, Lebensbedingungen 1 Esslinger, Witzmann: Entwicklung und Verifikation eines stochastischen Verbraucherlastmodells für Haushalte, Zeilinger, Einfalt: Modell für hochauflösende synthetische Haushaltslastprofile, 212

39 18 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Abhängig von der Anzahl Personen im Haushalt wird zunächst die Geräteausstattung des Kunden probabilistisch ermittelt. Anschließend werden abhängig von zeitlichen Faktoren wie Tageszeit, Wochentag und Jahreszeit, aber auch von der Erwerbstätigkeit der im Haushalt lebenden Personen, die Häufigkeit sowie die Zeitpunkte der Gerätenutzung probabilistisch bestimmt. Durch Berücksichtigung von individuellen Leistungsprofilen der Geräte kann abschließend eine Haushaltskundenzeitreihe aggregiert werden, die die hohe Volatilität des Leistungsbezugs realitätsnah abbildet. Ein Vergleich mit real gemessenen Smart-Meter-Daten hat eine hohe Übereinstimmung hinsichtlich Jahresdauerlinie, tageszeitabhängiger Leistungsaufnahme sowie saisonalen Auswirkungen ergeben 12. Gewerbe- und Industriekunden Anders als die Abbildung von Haushaltskunden lässt sich die Leistungsaufnahme von Gewerbeund Industriekunden nicht auf wenige standardisierte Geräte herunterbrechen. Aufgrund der Vielzahl unterschiedlicher Geräte und Prozesse bei Gewerbe- und Industriekunden sowie einer unvollständigen Datenlage durch das Fehlen von Messungen in der erforderlichen detaillierten Auflösung auf Geräteebene existieren keine geeigneten synthetischen bottom-up-modelle zur adäquaten Abbildung. Die Berücksichtigung der Lastgänge von Industrie- und Gewerbekunden erfolgt aus diesem Grund unter Verwendung historischer Messzeitreihen über einen probabilistischen Ansatz (siehe Abbildung 12). Als Grundlage dient ein Datenpool von RLM-Zeitreihen 13, der hinsichtlich der Art des Gewerbeoder Industriebetriebs kategorisiert ist (z.b. Landwirtschaft, Gastronomie oder Einzelhandel). Diese Klassifizierung muss aufgrund der sehr unterschiedlichen Leistungsprofile der Kunden durchgeführt werden. Anschließend werden stochastisch Zeitreihen gezogen und aggregiert. Durch diese Zeitreihen kann das Verbraucherverhalten sachgerecht und realitätsnah abgebildet werden. 12 Entwicklung und Verifizierung im Rahmen des Projekts Smart Area Aachen, 13 Registrierende Leistungsmessung nach 12 Stromnetzzugangsverordnung

40 Häufigkeit NSP** Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Aufbau der untersuchten Netze Aufbauend auf der Verbraucherstruktur werden die zu untersuchenden Netze erstellt. Da über 9 % der Mittelspannungsnetze in Deutschland als Strahlennetze oder offene Ringnetze betrieben 14 werden, werden in dieser Studie radiale Netzstrukturen abgebildet. Die Bestimmung der für den Netzaufbau erforderlichen Netzstrukturparameter erfolgt über Zufallsziehungen aus regionalspezifischen Verteilungsfunktionen. Im Folgenden wird zunächst auf die Eingangsdaten sowie deren Aufbereitung eingegangen. Anschließend erfolgt eine Darstellung der stochastischen Generierung der zu untersuchenden Netze. Im Anschluss wird dieses Vorgehen anhand eines Vergleichs synthetisch generierter Netze mit vom Auftraggeber bereitgestellten Daten realer Netzstrukturen validiert. Netzstrukturparameter Das Vorgehen zur Aufbereitung der Eingangsdaten für eine Abbildung regionalisierter Netzstrukturen ist in Abbildung 13 dargestellt. Eingangsdaten Veröffentlichte Daten nach StromNEV Für alle Netzstrukturparameter 8 Abbildung VNB-Mittelwerte der Netzstrukturparameter auf Einwohnerdichte Erstellung von Häufigkeitsverteilungen in Abhängigkeit der Einwohnerdichte Einwohnerdichte 1 2 Zufallsziehungen Aufbereitete Eingangsdaten für Abbildung regionalisierter Netzstruktur *Einwohnerdichte **Netzstrukturparameter Abbildung 13: Aufbereitung der Eingangsdaten zur Abbildung regionalisierter Netzstrukturen Datengrundlage für den Aufbau der Mittel- und Niederspannungsnetze stellen die nach 27 StromNEV veröffentlichten Netzdaten der Verteilnetzbetreiber in Deutschland dar. Als Eingangsdaten für die Bestimmung der lokalen Netzstrukturparameter werden die veröffentlichten Daten zu 14 VDE: Die aktuelle Situation der Sternpunktbehandlung in Netzen bis 11 kv, 212

41 Mittlerer Abstand 2 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete der Stromkreislänge der Kabel- und Freileitungen je Netzebene, der Anzahl Entnahmestellen je Netzebene, der Einwohnerzahl im Netzgebiet und der geographischen Fläche des Netzgebietes herangezogen. Auf Basis dieser Eingangsdaten lassen sich die für den Aufbau der untersuchten Netze erforderlichen netzstrukturrelevanten Größen ableiten. Hierzu zählt neben der Leitungslänge zwischen zwei benachbarten Netzknoten und dem Freileitungsanteil je Spannungsebene die geografische Fläche unterlagerter Niederspannungsnetze. 8 6 m Einw./km 2 25 Einwohnerdichte Abbildung 14: Mittlerer Abstand zwischen zwei Niederspannungs-Netzknoten in Abhängigkeit der Einwohnerdichte Um regionale Abhängigkeiten in der Ausprägung der Netzstrukturparameter zu berücksichtigen, ist eine Regionalisierung der Eingangsdaten notwendig. Die Notwendigkeit zur Regionalisierung wird in Abbildung 14 deutlich. Für jeden Verteilnetzbetreiber ist dessen mittlerer Abstand zwischen zwei Niederspannungsnetzknoten über der Einwohnerdichte des jeweiligen Verteilnetzbetreibers dargestellt. Für Netzbetreiber mit hohen mittleren Einwohnerdichten ergeben sich kleinere mittlere Abstände als für Netzbetreiber mit niedrigen mittleren Einwohnerdichten. Als Kriterium zur Regionalisierung der Eingangsdaten wird daher die Einwohnerdichte herangezogen. Dabei wird von einem deutschlandweit exponentiellen Zusammenhang zwischen der Einwohnerdichte und den jeweiligen mittleren Netzstrukturparametern einzelner Verteilnetzbetreiber ausgegangen. Zur Bestimmung des exponentiellen Zusammenhangs wird die heterogene Verteilung der Einwohnerdichte innerhalb

42 VNB-Mittelwert NSP Schätzung Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 21 der Versorgungsgebiete jedes Verteilnetzbetreibers über eine Disaggregation auf PLZ-Gebiete berücksichtigt (siehe Abbildung 15). Für alle VNB Iterative Optimierung der Schätzgüte Disaggregation auf PLZ-Gebiete Versorgungsgebiet VNB PLZ 3 PLZ 1 PLZ 2 Berechnung der Schätzgüte über Summe der Fehlerquadrate VNB 1 VNB 2 VNB 3 Abweichung Mittelwert Schätzwert EWD je VNB Berechnung der Mittelwerte der NSP je PLZ-Gebiet über exponentiellen Zusammenhang Aggregation auf geschätzte VNB- Mittelwerte PLZ 2 PLZ 3 PLZ 1 EWD je PLZ-Gebiet Variation des exponentiellen Verlaufs Schätzwert für VNB Abbildung 15: Vorgehen zur Bestimmung des exponentiellen Zusammenhangs zwischen Netzstrukturparameter und Einwohnerdichte Die Mittelwerte der Netzstrukturparameter je Verteilnetzbetreiber werden über den exponentiellen Zusammenhang anhand der dem jeweiligen Verteilnetzbetreiber zuordenbaren PLZ-Gebiete und deren Einwohnerdichte beschrieben und es erfolgt die Berechnung der Mittelwerte je Netzstrukturparameter je PLZ-Gebiet. Darauf aufbauend ergeben sich die geschätzten Mittelwerte durch Aggregation auf Verteilnetzbetreiber. In einem zweiten Schritt werden über eine Minimierung der Abweichungen aller Erwartungswerte der Netzstrukturparameter je Verteilnetzbetreiber die Parameter der Exponentialfunktion iterativ optimiert. Die iterative Optimierung wird solange durchgeführt, bis die Schätzgüte nicht weiter verbessert werden kann. Die optimierte Exponentialfunktion definiert damit den Zusammenhang von Erwartungswerten einzelner Netzstrukturparameter mit der Einwohnerdichte auf Ebene von PLZ-Gebieten, welche die veröffentlichten Erwartungswerte von Verteilnetzbetreibern bestmöglichst beschreibt. Um sicherzustellen, dass auch extreme, aber in der Realität auftretende Netzausprägungen wie solche mit besonders langen Entfernungen zwischen zwei Netzknoten ebenfalls in der Bewertung des Einspeisemanagements berücksichtigt werden, ist eine ausschließliche Betrachtung der Erwartungswerte der Netzstrukturparameter in Abhängigkeit der Einwohnerdichte nicht hinreichend. Daher wird der funktionale Zusammenhang zwischen dem Erwartungswert jedes

43 Häufigkeit 22 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Netzstrukturparameters und der Einwohnerdichte für Einwohnerdichteklassen ausgewertet. Die Häufigkeitsverteilung der Netzstrukturparameter für jede Einwohnerdichteklasse lässt sich anschließend über Weibullverteilungen approximieren 15. Dies ist exemplarisch in Abbildung 16 für den Abstand zwischen zwei benachbarten Netzknoten in der Mittelspannungsebene anhand einer realen Verteilung dargestellt. Für jede der Einwohnerdichteklassen wird daher auf Basis des jeweiligen Erwartungswertes jedes Netzstrukturparameters die Streuung über eine Weibullverteilung approximiert % reale Verteilung genäherte Weibull-Verteilung m 4 MS-Stationsabstand Abbildung 16: Häufigkeitsverteilung der Abstände benachbarter Mittelspannungsstationen in exemplarischem Netzgebiet mit Weibull-Approximation Der Aufbau der untersuchten Netze erfolgt im Anschluss unter Berücksichtigung der Einwohnerdichte der jeweiligen Netzgebiete stochastisch über Zufallsziehungen aus den einwohnerdichtespezifischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Vorgehen zur Netzgenerierung Die Menge der dem betrachteten Mittelspannungsnetz unterlagerten Niederspannungsnetze lässt sich anhand der einwohnerdichtespezifischen Häufigkeitsverteilungen für die geografische Fläche der Versorgungsgebiete der Niederspannungsnetze abschätzen. Die individuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung der Niederspannungsnetzflächen jedes betrachteten Mittelspannungsnetzes ergibt sich aus den einwohnerdichtespezifischen Häufigkeitsverteilungen der im Versorgungsgebiet befindlichen PLZ-Gebiete. Die Ermittlung der Flächen der dem 15 Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), 214

44 Häufigkeit Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 23 Mittelspannungsnetz unterlagerten Niederspannungsnetze erfolgt durch wiederholtes Ziehen aus dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung. Dem Mittelspannungsnetz werden solange Niederspannungsnetzflächen hinzugefügt, bis die Gesamtfläche der Niederspannungsnetze deckungsgleich mit dem Versorgungsgebiet des Mittelspannungsnetzes ist. Die Verbraucherstruktur der einzelnen Niederspannungsnetze ergibt sich aus den Niederspannungsnetzflächen über deren Einwohnerdichte und die damit bekannte Anzahl der zu versorgenden Einwohner. PLZ 3 PLZ 1 Schnittflächen von PLZ-Gebieten mit betrachtetem Netzgebiet Zuordnung von Einwohndichten zu Schnittflächen Netzgebiet PLZ 2 PLZ 1 EWD 1 PLZ 2 EWD 2 PLZ 3 EWD 3 Ermittlung einwohnerdichtespezifischer Wahrscheinlichkeitsdichten für Niederspannungsnetzflächen Wiederholte Ziehungen von Niederspannungsnetzflächen EWD 1 EWD 3 EWD 2 EWD 1 Niederspannungsnetzgebiete EWD 2 EWD 3 *Niederspannung **Einwohnerdichte Abbildung 17: Vorgehen zur Bestimmung der Netzgebiete der einem betrachteten Mittelspannungsnetz unterlagerten Niederspannungsnetze Über die ermittelten unterlagerten Niederspannungsnetze und den im Rahmen der Bestimmung der Verbraucherstruktur ermittelten GHD- und Industriekunden der Mittelspannungsebene ist die Anzahl der Mittelspannungsnetzknoten festgelegt. Die Knotenanzahl für jedes unterlagerte Niederspannungsnetz folgt aus der Menge der dem jeweiligen Niederspannungsnetz zugeordneten Haushaltskunden und GHD- bzw. Industriekunden. Da an einem Netzknoten teilweise mehrere Haushalte angeschlossen sind, wird basierend auf Auswertungen realer Niederspannungsnetze ein regionalspezifischer Faktor für die Anzahl angeschlossener Haushalte je Netzknoten berücksichtigt.

45 24 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Entsprechend der radialen Netzstruktur werden die ermittelten Netzknoten schließlich zu einem Spannungsebenen übergreifenden Netz unter Verwendung einheitlicher Betriebsmitteltypen verbunden. Die Bestimmung der Abstände zwischen zwei Knoten erfolgt in Abhängigkeit der Spannungsebene und der Einwohnerdichte stochastisch über Zufallsziehungen aus den einwohnerdichtespezifischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Abstände zwischen zwei Knoten. Somit ist neben der Sicherstellung des Erwartungswertes gewährleistet, dass auch Extremwerte mit abgebildet werden. Die Aufteilung der Knoten sowie der an diesem Knoten angeschlossenen Verbraucher bzw. unterlagerten Netze auf Abgänge erfolgt unter Berücksichtigung von Erwartungswerten und Streuungen für die Anzahl Netzknoten je Abgang, basierend auf realen Daten. Validierung Die generierten, synthetischen Mittel- und Niederspannungsnetze wurden validiert sowie anhand veröffentlichter Daten plausibilisiert. Neben einer Validierung der Häufigkeitsverteilungen der einzelnen Netzstrukturparameter, in Abbildung 18 exemplarisch für die Abgangslängen dargestellt, erfolgte ein Abgleich charakteristischer Netzkenngrößen der generierten Netze mit den realen Netzen in der Netzregion Cloppenburg/Emsland des Auftraggebers. Eine Gegenüberstellung dieser Kenngrößen ist Tabelle 1 zu entnehmen. Exemplarisch zeigt Abbildung 19 die Häufigkeitsverteilung des für jedes generierte Mittelspannungsnetz ausgewerteten Verhältnisses der Anzahl Abgänge zu der Netzlänge. 16 Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Moderne Verteilernetze für Deutschland (Verteilernetzstudie), Scheffler: Bestimmung der maximal zulässigen Netzanschlussleistung photovoltaischer Energiewandlungsanlagen in Wohnsiedlungsgebieten, FGH: Technischer Bericht 32 Ein Werkzeug zur Optimierung der Störungsbeseitigung für Planung und Betrieb von Mittelspannungsnetzen, 28

46 Häufigkeit Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 25 Häufigkeit 3 25 % NS-Ebene, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1., m Abgangslänge Häufigkeit 35 3 % MS-Ebene km Abgangslänge 4 Abbildung 18: Häufigkeitsverteilungen der Länge der Abgänge in den generierten Mittelund Niederspannungsnetzen Tabelle 1: Vergleich charakteristischer Netzkenngrößen für synthetische Netzstrukturen und reale Netze anhand der Netzregion Cloppenburg/Emsland Netzkenngröße Synthetische Netze Reale Netze Verhältnis Anzahl der Abgänge je Mittelspannungsnetz zu geografischer Fläche der Mittelspannungsnetze Verhältnis Anzahl der Abgänge je Mittelspannungsnetz zu Netzlänge je Mittelspannungsnetz.76 km km -2.7 km -1.7 km -1 Verhältnis Anzahl Stationen zu Netzlänge.91 km km -1 Verhältnis Anzahl Abgänge zu Anzahl Stationen % Mittelwert reale Netze Mittelwert synthetische Netze ,1,1.6,1,1.7,1,1.8,1,1.9,1,1.1,1,1 km,1-1,1.12,1 Anzahl Abgänge / Netzlänge Abbildung 19: Häufigkeitsverteilung des für jedes generierte Mittelspannungsnetz ausgewertete Verhältnis der Anzahl Abgänge zu der Netzlänge

47 26 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 3.3 Technische Grenzen Quasistationäre Spannungshaltung und Stromgrenzen begrenzen die maximal anschließbare Leistung der Verbraucher und Erzeuger. In Netzen öffentlicher Versorgung muss unter normalen Betriebsbedingungen nach der Norm EN 516 die Spannung beim Endkunden innerhalb der Grenzen von ±1 % der Niederspannungsnennspannung bzw. der vereinbarten Versorgungsspannung auf der MS-Ebene liegen 19. Zur Sicherstellung der Anforderungen aus der EN 516 gibt es sowohl für die Niederspannungs- als auch für die Mittelspannungsebene zusätzliche, begrenzende Bedingungen für den maximal durch Erzeugungsanlagen hervorgerufenen Spannungshub. (3 % in der Niederspannung 2, 2 % in der Mittelspannung 21 ). Diese stellen im Netzplanungsprozess einfach überprüfbare Bedingungen dar. Betrieblich ist jedoch ausschließlich die EN 516 maßgeblich und sinnvoll überwachbar, weswegen diese spannungsebenenspezifischen Begrenzungen im Folgenden vernachlässigt werden. Als Sicherheitspuffer für systematische sowie unsystematische Messfehler von Spannungswandlern wird im Rahmen der Studie ein Bereich von 1 % der Nennspannung reserviert 22. Als zulässiges Spannungsband werden daher im Folgenden vereinfacht ±9 % der Niederspannungsnennspannung bzw. Mittelspannungsversorgungsspannung verstanden. Die Temperatur von Betriebsmitteln wie Kabel, Freileitungen oder Transformatoren ist neben den verwendeten Materialien und der Verlegeart auch von dem Belastungsgrad, also von dem Stromfluss über das jeweilige Betriebsmittel, abhängig. Aus den maximalen thermischen Belastungen ergeben sich maximal zulässige, thermisch bedingte Grenzströme für die einzelnen Betriebsmittel. Aufgrund der thermischen Trägheit treten Temperaturanstiege insbesondere bei Transformatoren und Kabeln mit zeitlicher Verzögerung ein. Kurzzeitige Überlastungen der Betriebsmittel über den Bemessungsstrom sind somit möglich, werden im Folgenden jedoch nicht weiter betrachtet. Die maximale Betriebsmittelbelastung wird somit als 1 % des Bemessungsstroms unter Referenzbedingungen verstanden. 19 DIN EN 516: Merkmale der Spannung in öffentlichen Elektrizitätsversorgungsnetzen, Forum Netztechnik/Netzbetrieb (FNN) im VDE: Anwendungsregel 415: Erzeugungsanlagen am Niederspannungsnetz, BDEW: Technische Richtlinie: Erzeugungsanlagen am Mittelspannungsnetz, DIN EN 61869: Messwandler Teil 1, 21 und Messwandler - Teil 3, 212

48 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Integration von Anlagen auf Basis erneuerbarer Energien Um die Integration von EE-Anlagen in die zu untersuchenden Netze möglichst realitätsnah abzubilden, erfolgt die Ermittlung der Netzanschlusskapazität sowie die Erhöhung der installierten EE-Leistung über diese Netzanschlusskapazität hinaus über ein anlagenscharfes, stochastisches Hinzufügen einzelner EE-Anlagen. Die Aufteilung der installierten EE-Leistung auf die einzelnen Primärenergietypen und Spannungsebenen erfolgt in Abhängigkeit der betrachteten Region in Deutschland. Im Folgenden wird auf das Vorgehen zur Abbildung der Eigenschaften und des Zubaus von EE-Anlagen eingegangen. Dies beinhaltet insbesondere auch die Aufbereitung geeigneter Einspeisezeitreihen sowie Zubau-Szenarien für die betrachteten Regionen. Datengrundlage Die Bundesnetzagentur betreibt ein öffentlich zugängliches Verzeichnis, in dem nach 6 EEG alle ab dem 1. August 214 neu in Betrieb genommenen Erzeugungsanlagen im Sinne des EEG registriert werden müssen. Für Altanlagen besteht ein ähnliches Register der Deutschen Gesellschaft für Sonnenenergie 23. Neben der installierten Leistung und dem Primärenergietyp der jeweiligen Anlage beinhalten die veröffentlichten Daten den Standort und die Anschlussspannungsebene. Auf Basis des Anlagenregisters erfolgt die Abbildung der in den untersuchten Netzgebieten zu integrierenden EE-Anlagen unter Berücksichtigung regionaler Unterschiede hinsichtlich der Aufteilung der installierten Leistung auf die verschiedenen Primärenergietypen und Spannungsebenen. In den deutschen Mittel- und Niederspannungsnetzen beträgt der Anteil der installierten Leistung aller Windenergie-, Photovoltaik-, Biomasse- und Laufwasseranlagen an der insgesamt in diesen Spannungsebenen installierten Erzeugungsleistung über 99 %. EE-Anlagen auf Basis anderer Primärenergieträger werden daher im Rahmen dieser Studie vernachlässigt. Für jeden Primärenergietyp wird zudem eine Aufteilung der installierten Leistung auf die verschiedenen Spannungsebenen berücksichtigt. Exemplarisch ist eine derartige Auswertung der installierten Leistung in Abbildung 2 für eine südliche Region in Oberschwaben und Oberbayern sowie eine nördliche Region, die sich über Schleswig-Holstein und Nordniedersachsen erstreckt, dargestellt. 23

49 rel. inst. Leistung 28 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Sowohl hinsichtlich der Aufteilung auf die Spannungsebenen als auch der Verteilung der Primärenergietypen sind deutliche Unterschiede erkennbar. So sind in der südlichen Region mehr als 75 % der installierten Leistung auf PV-Anlagen zurückzuführen, in der nördlichen Region nur etwa 35 %. In der alpennahen südlichen Region ist ebenfalls ein nennenswerter Anteil an installierter Leistung aus Laufwasseranlagen sowohl in der Niederspannungs- als auch in der Mittelspannungsebene zu erkennen. 6 NS-Ebene MS/NS-Ebene MS-Ebene HS/MS-Ebene 4 % 2 PV Wind Bio. Wa. PV Wind Bio. Wa. PV Wind Bio. Wa. PV Wind Bio. Wa. Oberschwaben und Oberbayern Schleswig-Holstein und Nordniedersachsen Abbildung 2: Exemplarische Aufteilungen der installierten Leistung von EE-Anlagen auf die einzelnen Spannungsebenen und Primärenergietypen Die Standortinformationen der im Anlagenregister hinterlegten Erzeugungsanlagen lassen für die einzelnen EE-Anlagen eine koordinatenscharfe Zuordnung in Deutschland zu. Hieraus leiten sich regionale Abhängigkeiten in der Aufteilung der installierten Leistung ab. Abbildung 21 zeigt exemplarisch die Dichte der installierten Leistung der Windenergie- und PV-Anlagen für die einzelnen PLZ-Gebiete in Deutschland. Es ist festzustellen, dass PV-Anlagen insbesondere im Süden Deutschlands, Windenergieanlagen vor allem im Norden und Osten Deutschlands installiert sind. Um diese regionalen Unterschiede bei der Integration von EE-Anlagen in die zu untersuchenden Netze zu berücksichtigen, werden die Eingangsdaten auf Basis des Anlagenregisters gebietsweise in Form einer Aufteilung auf die verschiedenen Primärenergietypen und die verschiedenen Spannungsebenen aufbereitet.

50 Häufigkeit Leistungsdichte Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 29 PV-Anlagen Windenergie-Anlagen Leistungsdichte Leistungsdichte 8 8 kw/km kw/km Leistungsdichte 8 1 kw/km 2 kw/km Abbildung 21: Dichte der installierten Leistung von PV- und Windenergieanlagen je PLZ- Gebiet Auf Basis des Anlagenregisters sind hinsichtlich der installierten Anlagenleistung weitere strukturelle Abhängigkeiten erkennbar. Die installierte Leistung jeder Anlage ist sowohl von dem jeweiligen Primärenergieträger als auch von der Spannungsebene des Netzanschlusses abhängig. Ein exemplarischer Vergleich der Häufigkeitsverteilungen der installierten Anlagenleistung von Photovoltaik-Anlagen der Niederspannungsebene (Abbildung 22) und PV-Anlagen der Umspannebene zwischen Mittel- und Niederspannungsebene (Abbildung 23) verdeutlichen diese Abhängigkeit. Analog ergeben sich spannungsebenenspezifische Häufigkeitsverteilungen für Windenergie-, Biomasse- und Laufwasser-Anlagen. Für eine Berücksichtigung dieser regionalen Abhängigkeiten in der Versorgungsaufgabe der untersuchten Netze erfolgt anhand der Standortinformation der Erzeugungsanlagen eine Regionalisierung dieser Häufigkeitsverteilungen. 16, 12, Tsd. 8, 4, 4 29,5 kw,,5 25 5,5 kw 1,5 Installierte Leistung Abbildung 22: Häufigkeitsverteilung der installierten Leistung der PV-Anlagen in der NS- Ebene

51 Installierte Leistung 3 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 1. Häufigkeit kw kw 2 21 Installierte Leistung Abbildung 23: Häufigkeitsverteilung der installierten Leistung der PV-Anlagen in der MS/NS-Ebene Die Regionalisierung des Zubaus aus erneuerbaren Energien basiert auf dem Länderszenario des Netzentwicklungsplans 24. Das Szenario 234 wird für alle relevanten Erzeugungstechnologien mithilfe von Stützjahren linear auf den Betrachtungszeitraum skaliert. Eine schematische Darstellung der gesamten installierten Leistung ist in Abbildung 24 zu sehen % GW % Jahr Sonstige Wasserkraft Biomasse PV Wind offshore Wind onshore Abbildung 24: Prognostizierte installierte Erzeugungsleistung Die technologiescharfe Erzeugungsleistung wird zunächst auf einzelne PLZ-Regionen disaggregiert. Hierbei wird der heutige Anteil einer Region an der installierten Leistung eines Bundeslandes, die aus dem EEG-Anlagenregister ermittelt wurde, für den gesamten Betrachtungsbereich fortgeschrieben. 24 Deutsche Übertragungsnetzbetreiber: Netzentwicklungsplan 214, zweiter Entwurf, 214

52 relativer Anteil Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 31 Neben der absoluten Höhe des Zubaus je PLZ-Region und der Verteilung auf unterschiedliche Erzeugungstechnologien muss auch die Verteilung auf unterschiedliche Spannungsebenen bei der Modellierung berücksichtigt werden. Hier zeigen historische Auswertungen eine Veränderung der Anschlussspannungsebene über die letzten Jahre. Während Photovoltaikanlagen vor einigen Jahren noch fast ausschließlich in der Niederspannungsebene angeschlossen wurden, sind im Jahr 214 bereits fast 4 % der PV-Leistung im Mittelspannungsnetz angeschlossen. Aufgrund der sinkenden Zubauzahlen sind außerdem Sättigungseffekte auf den unterschiedlichen Spannungsebenen zu erkennen. Eine geeignete Methodik zur Abbildung dieser Effekte bieten Sigmoid-Funktionen. Durch Parametrierung der Funktionen wird für jeden PLZ-Bereich ein zeitlicher Verlauf der Aufteilung der Erzeugungsleistung auf die Spannungsebenen abgeschätzt. Aus der Kombination von installierter Erzeugungsleistung je PLZ-Region und Verteilung auf Spannungsebenen je PLZ-Region werden abschließend regionalisierte Verteilungsfunktionen gebildet. Diese enthalten eine technologiescharfe und spannungsebenenspezifische Aufteilung der installierten Erzeugungsleistung für das betrachtete Jahr. Eine beispielhafte Aufteilung der installierten Leistungen auf Primärenergieträger und Spannungsebene für eine PLZ-Region findet sich in Abbildung % Wind NS Wind MS/NS Wind MS Wind HS/MS PV NS PV MS/NS PV MS PV HS/MS 26 Abbildung 25: Prognostizierte Aufteilung der EE-Leistung auf Primärenergieträger und Spannungsebene in den Mittel- und Niederspannungsnetzen für eine exemplarische Region in Sachsen Abschließend wurden die regionalisierten Werte für den PLZ-scharfen EE-Zubau für alle betrachteten Jahre aggregiert und mit den Zahlen des Gesamtzubaus aus dem NEP validiert.

53 p(t) p(t) p(t) 32 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Einspeisezeitreihen Aufgrund der geringen Ausdehnung von Nieder- und Mittelspannungsnetzen ist für jede im Netz angeschlossene EE-Anlage von ähnlichen Wetterbedingungen und daher je Primärenergietyp von ähnlichen zeitlichen Einspeiseverläufen auszugehen. Allerdings sind die Verläufe der Zeitreihen dabei aufgrund lokaler Wetterphänomene und Geländebeschaffenheiten abhängig von dem Standort der jeweiligen Anlage. Außerdem ergeben sich Unterschiede in den Zeitreihen aufgrund anlagenspezifischer Charakteristika wie dem Wirkungsgrad oder der Ausrichtung der jeweiligen Anlage. Diese Unterschiede in den Zeitreihen bewirken, dass eine Abschätzung der Einspeiseverläufe über eine einzelne Zeitreihe je Primärenergietyp mit der hierdurch unterstellten vollständigen Gleichzeitigkeit die Netzbelastung im Rückspeisefall systematisch überschätzen würde. Für eine realitätsnahe Abbildung der Gleichzeitigkeit sind die oben genannten Abhängigkeiten daher zu berücksichtigen. Gemessene Zeitreihen t Referenzanlage t Benachbarte Anlage n-dimensionale Copula Synthetische Zeitreihen t Abbildung 26: Vorgehen zur Generierung synthetischer Zeitreihen Bei der Erstellung stundenscharfer Einspeisezeitreihen für erneuerbare Energien wird in dieser Studie der Einfluss dieser Abhängigkeiten über einen stochastischen Ansatz abgeschätzt (siehe Abbildung 26). Hierbei wird auf eine Vielzahl gemessener Einspeisezeitreihen zurückgegriffen. Um bei der Modellierung der Zeitreihen die sich aus Auswertung der Einspeisezeitreihen ergebenden stochastischen Zusammenhänge zu berücksichtigen, wird eine vieldimensionale

54 Einspeisung Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 33 Copula zur Generierung der Einspeisezeitreihen parametriert 25. Dieses Vorgehen ermöglicht eine Abbildung des Zusammenhangs zwischen Randverteilungsfunktionen von Zufallsvariablen und der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Hierfür werden die gemittelten Abweichungen einer Vielzahl gemessener Zeitreihen benachbarter Anlagen des gleichen Primärenergietyps von einer Referenzanlage betrachtet. Hierauf aufbauend wird über eine probabilistische Abbildung für die Windenergie- und PV-Anlagen jeweils eine Vielzahl abgetasteter Einspeisezeitreihen generiert (siehe Abbildung 27). 1 1,75%,5, h Zeit Referenzanlage Synthetische Zeitreihe 1 Synthetische Zeitreihe 2 Abbildung 27: Exemplarischer Ausschnitt synthetisch generierter Zeitreihen von PV- Anlagen Die Modellierung des Einsatzes von Biomasse- und Laufwasseranlagen erfolgt unter Berücksichtigung der Einsatzmöglichkeiten unter der Annahme einer Abschätzung zur sicheren Seite derart, dass jederzeit die volle installierte Leistung eingespeist wird. Blindleistungsbereitstellung Um die Spannungshaltung in Verteilnetzen sicherzustellen, stehen seit einigen Jahren Blindleistungskonzepte von dezentralen Erzeugungsanlagen zur Verfügung. Die Fähigkeit, die Blindleistung wie vom Netzbetreiber gefordert bereit zu stellen, ist in entsprechenden Richtlinien 25 Hagspiel, Papaemannoiul, Schmid, Andersson: Copula-based modeling of stochastic wind power in Europe and implications for the swiss power grid, 211

55 34 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete und Anwendungsregeln festgehalten Nach der technischen Richtlinie Erzeugungsanlagen am Mittelspannungsnetz des BDEW müssen im Mittelspannungsnetz angeschlossene Erzeugungsanlagen in jedem Betriebspunkt mindestens mit einer Blindleistung betrieben werden können, die einem Verschiebungsfaktor am Netzanschlusspunkt von,95 kapazitiv cosφ,95 induktiv entspricht. Dem Netzbetreiber wird die Möglichkeit gegeben, bei Wirkleistungsabgabe der Erzeugungsanlage einen Sollwert zur Blindleistungseinspeisung 28 vorzugeben. Die Sollwertvorgabe kann dabei über einen festen Verschiebungsfaktor cosφ, eine Kennlinie des Verschiebungsfaktors cosφ in Abhängigkeit der eingespeisten Wirkleistung P, (cosφ(p)-kennlinie), eine feste Blindleistungsvorgabe Q oder eine Blindleistungs-/Spannungskennlinie Q(U) erfolgen. Für Erzeugungsanlagen, die am Niederspannungsnetz angeschlossen sind, werden in der FNN- Anwendungsregel 415 die Anforderungen an die Blindleistungsbereitstellung definiert. Ab einer Anlagengröße von mehr als 3,68 kva kann der Netzbetreiber die Einstellung eines Sollwerts über eine cosφ(p)-kennlinie fordern. Für Anlagen kleiner als 13,8 kva müssen die Anlagen in jedem Betriebspunkt mit einem Verschiebungsfaktor von,95 kapazitiv cosφ,95 induktiv am Netzanschlusspunkt betrieben werden können, bei größeren Anlagen erweitert sich der Stellbereich auf einen cosφ von,9. Abbildung 28 zeigt eine exemplarische cosφ(p)-kennlinie. 26 Forum Netztechnik/Netzbetrieb (FNN) im VDE: Anwendungsregel 415: Erzeugungsanlagen am Niederspannungsnetz, BDEW: Technische Richtlinie: Erzeugungsanlagen am Mittelspannungsnetz, Im Rahmen dieser Studie wird für die Beschreibung der Blindleistungbereitstellung dezentraler Erzeugungsanlagen das Erzeugerzählpfeilsystem verwendet.

56 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 35,9 ind,95 ind 1, % 1,95 kap,9 kap Abbildung 28: Exemplarische Blindleistungsbereitstellung für Erzeugungsanlagen im Niederspannungsnetz im Erzeugerzählpfeilsystem 29 Die Ausgestaltung der durch die technischen Richtlinien möglichen Vorgaben zur Blindleistungsbereitstellung von EE-Anlagen unterscheidet sich zwischen den verschiedenen Verteilnetzbetreibern. Abbildung 29 zeigt eine Auswertung der aktuellen Umsetzung für große Verteilnetzbetreiber in Deutschland. In stark PV-geprägten Netzen, wie etwa im Süden Deutschlands, kommt eine Q(U)-Kennlinie zum Einsatz. Im übrigen Teil Deutschlands wird zur Blindleistungsbereitstellung hauptsächlich ein fester cosφ bzw. eine cosφ(p)-kennlinie vorgegeben. Oftmals sind auch Mischkonzepte zu finden. Bereits ein großer Teil der Verteilnetzbetreiber in Deutschland nutzt die Möglichkeit zur Vorgabe einer Blindleistungsbereitstellung durch in ihrem Netzgebiet installierte EE-Anlagen. Das Blindleistungskonzept ist jedoch deutschlandweit uneinheitlich. Das verwendete Blindleistungskonzept hat Einfluss auf die maximale Netzanschlusskapazität, die Netzverluste und die Blindleistungsbilanz. Mit den Konzepten fester cosφ, cosφ(p)-kennlinie sowie Q(U)-Kennlinie unter Verwendung individueller Kennlinien je Anlage können eine höhere maximale Netzanschlusskapazität als bei Nutzung einer Q(U)-Regelung mit standardisierten Kennlinien erreicht werden. Eine Q(U)-Regelung mit individuellen Kennlinien bedeutet einen hohen Parametrierungsaufwand sowie Anpassungen bei Änderungen der Versorgungsaufgabe oder des Netzes. 29 Forum Netztechnik/Netzbetrieb (FNN) im VDE: Anwendungsregel 415: Erzeugungsanlagen am Niederspannungsnetz, 211

57 36 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Der iterative Zubau der einzelnen Erzeugungsanlagen erfolgt stochastisch unter Berücksichtigung der auf Basis des Anlagenregisters ermittelten, regionalspezifischen Verteilung der installierten Leistung je Primärenergietyp und Spannungsebene sowie der regionalisierten Zubau-Szenarien. Die Zuordnung zu den Stützjahren erfolgt nach jedem Zubau einer EE-Anlage anhand des Verhältnisses der in dem jeweiligen Netz mit Zubau der letzten Anlage insgesamt installierten EEfester -Kennlinie -Kennlinie fixer + keine Angabe nicht ausgewertet Abbildung 29: Blindleistungskonzepte in der deutschen Verteilnetzebene Sowohl das cosφ(p)-konzept als auch das Q(U)-Konzept bieten zukunftsfähige Möglichkeiten, die Blindleistungsbereitstellung zur Steigerung der Netzanschlusskapazität zu verwenden und unterscheiden sich diesbezüglich bei geeigneter Parametrierung nur unwesentlich hinsichtlich ihrer Wirksamkeit. In der vorliegenden Studie wird als Referenz das cosφ(p)-konzept angenommen. Netzanschlusskapazität In dieser Studie wird die Netzanschlusskapazität definiert als die Summe der installierten Leistung von EE-Anlagen, für die in dem betrachteten Netz im Jahresverlauf keine Verletzung der technischen Grenzen auftritt, das Hinzufügen einer weiteren Erzeugungsanlage jedoch eine Verletzung der technischen Grenzen zur Folge hat. Um für die untersuchten Netze ihre jeweilige Netzanschlusskapazität zu bestimmen, werden für jedes dieser Netze iterativ so lange EE-Anlagen hinzugefügt, bis in mindestens einer Stunde des Jahres eine Verletzung der technischen Grenzen auftritt. Über das Entfernen der zuletzt hinzugefügten Erzeugungsanlage wird die Netzanschlusskapazität bestimmt.

58 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 37 Leistung zu der installierten EE-Leistung des entsprechenden Netzgebiets, welche sich auf Basis des Anlagenregisters für das Jahr 214 ergibt. Durch die gewählte Methodik zur Bestimmung der Netzanschlusskapazität wird berücksichtigt, dass in einigen Verteilnetzen die stochastisch ermittelte Netzanschlusskapazität unterhalb der im Jahr 214 in dem entsprechenden Netzgebiet installierten Leistung liegt, da bereits vor Erreichen dieser Leistung Grenzwertverletzungen auftreten. Andererseits werden in einigen Netzen Grenzwertverletzungen erst bei einer installierten Leistung erreicht, die höher als die im Jahr 214 in dem entsprechenden Netzgebiet installierte Leistung ist. In diesen Netzen wird die Netzanschlusskapazität demnach nicht im Jahr 214, sondern gemäß der definierten Zubauszenarien für zukünftige Zeitpunkte erreicht. Die Ermittlung des Netzanschlusspunktes jeder Erzeugungsanlage erfolgt in Abhängigkeit der Netzanschlussebene über Zufallsziehungen. Die Anlagengröße jeder Erzeugungsanlage wird unter Berücksichtigung des Primärenergietyps und der Netzanschlussebene über Zufallsziehungen aus den auf Basis des Anlagenregisters ermittelten regionalspezifischen Verteilungsfunktionen der Anlagengrößen ermittelt. Unter Berücksichtigung der stochastischen Abhängigkeiten der Einspeisezeitreihen, die sich aus dem Abstand des Netzanschlusspunktes zu den Standorten der bereits im Netz installierten Erzeugungsanlagen ergeben, erfolgt die Bestimmung der Einspeisezeitreihe über die Parametrierung einer vieldimensionalen Copula. Ausgehend von der ermittelten Netzanschlusskapazität wird in den simulativen Untersuchungen die installierte Leistung von EE-Anlagen schrittweise erhöht. Als Bezugsleistung für die Zubauschritte wird somit für jedes Netz dessen Netzanschlusskapazität (1 % relative EE- Leistung) herangezogen. Die Erhöhung der installierten Leistung in den jeweiligen Zubauschritten erfolgt entsprechend des Vorgehens zur Bestimmung der Netzanschlusskapazität über das stochastische Hinzufügen weiterer Erzeugungsanlagen. Über eine heuristische Abschätzung werden hierbei in Bezug auf die Platzierung im Netz auftretende Sättigungseffekte berücksichtigt, die sich etwa für Photovoltaik-Anlagen in der Niederspannungsebene ergeben. Für jeden Zubauschritt wird anschließend in einer Jahressimulation die für die Beseitigung aller Grenzwertverletzungen erforderliche Abregelung je Erzeugungsanlage unter Berücksichtigung des simulierten Einspeisemanagementkonzeptes bestimmt. 3.5 Informations- und Kommunikationstechnik Um die Wirkleistungseinspeisung der EE-Anlagen im Rahmen eines intelligenten Einspeisemanagements situativ steuern zu können, sind eine kommunikative Anbindung der

59 38 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete Anlagen und ggf. weitere Messungen im Netz erforderlich. Im Gegensatz zu einer pauschalen Kappung, bei der eine Leistungsbegrenzung der EE-Anlagen durch einmalige Einstellung erfolgen kann und anschließend keine Zugriffe auf die Wirkleistungseinspeisung mehr notwendig sind, muss bei einem intelligenten Einspeisemanagement ein anlagenscharfer Zugriff möglich sein. Zur Bewertung der hierfür notwendigen Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) ist es erforderlich, technisch geeignete Kommunikationsmedien sowie -protokolle für die Anbindung der dezentralen Erzeugungsanlagen zu ermitteln. Die Anbindung der EE-Anlagen mittels IKT an die Leittechnik sorgt außerdem dafür, dass genügend Messpunkte im Netz entstehen, um den Netzzustand bestimmen zu können. Neben den Wirkleistungseinspeisewerten können an den Netzverknüpfungspunkten mit dort bereits vorhandener Messtechnik aufgenommene Spannungswerte versendet werden. Auf diese Weise ersetzt die informationstechnische Anbindung der EE-Anlagen auch zusätzlich benötigte Messtechnik im Netz. Kommunikationsmedien Die am Markt verfügbaren Medien lassen sich in drei unterschiedliche Übertragungsformen aufteilen: Kabel-gebunden, Funk und Mobilfunk. Diese unterscheiden sich insbesondere hinsichtlich ihrer Reichweite, ihrer Installationskosten und Betriebskosten sowie ihrer Bandbreite. Um eine Anbindung der in einem Mittelspannungsnetz angebundenen Anlagen zu ermöglichen, ist eine Reichweite von etwa 3 km als Mindestanforderung zu nennen. Kabelgebundene Medien verursachen hohe Kosten bei der Installation, da entweder neue Kabel verlegt werden müssen oder vorhandene Kabel mit Zusatzkomponenten zur Aufmodulierung der Daten ausgerüstet werden müssen. Diese weisen jedoch vergleichsweise geringe Betriebskosten auf. Im Gegensatz dazu ergeben sich bei Mobilfunklösungen geringe Installationskosten und hohe Betriebskosten. Somit ist die wirtschaftliche Anbindung einer EE-Anlage abhängig vom Abstand zum nächsten Netzwerkknotenpunkt, an dem Daten gesammelt und weitergegeben werden. Die für eine Anbindung von EE-Anlagen benötigte Bandbreite wird von allen Medien bereitgestellt, die anfallenden Datenmengen sind selbst bei zyklischem Senden von Messdaten mit einer hohen Taktung sehr gering. Weitere Kriterien, wie beispielsweise Sicherheit und Störfestigkeit der Übertragung oder Zukunftsfähigkeit, lassen sich nicht quantitativ bewerten und werden aus diesem Grund bei der Betrachtung nicht berücksichtigt. Eine Bewertung der Kommunikationsmedien hinsichtlich Kosten, maximaler Reichweite und Bandbreite ist Abbildung 3 zu entnehmen.

60 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 39 Betriebskosten Kreisfläche Bandbreite LTE 4G HSDPA Bluetooth DSL Edge GSM UMTS GPRS WLAN Ethernet Powerline Bevorzugte Medien 1 2 km 3 4 Maximale Reichweite Abbildung 3: Bewertung der Kommunikationsmedien 3 Aufgrund der geringen Reichweite sind Bluetooth, WLAN, Powerline und DSL für die kommunikationstechnische Anbindung von dezentralen Erzeugungsanlagen auszuschließen. Die übrigen Medien erfüllen die geforderten Mindestreichweiten. Medien wie 4G, LTE oder HSDPA erfüllen zwar Anforderungen an die Übertragungsreichweite, stellen aber zu momentanen Kostensätzen keine wirtschaftliche Alternative zur Anbindung der dezentralen Erzeugungsanlagen dar, da auch Mobilfunklösungen mit geringeren Bandbreiten die Anforderungen erfüllen. Als bevorzugte Medien werden sowohl kabelgebundene Ethernet-Anbindungen als auch Mobilfunkanbindungen (Edge, UMTS, GSM, GPRS) identifiziert. Letztere besitzen neben geringen Installationskosten zwar relativ hohe Betriebskosten, doch werden sie bei fast allen Projekten in Deutschland aufgrund der geringen Gefahr von Stranded Investments favorisiert. Die für eine Sprachübertragung entwickelte Mobilfunklösung GSM wurde ursprünglich nicht auf paketorientierten Datenübertragung ausgelegt und wird daher nicht weiter berücksichtigt. Die drei Mobilfunklösungen Edge, UMTS und GPRS unterscheiden sich hinsichtlich der verfügbaren Bandbreite. Die maximale Bandbreite reicht von GPRS mit 53,6 kbit/s über EDGE (Bündelung 3 FGH e.v.: Smart Wheels, BMWI gefördertes Projekt, Deliverable E 3.7.1, 211

61 4 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete mehrerer GSM Kanäle) bis zu UMTS mit 384 kbit/s. Generell sind alle drei für die Anbindung von EE-Anlagen geeignet. 31 Kommunikationsprotokolle Protokolle sind elementare Bestandteile der Datenübertragung und enthalten Regeln für eine eindeutige Syntax und Semantik für die Kommunikation zwischen Teilnehmern. Für die Anbindung von EE-Anlagen stehen in erster Linie die Protokolle IEC (serielle Kommunikation über RS232 Verbindung), IEC (serielle Kommunikation über TCP/IP Verbindung) sowie IEC (Internet-Kommunikation über TCP/IP) zur Verfügung. Alle drei Protokolle wurden für Fernwirkaufgaben in Schaltanlagen entwickelt und genormt. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden IEC Protokollen zu dem IEC 6185 Protokoll ist der Umfang ihrer zur Verfügung gestellten Datenelemente. Während die IEC Protokolle über einen eingeschränkten Befehlssatz verfügen wird bei IEC 6185 ein hierarchisches-objektorientiertes Datenmodel genutzt. Hierdurch erreicht IEC 6185 einen deutlich größeren Umfang an Datenelementen und kann daher für zukünftige Anforderungen leichter erweitert werden. Die Protokolle unterscheiden sich zudem in der Art ihrer Datenübermittlung. Bei IEC Protokollen findet das Master/Slave-Prinzip Anwendung. Grundgedanke dieses Prinzips ist die zyklische Abfragung der Slaves (hier die Messstellen der EE-Anlage) durch den Master (hier die Leitstelle des Mittelspannungsnetzes). Entsprechend erfolgt die Datensendung der Slaves ausschließlich auf Anfrage des Masters. Da hierdurch immer nur ein Teilnehmer der Kommunikation sendet, wird ein deterministisches Verhalten auf der Kommunikationsleitung erreicht. Bei dem Protokoll IEC 6185 findet das besonders in der Netzwerktechnik genutzte Client/Server-Prinzip Verwendung. Hierbei ist eine Kommunikation zwischen allen Teilnehmern 31 FGH e.v.: Smart Wheels, BMWI gefördertes Projekt, Deliverable E 3.7.1, DIN EN : Anwendungsbezogene Norm für Fernwirkaufgaben (serielle Kommunikation), DIN EN : Anwendungsbezogene Norm für Fernwirkaufgaben in IP-Netzen, DIN EN 6185 Serie Edition 2: Kommunikationsnetze und -systeme für die Automatisierung in der elektrischen Energieversorgung, 212

62 Vorgehen zur Betrachtung ländlicher Netzgebiete 41 des Kommunikationsnetzes möglich. Hierdurch ergeben sich für das Kommunikationsmedium größere Anforderungen hinsichtlich der Höhe der erforderlichen Bandbreiten. Die Bandbreiten der für intelligente Einspeisemanagementkozepte als bevorzugt identifizierten Kommunikationsmedien erfüllen die Voraussetzungen einer Client/Server-Kommunikation. Beide Protokollarten erfüllen daher die Anforderungen. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den betrachteten Protokollen stellt deren Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in Bezug auf die zukünftigen Aufgaben bei dezentralen Erzeugungsanlagen dar. IEC ist das momentan am häufigsten eingesetzte Protokoll für Fernwirkaufgaben in Schaltanlagen, hat aber nur eine geringe Anzahl an frei konfigurierbaren Datenbereichen und ist daher nur begrenzt für andere Anwendungen verwendbar. Zukünftige Applikationen für Fernwirkaufgaben können zum Teil nicht umgesetzt werden. Die Trennung von Applikation und Kommunikation bei dem IEC 6185 Protokoll ermöglicht eine unabhängige Entwicklung und damit eine bessere Anpassung an zukünftige Anwendungen und Anforderungen. Die Erweiterbarkeit von IEC 6185 von der Schaltanlage zu dezentralen EE-Anlagen wird unterstützt durch den speziell auf Kommunikationsstrukturen für die dezentrale Energieversorgung ausgelegten Teil IEC und den auf die Kommunikation zur Messund Regelungstechnik für Windparks ausgerichteten Standard IEC Ein wesentlicher Nachteil des IEC 6185 Standards sind die Investitionskosten für Geräte und Implementierung. Potentielle preisliche Verbesserungen können in den nächsten Jahren durch ein Mapping des IEC 6185 Standards auf einen Webservice erreicht werden. Eingesetzt wird hierfür momentan MMS 35, in der Planung befindet sich XMPP 36. Die generelle Eignung für eine zur Umsetzung eines intelligenten Einspeisemanagements notwendige Anbindung der EE-Anlagen besitzen alle vorgestellten Protokolle. Aufgrund der höheren Flexibilität sowie der einfacheren Erweiterbarkeit wird in den folgenden Untersuchungen von der Verwendung des Kommunikationsprotokolls IEC 6185 in Kombination mit einer kommunikationstechnischen Anbindung der EE-Anlagen über Mobilfunk (Edge, UMTS, GPRS) ausgegangen. Hierdurch soll die Zukunftsfähigkeit der entwickelten Konzepte sichergestellt werden. 35 FGH e.v.: Smart Wheels, BMWI gefördertes Projekt, Deliverable E 3.7.2, MMS: Manufacturing Message Specification, XMPP: Extensible Messaging and Presence Protocol

63

64 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten 43 4 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten Im Rahmen eines Einspeisemanagements wird die Wirkleistungseinspeisung von Erzeugungsanlagen reduziert, um so die Einhaltung technischer Grenzen in dem jeweiligen Netz zu ermöglichen. Durch die Umsetzung von Einspeisemanagementkonzepten kann die Netzanschlusskapazität ohne Netzausbau erhöht werden. Entscheidende, zum Teil gegenläufige Faktoren bei der praktischen Umsetzbarkeit von Einspeisemanagementkonzepten sind einerseits die technische Effizienz von Abregelungsmaßnahmen und andererseits die in Abhängigkeit der Komplexität des jeweiligen Regelalgorithmus quantifizierbaren Aufwendungen im Bereich der IKT sowie nicht direkt quantifizierbare Aufwendungen für Installation und Betrieb eines Einspeisemanagementkonzepts. Nicht direkt quantifizierbare Aufwendungen sind im Rahmen der Studie nicht weiter berücksichtigt. Im Folgenden wird die Ausgestaltung sich hinsichtlich dieser Faktoren unterscheidender Regelalgorithmen untersucht und bewertet. Zunächst wird als Referenz mit maximaler technischer Effizienz das Potenzial eines intelligenten Einspeisemanagements quantifiziert, welches Spannungsebenen übergreifend eine anlagenselektive Wirkleistungsabregelung umsetzt. Diesem intelligenten Ansatz wird die Untersuchung einer Spannungsebenen übergreifenden, pauschalen Spitzenkappung gegenübergestellt. Anschließend folgt die Bewertung eines kombinierten Einspeisemanagementkonzeptes mit einer pauschalen Spitzenkappung in der Niederspannungsebene und einer selektiven Wirkleistungsabregelung in der Mittelspannungsebene. Aufbauend auf den Untersuchungsergebnissen werden wesentliche Einflussfaktoren auf die erforderliche Abregelung ermittelt. Die Untersuchungen werden mit einer Betrachtung des Einflusses von regelbaren Ortsnetztransformatoren abgeschlossen. Hierzu wird eine Abschätzung der möglichen Einsparung des erforderlichen Einspeisemanagements unter Annahme eines flächendeckenden Einsatzes von regelbaren Ortsnetztransformatoren durchgeführt. 4.1 Intelligentes Einspeisemanagement Um im Rahmen eines Einspeisemanagements die erforderliche, insgesamt abzuregelnde Energie von EE-Anlagen so gering wie möglich zu halten, ist bei Auftreten von Grenzwertverletzungen in

65 16, 12, 8, 4,, ,5 5, 5 1, Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten den jeweiligen Stunden des Jahres eine gezielte, selektive, d. h. anlagenscharfe Wirkleistungsreduzierung erforderlich. Gleichzeitig ist in Hinblick auf eine Zeitraumbetrachtung sicherzustellen, dass die im Jahresverlauf insgesamt erforderliche abzuregelnde Energie möglichst gleichmäßig auf alle im Netz angeschlossenen Erzeugungsanlagen verteilt wird, die einen Einfluss auf die Grenzwertverletzungen haben. Auf Basis dieser Überlegungen wird im Folgenden der im Rahmen dieser Studie entwickelte Ansatz für ein intelligentes Spannungsebenen übergreifendes Einspeisemanagement dargestellt. Im Anschluss werden die Ergebnisse der simulierten Umsetzung dieses Einspeisemanagementkonzepts in ländlichen deutschen Verteilnetzen vorgestellt und die erforderliche Anlagenabregelung quantifiziert Regelalgorithmus Das Vorgehen zur Umsetzung des Regelalgorithmus für die Bewertung des intelligenten Einspeisemanagements ist in Abbildung 31 dargestellt. Synthetisches Netz Für alle EE-Zubauschritte Platzierung weiterer stochastisch generierter EE-Anlagen Für alle Stunden des Jahres Bestimmung Sensitivitäten Aktualisierung der Strafterme für alle EE-Anlagen Ermittlung erforderlicher Abregelung je EE-Anlage Sensitivität Strafterm Einspeisung vor Abregelung Einspeisung nach Abregelung Bewertung Einspeisemanagement unter Berücksichtigung von Typgebieten Abbildung 31: Vorgehen zur Bewertung des intelligenten Einspeisemanagements

66 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten 45 Für jedes untersuchte synthetische Netz wird hierbei ausgehend von der Netzanschlusskapazität die installierte Leistung von EE-Anlagen gemäß der in Kapitel 3.4 beschriebenen Methodik im Netz schrittweise erhöht. Im Anschluss an jeden Zubauschritt werden eine Jahressimulation durchgeführt und in stundenscharfer Auflösung die erforderlichen Abregelungsmaßnahmen bestimmt. Für eine möglichst effiziente Wirkleistungsabregelung der Erzeugungsanlagen erfolgt die Bestimmung der Abregelungsmaßnahmen für die einzelnen Erzeugungsanlagen in stundenscharfer Auflösung basierend auf dem individuellen Einfluss der jeweiligen Anlage auf auftretende Grenzwertverletzungen. Der Einfluss der einzelnen Erzeugungsanlagen auf die Grenzwertverletzung ist dabei maßgeblich vom Standort des Netzverknüpfungspunktes sowie der aktuellen Einspeiseleistung der jeweiligen und der übrigen Erzeugungsanlagen abhängig. Der individuelle Einfluss jeder Erzeugungsanlage auf auftretende Grenzwertverletzungen wird über die Bestimmung von Sensitivitäten quantifiziert. Je höher der Einfluss einer Erzeugungsanlage auf eine Grenzwertverletzung ist, desto stärker wird sie abgeregelt. Die Ermittlung der Aufteilung der notwendigen Abregelungsenergie auf alle beteiligten Erzeugungsanlagen wird über einen Optimal Power Flow (OPF) durchgeführt. Dieser ermittelt basierend auf der in dieser Stunde maximal möglichen Abregelung je Erzeugungsanlage und der Sensitivitäten eine optimierte Abregelung der einzelnen Anlagen im Netz derart, dass die insgesamt erforderliche abgeregelte Energie minimiert wird. Diese Art der Implementierung führt dazu, dass einzelne Anlagen im Netz, welche einen hohen Einfluss auf eine Grenzwertverletzung haben, in hohem Maße in ihrer Wirkleistungseinspeisung reduziert werden. Anlagen, die einen geringeren Einfluss haben, werden verhältnismäßig wenig an den Abregelungsmaßnahmen beteiligt. Dies führt bei einer Jahresbetrachtung zu einer deutlichen Ungleichverteilung der im gesamten Jahr erforderlichen abzuregelnden Energie auf die einzelnen Anlagen. Aus diesem Grund wird eine zeitliche Kopplung der Anlagenabregelung eingeführt. Diese zeitliche Kopplung wird über die Definition einer Funktion erreicht, welche jeder Anlage in Abhängigkeit der an dieser Anlage bereits abgeregelten Energie bezogen auf die Jahreseinspeisung einen Strafterm zuweist. Je höher die für eine Erzeugungsanlage im bisherigen Jahresverlauf abgeregelte Energie in Bezug auf ihre Jahreseinspeisung ausfällt, desto höher ist der ihr zugewiesene Strafterm. Abbildung 32 zeigt die gewählte Ausgestaltung der Funktion für die Zuweisung der Strafterme. Der exponentielle Verlauf (logarithmisch dargestellt) ist insbesondere durch das Bestreben begründet, eine möglichst gleichmäßige Verteilung der Abregelungsenergie auf die einzelnen Anlagen im betrachteten Netz zu erreichen und somit die maximale

67 46 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten Anlagenabregelung zu reduzieren. Die absolute Höhe des Strafterms ist so parametriert, dass auch Anlagen mit deutlich geringerer Sensitivität auf Grenzwertverletzungen angesteuert werden, falls Anlagen mit hoher Sensitivität bereits häufig herangezogen wurden. Strafterm 1E E E E % 8 1 Bisherige abgeregelte Energie bezogen auf Jahreseinspeisung Abbildung 32: Strafterme in Abhängigkeit der bisherigen abgeregelten Energie bezogen auf die Jahreseinspeisung der jeweiligen EE-Anlage Die Bestimmung der erforderlichen Abregelung in jeder Stunde erfolgt im Anschluss neben der Berücksichtigung der maximal möglichen Anlagenabregelung und der Sensitivitäten umgekehrt proportional zu den den einzelnen Anlagen zugewiesenen Straftermen Detailuntersuchungen Im Folgenden wird zunächst im Rahmen von Detailuntersuchungen anhand eines exemplarischen Netzes die Wirkungsweise des entwickelten Regelalgorithmus für das intelligente Einspeisemanagement verdeutlicht. Betrachtet wird ein anhand des in Abschnitt 3.2 beschriebenen Verwahrens synthetisch generiertes Netz. PV-Anlagen haben in dem betrachteten Netz einen Anteil von 6 % der installierten Leistung aus EE-Anlagen (EE-Leistung) und Windenergieanlagen einen Anteil von ca. 3 %. Die übrigen 1 % entsprechen der installierten Leistung der Biomasseund Laufwasser-Anlagen. Ausgewertet wird die Anlagenabregelung nach Erhöhen der installierten EE-Leistung durch das Hinzufügen weiterer EE-Anlagen auf 2 % der Netzanschlusskapazität. Abbildung 33 zeigt die Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen bei Umsetzung des intelligenten Einspeisemanagements ohne Berücksichtigung der Strafterme. Für jede EE-Anlage im exemplarischen Netz ist ihre im Jahresverlauf abgeregelte Energie bezogen auf ihre Jahreseinspeisung dargestellt. Die EE-Anlagen sind in der Darstellung absteigend nach ihrer Anlagenabregelung sortiert aufgetragen.

68 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten 47 Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen im Netz Anlagenabregelung* 3 25 % maximale Anlagenabregelung von 29 % EE-Anlage** *bezogen auf Jahreseinspeisung der jeweiligen EE-Anlage **absteigend nach Anlagenabregelung sortiert Abbildung 33: Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen für ein exemplarisches Netz bei 2 % EE-Leistung und Einsatz des intelligenten Einspeisemanagements ohne Vergleichmäßigung über Strafterme Es ist zu erkennen, dass die Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen in hohem Maße ungleich verteilt ist. Während 9 % der EE-Anlagen zu maximal 3 % abgeregelt werden, beträgt die Anlagenabregelung der im Jahresverlauf am stärksten von Abregelungsmaßnahmen betroffenen EE-Anlage 29 %. EE-Anlagen, die einen großen Einfluss auf die im Jahresverlauf auftretenden Grenzwertverletzungen haben, werden in jeder einzelnen Stunde, in der die entsprechenden Grenzwertverletzungen auftreten, besonders stark abgeregelt. Die Ermittlung der Anlagenabregelung erfolgt für jede Stunde unabhängig von den bis zu diesem Zeitpunkt bereits erfolgten Abregelungsmaßnahmen in vorherigen Stunden. Im Jahresverlauf ergibt sich somit für einzelne EE-Anlagen mit hohem Einfluss auf die Grenzwertverletzungen eine ebenfalls hohe Anlagenabregelung. EE-Anlagen mit einem geringen Einfluss auf die Grenzwertverletzungen sind wenig an Abregelungsmaßnahmen beteiligt. Um die maximale Anlagenabregelung zu reduzieren und die insgesamt abgeregelte Energie gleichmäßiger auf diejenigen EE-Anlagen zu verteilen, die einen Einfluss auf die Grenzwertverletzungen haben, sind in Abschnitt für die einzelnen EE-Anlagen Strafterme für die im bisherigen Jahresverlauf abgeregelte Energie jeder Anlage eingeführt worden. Als wesentlicher Aspekt des intelligenten Einspeisemanagements neben den Sensitivitäten dienen diese der Reduktion der maximalen Anlagenabregelung. Abbildung 34 stellt für das betrachtete, exemplarische Netz die Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen für ein Einspeisemanagement ohne Strafterme, das heißt ohne Vergleichmäßigung der abgeregelten

69 Untersuchung von Einspeisemanagementkonzepten Energie, dem gewählten intelligenten Einspeisemanagement unter Verwendung des zeitkoppelnden Regelalgorithmus mit Straftermen gegenüber. Durch die Berücksichtigung der Strafterme wird für das exemplarische Netz eine Reduktion der maximalen Anlagenabregelung auf weniger als ein Drittel bezogen auf das Einspeisemanagement ohne Vergleichmäßigung erreicht. Im Gegenzug ergeben sich für EE-Anlagen, die einen geringen Einfluss auf Grenzwertverletzungen im Netz haben, erhöhte Anlagenabregelungen, so dass 9 % der EE- Anlagen im Netz zu maximal 4 % abgeregelt werden. Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen im Netz Anlagenabregelung* 3 25 % maximale Anlagenabregelung von 29 % maximale Anlagenabregelung von 8 % ohne Vergleichmäßigung der Abregelungsenergie mit Vergleichmäßigung der Abregelungsenergie EE-Anlage** 785 *bezogen auf Jahreseinspeisung der jeweiligen EE-Anlage **absteigend nach Anlagenabregelung sortiert Abbildung 34: Aufteilung der abgeregelten Energie auf die einzelnen EE-Anlagen für das exemplarische Netz bei 2 % EE-Leistung und Einsatz des intelligenten Einspeisemanagements mit bzw. ohne Vergleichmäßigung über Strafterme Da aufgrund der Vergleichmäßigung bei Verwendung von Straftermen die Bestimmung der Abregelungsmaßnahmen nicht mehr ausschließlich auf Basis der Sensitivitäten erfolgt, steigt im Vergleich zu einem Einspeisemanagement ohne Strafterme die in dem Netz insgesamt abgeregelte Energie. Grenzwertverletzungen werden demnach weniger effizient behoben. Abbildung 35 verdeutlicht dies für eine exemplarische, schrittweise Steigerung der EE-Leistung im betrachteten Netz. Dargestellt sind der Verlauf der maximalen Anlagenabregelung sowie die insgesamt abgeregelte erneuerbare Energie in dem betrachteten Netz. Es ist zu erkennen, dass über die Vergleichmäßigung für alle EE-Zubauschritte die maximale Anlagenabregelung deutlich reduziert werden kann, im Gegenzug jedoch aufgrund der geringeren Effizienz eine erhöhte insgesamt

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