Modellierung der Einspeisung von Windenergie- und Photovoltaikanlagen für Strommarkt- und Netzbetriebssimulationen

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1 Modellierung der Einspeisung von Windenergie- und Photovoltaikanlagen für Strommarkt- und Netzbetriebssimulationen Hintergrund und Motivation Modellbildung Exemplarische Ergebnisse Ausblick Lara Lück Wien, den

2 Hintergrund und Motivation 1 Konsequenzen regionaler Einspeisung von WEA und PVA Politisch induzierter, anhaltender Zubau von Stromerzeugungsanlagen auf Basis erneuerbarer Energien (EE-Anlagen) Besonderheiten des Einspeiseverhaltens von Windenergie- und Photovoltaikanlagen (WEA und PVA) P v Zeitlich: Dargebotsabhängigkeit, Volatilität Räumlich: Verlagerung von Einspeisezentren an wind- und sonnenreiche Standorte Resultierende Herausforderungen für den Strommarkt und das Netz Volatiler Verlauf erfordert flexibilisierten Kraftwerkseinsatz Räumliche Konzentration führt zu Netzbelastung Notwendige Planungsmaßnahmen bezüglich Netz und Flexibilität erfordern räumlich und zeitlich differenzierte Informationen zur EE-Einspeisung Entwicklung eines Modells zur Abbildung regional aufgelöster Einspeisezeitreihen für WEA und PVA notwendig P v P v

3 Modellbildung 2 Modellansatz Wind-, Temperatur und Einstrahlungszeitreihen Kapazitäten Anlagenkennlinien Eingangsdaten 1 Wetterdatenaggregation Richtungs- und distanzabhängige Berechnung der Wetterzeitreihen 2 Transformation auf Anlagenebene Berücksichtigung typischer Anlagenkonfigurationen H Kalibrierung über historische Einspeise- und Wetterzeitreihen Kalibrierung 3 Berechnung der Einspeisung Berücksichtigung technischer Eigenschaften der Anlagen Ergebnisse Netzknotenscharfe Einspeisezeitreihen

4 Modellbildung 3 Berechnung der WEA Einspeisung Extrapolation der Windgeschwindigkeit Berücksichtigung von Luftschichtungen notwendig Stabilität von Luftschichten beeinflusst Windgeschwindigkeit in der Höhe Logarithmisches Windprofil mit Berücksichtigung von Stabilitätsklassen über Monin-Obukhov-Ansatz Höhe z Berechnung der Windgeschwindigkeit auf unterschiedlichen Nabenhöhen labil neutral stabil Höhe z labil neutral stabil Windgeschwindigkeit v Berechnung der Einspeisung 1 % P N v 17(m/s) 34 Verfügbarkeit als anlagenzahlbedingt als konstanter Wert unterstellt Verschattung steigt turbulenzbedingt mit zunehmender Windgeschwindigkeit Windgeschwindigkeitsabhängige Verschattungskurve auf Basis historischer Werte Abbildung der Einspeisung mittels Anlagenkennlinien

5 Modellbildung 4 Berechnung der PV Einspeisung * Standard Test Conditions Transformation der Einstrahlung in die geneigte Fläche des Moduls Diffuse Strahlung: ungerichtet, geringe Änderung der Strahlungsintensität auf Modulebene keine Transformation Direkte Strahlung: Intensität variierte Abhängig von Einstrahlwinkel Transformation mit Hilfe geometrischen Zusammenhangs Abhängigkeit des Sonnenstands von geographischen Standort und Zeitpunkt Reflektierte Strahlung: Berechnung mit Hilfe Kennwertes für Umgebungsreflektion (Albedo) und Modulneigung Berechnung der Einspeisung Einspeisung abhängig von Umgebungsbedingungen (Abweichung von STC*-Bedingungen) Wechselrichterwirkungsgrad ηη WWWW P/P N PP MMMMMMMMMM = EE MMMMMMMMMM 1 WW/mmm ηη rrrrrr ηη WWWW ηη VVVVVVsssssssssssssssss %P Modul Modulwirkungsgrad ηη rrrrrr P DC E Modul, T

6 Exemplarische Ergebnisse 5 Backtesting 215 Eingangsdaten Historische Zeitreihen der Wetterdaten Für WEA: Windgeschwindigkeit und Temperatur auf Messhöhen auf 1 m und 4 m (MERRA-Projekt der NASA) Für PV: Globalstrahlung, diffuse Strahlung und Temperatur (DWD) Kapazitäten von WEA und PV je Übertragungsnetzknoten Regionale Zuordnung auf Basis der Anlagenregister der ÜNB und der BNetzA Berücksichtigung Anlagentypen für WEA wenn verfügbar Anlagentypspezifische Kennlinien von WEA-Herstellern Typische Modulkenngrößen für PV-Anlagen Validierung mit Hilfe historischer Einspeisezeitreihen der ÜNB Vergleich deutschlandweit und auf Gebiet der ÜNB-Regelzone möglich

7 Exemplarische Ergebnisse 6 Historische und simulierte Einspeisung von WEA in Deutschland 4 P3 [GW] 2 1 Zeit [h] 876 Einspeisung 215 Modellergebnis Historisch Gute Übereinstimmungen hinsichtlich Spitzeneinspeisung, Energieerzeugung und Jahresverlauf Mögliche Erklärung für verbleibende Unterschiede Lokale Wetterphänomene Vereinfachte Abbildung von Verschattungen Regionale Unterschiede der Einspeisung werden abgebildet Einspeisezeitreihen für Strommarkt- und Netzbetriebssimulationen nutzbar P norm 1 [% P N ].5 Modell P max 74,5 % 73,2 % VLS 178 h 1737 h RSME 1233 MW 5 1 Zeit [h] 15 5Hertz historisch Amprion historisch 5Hertz Modell Amprion Modell

8 Exemplarische Ergebnisse 7 Historische und simulierte Einspeisung von PVA in Deutschland 4 P3 [GW] 2 1 Historisch Modell P max 61,75 % 7,15 % VLS 836 h 757 h RSME 223 MW Zeit [h] 876 Einspeisung 215 Modellergebnis Verlauf der PV-Einspeisung gut getroffen Geringe Abweichungen bei Tagesspitzen und Gradienten in saisonalen Verlauf feststellbar Mögliche Ursachen für verbleibende Unterschiede Geringe Dichte von Einstrahlungsmessstationen Physikalisches Verhalten schwieriger Abzubilden als durch Anlagenkennlinie von WEA [% P.5 N ] Regionale Unterschiede werden abgebildet Einspeisezeitreihen für Strommarkt- und Netzbetriebssimulationen nutzbar P norm Zeit [h] 15 TenneT historisch Amprion historisch TenneT Modell Amprion Modell

9 Ausblick 8 Zusammenfassung und Ausblick Hintergrund und Motivation EE-zubaubedingte Planungsmaßnahmen bezüglich Netz und Flexibilität erfordern räumlich und zeitlich differenzierte Informationen zur EE-Einspeisung Entwicklung eines Modells zur Abbildung regional aufgelöster Einspeisezeitreihen für WEA und PVA Modellbildung 3-Stufiges Modell zur Berechnung der Einspeisung auf Basis regional aufgelöster Wetterdaten 1. Standortscharfe Berechnung der Wetterdaten 2. Transformation von Wetterdaten auf Anlagenebene (Nabenhöhe von WEA, Ausrichtung/Neigung von PVA) 3. Anlagenspezifische Berechnung der Einspeisung Ergebnisse Regionale Einspeisezeitreihen von WEA und PVA stimmen mit historischen Ergebnissen überein Ausblick Validierung des Modells für europaweite Betrachtung und sukzessive Verbesserung der Modellgüte Berechnung von Einspeisezeitreihen mit zukünftiger Regionalisierung und Anlagenkennlinien zukünftiger Anlagen