Netz- und marktkonformes bidirektionales Energiemanagement für Lasten und dezentrale Erzeuger im Niederspannungsnetz

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1 Netz- und marktkonformes bidirektionales Energiemanagement für Lasten und dezentrale Erzeuger im Niederspannungsnetz Jan Ringelstein, Dr. Christian Bendel, David Nestle Institut für Solare Energieversorgungstechnik (ISET) e.v., Königstor 59, D Kassel, Tel.: (0561) , Fax: (0561) , Kurzfassung: Auf Verbraucher, die im Niederspannungsnetz angeschlossen sind, entfallen in Deutschland etwa 50% des elektrischen Energiebedarfs und mehr als 50% des Energiebedarfs für Raumund Nutzwärme. Dies eröffnet ein hohes Potenzial für das Last- und Erzeugungsmanagement von verteilten Energieumwandlungsanlagen, wobei eine hohe Anzahl weiträumig verteilter Geräte zu steuern sind. Im Projekt DINAR wurde dazu ein Ansatz entwickelt, der ein automatisches Last- und Erzeugungsmanagement durch dezentrale Entscheidung mit Kundeninformation und interaktion, Zählerfernauslesung und der messtechnischen Erschließung des Niederspannungsnetzes kombiniert. Die technische Umsetzung erfolgte in Form des bidirektionalen Energiemanagement-Interfaces (BEMI) und wurde 2007 an zwei Testhaushalten im DeMoTec-Labor des ISET erfolgreich erprobt. Die möglichen Anwendungen des BEMI gehen wegen der Kombination der genannten Funktionen über das reine Wirkleistungsmanagement hinaus und kommen dann zum Tragen, wenn eine große Zahl BEMI und gemanageter Geräte im Einsatz ist. In einer Simulation wurde gezeigt, dass man in diesem Fall den Anteil regelbarer Kraftwerke zum Ausgleich fluktuierender Einspeisung aus Photovoltaik- und Windkraftanlagen deutlich verringern kann. Keywords: Energiemanagement, Dezentrale Erzeugung, Niederspannungsnetz, variable Tarife 1 Einführung Anfang des Jahres 2008 wurde ein Barrel Rohöl erstmals zu 100 Dollar gehandelt. Preissteigerungen sind aktuell auch bei anderen Energieformen bis hin zur elektrischen Energie zu verzeichnen. Außerdem wird seit dem Erscheinen des aktuellen IPCC-Reports im Jahr 2007 das Thema Klimaschutz immer stärker medienöffentlich diskutiert. Dadurch erfahren die Themen erneuerbare Energien, dezentrale Erzeugung, Energieeinsparung und - effizienzsteigerung in der Öffentlichkeit derzeit eine nicht gekannte Aufmerksamkeit. Technologien für dezentrale Energieumwandlungsanlagen (DEA) ermöglichen CO 2 - Einsparungen durch Nutzung regenerativer Ressourcen, Anlagen zur Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) in räumlicher Nähe des Endkunden zusätzlich die Erhöhung der Primärenergieeffizienz. Diese Technologien tragen nicht nur den nationalen und Seite 1 von 14

2 internationalen Klimaschutzzielen Rechnung, sondern kommen auch dem Wunsch vieler Endkunden nach höherer Autonomie in der eigenen Energieversorgung entgegen. Da auf Verbraucher, die im Niederspannungsnetz angeschlossen sind, in Deutschland etwa 50% des elektrischen Energieverbrauchs [1] und mehr als 50% des Energiebedarfs für Raumund Nutzwärme entfallen, ist der Trend zur Installation von DEA und KWK-Anlagen in dieser Netzebene zu begrüßen und wird angesichts der derzeitigen Entwicklungen voraussichtlich anhalten. Dafür spricht auch, dass allein für Deutschland die praktisch realisierbaren Potenziale aus Wind und Photovoltaik (PV) auf jeweils % der Stromerzeugung geschätzt werden. Die aktuelle Höhe der elektrischen Einspeisung aus DEA ist allerdings nicht reglementiert, sondern bleibt dem Betreiber überlassen oder ist bei Nutzung regenerativer Quellen vom verfügbaren und zeitlich fluktuierenden Primärenergieangebot abhängig. Dies kann bei hohem Anteil DEA ohne zusätzliche Maßnahmen zu einer Gefährdung des sicheren Netzbetriebs führen. Daher wird eine weitgehende Beobachtbarkeit und Steuerbarkeit aller Erzeuger und Lasten im Netz gefordert. Um dies zu gewährleisten, ist die Einführung technischer Intelligenz in den Netzen und der Umbau zu einem Smart Grid nötig, in dem die verfügbaren Energiequellen optimal genutzt werden. Dies sollte besonders für regenerative Quellen gelten, wobei eine Abregelung von DEA zum Ausgleich fluktuierender Einspeisung im Regelfall vermieden werden sollte. Als Alternativen dazu bieten sich die Energiespeicherung, die Ausnutzung von Kapazitätseffekten oder die Einführung eines Energiemanagements unter Einbeziehung der Lastseite an. Letzteres bietet im Vergleich zu den anderen Optionen den Vorteil, dass keine Speicher- oder Übertragungsverluste entstehen. Allerdings ist die Entwicklung entsprechender Algorithmen und die Einführung technischer Lösungen nötig, die eine hohe Anzahl über ein großes Gebiet verteilter Lasten und DEA im Niederspannungsnetz steuern können. Um auch die Lastseite für das Management zu erschließen und die Ziele Energieeinsparung und Erhöhung der Energieeffizienz zu erreichen, müssen außerdem die Endkunden geeignete Informationen und Anreize bekommen. 2 Strategie und Lösungsansatz: das Konzept der Dezentralen Entscheidung Im Projekt DINAR wurde ein Ansatz entwickelt und umgesetzt, der automatisches Last- und Erzeugungsmanagement mit Kundeninformation und interaktion, Zählerfernauslesung und der messtechnischen Erschließung des Niederspannungsnetzes kombiniert. Im Unterschied zu bisherigen zentral geführten virtuellen Kraftwerken soll in dieser Netzebene eine große Anzahl von Lasten und DEA kleiner Einzelleistungen gemanaget werden. Eine zentrale Erfassung aller Gerätedaten, zentrale Optimierung und Fahrplanvorgabe ist daher technisch nicht mit vertretbarem Aufwand umsetzbar. Daher wurde in DINAR das Konzept der dezentralen Entscheidung entwickelt, das die existierenden Schnittstellen des liberalisierten Marktes berücksichtigt und bei dem keine permanente Online-Kommunikation nötig ist. Umgesetzt wird das im Vorfeld patentierte Konzept [2] durch das bidirektionale Energiemanagement-Interface (BEMI), das im Rahmen des Projekts DINAR entwickelt wurde. Es ermöglicht die optimierte Energieeinspeisung und den optimierten Seite 2 von 14

3 Energieverbrauch bei gleichzeitiger Beibehaltung der weitgehenden Autonomie des Einzelkunden. Kerngedanke bei diesem Konzept ist die Nutzung lokaler Intelligenz. Das BEMI entscheidet über den Einsatz von steuerbaren Lasten und DEA im Haushalt. Dazu berücksichtigt es lokale Informationen vom Netzanschlusspunkt, wie die Stammdaten der angeschlossenen Geräte und das Nutzerverhalten, sowie zentrale Informationen, die von einer Leitstelle generiert werden. Der Leitstellen-Betreiber hat durch Vorgabe geeigneter Informationen die Möglichkeit, auf das Verhalten der Gesamtheit der verteilten Geräte Einfluss zu nehmen, ohne sie durch direkte Fahrplanvorgaben einzeln zu steuern. Als zentrale Information sind variable Strompreise, für Erzeugung und Verbrauch getrennt, dafür ein besonders geeignetes und flexibles Instrument. Denn die Kundenreaktion auf variable Tarife innerhalb eines ausreichend großen Versorgungsgebietes lässt sich relativ genau prognostizieren, so dass die Tarifvorgabe ein für Netzbetreiber und Energieanbieter verlässliches Instrument darstellt. Außerdem machen variable Tarife die Entscheidungen des BEMI für den Kunden transparent und stellen einen wirtschaftlichen Anreiz zur aktiven Teilnahme des Kunden am Energiemanagement dar. Die weitgehende Entscheidungsfreiheit des Kunden wird dabei beibehalten. Aufgrund dieser Vorteile wird die Einführung von variablen Tarifen in letzter Zeit auch seitens der Energieversorger vorgeschlagen [3]. Als weitere zentrale Informationen sind ferner Prognosen über Temperatur (relevant für das Management von KWK-Anlagen) und Einstrahlung (Photovoltaik-Anlagen) sowie Netzzustandsinformationen (siehe 4.3) denkbar. 3 Technische Umsetzung 3.1 Konzept des bidirektionalen Energiemanagement-Interface Der heute existierende Hausanschluss, gegeben als konventioneller Zählerschrank, definiert die technische und juristische Grenze zwischen dem öffentlichen Netz und dem Gebäudenetz. Um einfache Vertragsstrukturen für die Kunden zu ermöglichen, wurde der Zählerschrank bei der Umsetzung des BEMI als Schnittstelle beibehalten und durch intelligente Komponenten erweitert (Abb. 1). Dazu zählen ein Rechnerkern für das Energiemanagement, Erzeugungs-/Lastgang-Zähler, eine Einrichtung zur Netzüberwachung und Kommunikationsschnittstellen. Um die Robustheit des Systems gegenüber Versorgungsausfällen zu erhöhen, kann auch eine unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV) eingesetzt werden. Abb. 1: Feldtestversion des BEMI ISET Seite 3 von 14

4 Der Rechnerkern des BEMI führt das Energiemanagement durch. Er empfängt von der Leitstelle die zentralen Informationen, i.d.r. das Preisprofil für den Folgetag. Auf Basis dieser Informationen, den Bedürfnissen der Nutzer des Gebäudes und der Geräteparameter werden optimale Einsatzpläne für alle angeschlossenen Erzeuger und Lasten berechnet. Die Geräte werden vom Rechnerkern mittels drahtlos angebundener Schaltboxen entsprechend der Einsatzpläne automatisch geschaltet. Das BEMI kann viele Geräte im Haushalt unter Einhaltung vorgegebener Grenzen steuern, ohne dass der Nutzer eingreifen muss (z.b. Kühlgeräte, KWK-Anlagen, PV-Wechselrichter u.u. mit Batteriespeichern). Die zur Optimierung verwendeten Algorithmen sind lernfähig und verwenden Messwerte von den angeschlossenen Geräten, um die Geräteparameter zu schätzen (z.b die Temperatur des Kühlguts). Bei anderen Geräten sind die Möglichkeiten des Managements aber von der Akzeptanz und Mithilfe des Nutzers abhängig, da ihr Einsatz durch das BEMI zeitlich verschoben wird (Waschmaschinen, Trockner, Spülmaschinen, künftig auch Speicher von Hybridfahrzeugen). Daher bildet die Mensch-Maschine- Schnittstelle eine wichtige Kernkomponente des BEMI. Diese wurde mittels eines handelsüblichen PDA umgesetzt (Abb. 2). Der Anschlussbetreiber kann über ein einfaches Menu aktuelle Tarif- und Kosteninformationen sowie die Einsatzpläne abrufen. Letztere lassen sich damit auch nach Wunsch modifizieren. Bei Geräten, die ein vom Nutzer initiiertes Programm abfahren (z.b. Waschmaschinen oder Trockner), kann dieser außerdem eine Vorgabe machen, bis wann das Programm abgearbeitet sein muss ( Deadline -Funktion). Das BEMI berücksichtigt diese Vorgabe bei der Optimierung. Der im BEMI integrierte Zähler zeichnet das tatsächliche Kundenverhalten als Last- und Einspeiseprofil auf. Diese Verbrauchs- und Erzeugungsdaten werden für die Abrechnung täglich an die zentrale Leitstelle übermittelt, können aber auch über ein vom BEMI bereitgestelltes Web-Interface per Internet fernabgefragt werden. Mittels dieser Rückkopplung über das Kundenverhalten kann der Energiehändler, der die variablen Tarife erstellt, die Reaktion der Kundengruppe auf den Tarif vorhersagen. Auch für diese Aufgabe wurden entsprechende Algorithmen entwickelt. Abb. 2: Bediendisplay des BEMI ISET Seite 4 von 14

5 Schließlich umfasst das BEMI auch ein Mess- und Steuerinterface, mit dem Messwerte der Spannung, Frequenz und Impedanz gewonnen und per Webinterface abgefragt werden können. Damit kann der Netzbetreiber den Zustand des Niederspannungsnetzes aktuell beobachten. 3.2 Kommunikation im Energiemanagementsystem Zur Verbindung des BEMI mit der Leitstelle einerseits und den Geräten innerhalb des Haushalts andererseits kommen webbasierte, kostengünstig verfügbare Technologien zum Einsatz (Abb. 3). Das Konzept der dezentralen Entscheidung bietet dabei den Vorteil, dass die Kommunikation mit der Leitstelle auf ein Minimum begrenzt wird. Da die zentralen Informationen im Regelfall nur einmal täglich übertragen werden und keine ständige Anlagenfernüberwachung durch die Leitstelle erfolgt, ist keine permanente Online-Kommunikation Leitstelle KWK-Anlagen, Lasten Preisprofil (Internet / XML) Zählerdaten Netz-Messdaten BEMI Rechnerkern Ethernet RS-232 WLAN- Router Abb. 3: Kommunikationsstruktur für Energiemanagement mit BEMI ISET notwendig. Dennoch sind für eine kostengünstige Kommunikation Standards erforderlich, die für eine einheitliche Sprache bei den Kommunikationspartnern sorgen. Das BEMI kommuniziert einerseits bidirektional mit der Leitstelle auf Grundlage von Protokollen nach IEC 61850, andererseits mit den Lasten und Erzeugern über bekannte standardisierte Schnittstellen, z.b. WLAN. Die Datenmodelle der an das BEMI angeschlossenen Geräte basieren ebenfalls auf IEC 61850, was den künftigen Einsatz der Norm bis hin zu den DEA und Lasten ermöglicht. Der entstehende Standard stellt eine offene Kommunikationsstruktur dar und lässt sich auf jedem Gerät, das über einen TCP/IP-Stack verfügt, problemlos realisieren [4]. WLAN Schaltboxen WLAN Ethernet Netzmessung/ - überwachung Bediendisplay Last- /Erzeugungsprofilzähler 3.3 Realisierung und Demonstration Das BEMI wurde im Rahmen des Projekts DINAR als Laboraufbau realisiert. Zur Demonstration und Verifikation wurden im DeMoTec-Labor des ISET zwei Testhaushalte aufgebaut (Abb. 4). Diese verfügen über verschiedenartige Kühlgeräte und Wäschetrockner, welche von den BEMIs gemanaget werden. Zur Deckung von simulierten Wärmebedarfsprofilen werden in den Testhaushalten außerdem zwei verschiedene KWK- Anlagen betrieben. Zur zeitlichen Entkopplung von Wärmebedarf und Stromerzeugung sind die Anlagen über Speicher mit der Wärmesenke verbunden. Die BEMIs optimieren den Seite 5 von 14

6 Einsatz der KWK-Anlagen auch unter Berücksichtigung des Wärmespeicherinhalts. Ein dauerhafter Testbetrieb dieses Aufbaus wurde im DeMoTec-Labor von Juli bis Oktober 2007 durchgeführt. Abb. 4: simulierte Haushalte im DeMoTec-Labor und KWK-Anlagen ISET 3.4 Ergebnisse des Feldtests im Projekt DINAR Im Testbetrieb wurde die Preisübertragung und verarbeitung von der EEX (Strombörse Leipzig) und der Städtischen Werke Kassel AG erfolgreich durchgeführt. Die gemanagten Kühlgeräte sowie die Wärmespeicher der KWK-Anlagen wurden generell im eingestellten Temperaturbereich betrieben. Ausnahmen traten durch einen technischen Defekt an einer KWK-Anlage auf, der aber nicht vom Energiemanagement verursacht wurde. Die maximale Abschaltdauer eines KWK-Systems mit Wärmespeicher betrug ca. 25 bis 30 h (Testhaushalt 2). Eine Kühl-/Gefrierkombination (befüllt) konnte ca. 5 bis 7 h abgeschaltet werden. Im Rahmen der wirtschaftlichen Auswertung wurden nur Einsparungen bei den Lasten bzw. zusätzliche Gewinne bei den Erzeugern durch die Kostenoptimierung des Geräteeinsatzes auf Basis des vorgegebenen Preisprofils untersucht. Weitere mögliche, jedoch noch nicht realisierte Einsparungen ergeben sich beispielsweise durch eine Senkung des Gesamtenergieverbrauchs, geringere Netznutzungsentgelte, zusätzliche Erlöse durch Spitzenlastreduktion, Beteiligung am Regelenergiemarkt oder Blindleistungskompensation durch wechselrichtergekoppelte DEA (s. auch 4.3). Als Teilbeitrag basierend auf dem variablen Strompreis der Städtischen Werke Kassel AG wurde für die Kühl-/Gefrierkombination eine Einsparung von 2,50 /a hochgerechnet. Bezogen auf die Netto-Gesamtkosten für den Betrieb des Gerätes im Jahr entspricht dies etwa einer Einsparung von 8%. Für ein vergleichbares Gerät ergibt eine Wirtschaftlichkeitsuntersuchung, die im Rahmen des Projekts DINAR von der Fa. EUS durchgeführt wurde, eine auf EEX-Preise bezogene Einsparung von 0,47 bis 2,38 /a. Die Bandbreite ergibt sich aus den von der EUS untersuchten Extremfällen für die maximale Abschaltdauer. Eine Abschätzung unter Nutzung des BEMI-Simulationssystems (s ) ergab ähnliche Werte. Seite 6 von 14

7 Entsprechend wurden die Zusatzerlöse durch das spotmarktorientierte Erzeugungsmanagement mit 8,37 /a gemessen, wobei hier zum Vergleich die EUS-Studie ein Potenzial von ca. 10 /a (basierend auf EEX-Preisen) errechnet hat. Dabei ist weiterhin zu berücksichtigen, dass das Management mehrfach durch technische Ausfälle einer KWK- Anlage gestört wurde. Bezüglich der eingesetzten Hardware des BEMI zeigte sich eine hohe Zuverlässigkeit und Eignung der eingesetzten Komponenten, insbesondere bei Rechnerkern, Lastprofilzählersystem und Netzüberwachung, die von Projektpartnern geliefert wurden. Für einen Einsatz als Massenprodukt ist allerdings eine stärkere hardwaremäßige Integration und Kostenreduktion notwendig. Entwicklungsbedarf zeigte sich vor allem bei der der Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle sowie der eingesetzten Schaltbox zur Schaltung und Überwachung der Geräte, die über keine eigene Kommunikationsschnittstelle verfügen. Hier ist insbesondere der Eigenenergiebedarf zu reduzieren, um die erzielten Einsparungen nicht zu schmälern. 4 Anwendungen des Konzepts der dezentralen Entscheidung Die durch variable Tarife ermöglichte Beeinflussung von Last und Erzeugung bildet eine wichtige, aber nicht die einzige Anwendung des BEMI in der Praxis. Denn durch die weiteren Kernfunktionen, insbesondere die integrierten Zähler und die Erfassung des Netzzustands, wird der Anwendungsbereich des BEMI über das Wirkleistungsmanagement hinaus erweitert. Um die möglichen Potenziale zu erschließen, muss das BEMI in einer großen Anzahl von Haushalten installiert sein, was im Folgenden angenommen wird. 4.1 BEMI im Umfeld des liberalisierten Energiemarktes Weiterentwicklung des heutigen Energiehändlers zum Energiedienstleister, der variable Tarife an die Kunden verteilt und das Verhalten der Kunden und der lokalen Intelligenz der BEMI nutzt (Abb. 5). Dabei entsteht eine neue Schnittstelle zum Verteilnetzbetreiber, der gemäß der Trennung von Netz und Erzeugung nach der Marktliberalisierung im VN-Dienstleistungen Zählerablesung, Abrechnung BEMI Verteilnetzbetreiber Stundenreserve Um das Konzept der dezentralen Entscheidung anzuwenden, muss dieses in einen künftigen liberalisierten Energiemarkt Übertragungsnetzbetreiber Regelen. verantw. Bilanzkreis- integriert werden. Eine Regelenergiemarkt Möglichkeit dazu bildet die Energiemanagement Energiedienstleister BEMI lokale Systemdienstleistungen ~ Spotmarkt Zu-/Verkauf Fernüberwachung BEMI ~ BEMI EEX ~ = Energiehandel Dienstleistung Abb. 5: BEMI im Umfeld des liberalisierten Marktes ISET Seite 7 von 14

8 Regelfall keinen direkten Zugriff auf die verteilten DEA und Lasten mehr nehmen darf. Der Energiedienstleister kann aber die Eigenschaften der BEMI nicht nur für eigene Zwecke nutzen, sondern dem Netzbetreiber durchaus auch Dienstleistungen anbieten, die den Netzbetrieb in einem Netz mit hohem Anteil DEA unterstützen. Dies eröffnet die Möglichkeit, DEA auch im liberalisierten Markt technisch in die Netze zu integrieren. Die dadurch ermöglichten Anwendungen sind bereits im heutigen Energieversorgungssystem relevant und gewinnen angesichts der in der Einleitung skizzierten Entwicklung mehr und mehr an Bedeutung. Einige Anwendungen werden im Folgenden vorgestellt. 4.2 BEMI zum Ausgleich fluktuierender Einspeisung aus PV und Wind Simulationssystem Für die Entwicklung und Beurteilung der Algorithmen des BEMI ist es notwendig, innerhalb kurzer Zeit das Verhalten von einem oder je nach Entwicklungsstufe einer großen Anzahl von BEMIs zu testen. Das gilt besonders für die Algorithmen des Energiedienstleisters, da diese ja genau die Aggregation und zielgerichtete statistische Beeinflussung einer großen Anzahl von Kunden zum Ziel haben, wie sie in einem Testaufbau nicht realisiert werden kann. Da es wenig sinnvoll wäre, ohne ausreichende theoretische Kenntnis über das Systemverhalten eine große Anzahl von BEMIs zu installieren, war für die genannten Anforderungen eine Simulation notwendig, in der alle relevanten Abläufe der Kommunikation und Algorithmen sowie die beteiligte Hardware abgebildet werden können. Eine derartige Simulation hat zugleich den Vorteil, dass sich Vorgänge, die in Realität über einen großen Zeitraum ablaufen, innerhalb kurzer Zeit untersuchen lassen. Das ist nur durch Simulation ohne Geräte in Hardware zu realisieren, da diese i.d.r. nur in Echtzeit betrieben werden können. Um den Entwicklungsaufwand für die Software-Versionen des BEMI, der Leitstelle des Energiedienstleisters und der Simulationssoftware zu begrenzen, wurde die Software so entwickelt, dass so weit wie möglich in allen Anwendungen der gleiche Programm-Quellcode verwendet wird. Auch die Sammlung, Darstellung und Auswertung von Daten aus beiden Anwendungen können für das BEMI und für das Simulationssystem mit den gleichen Werkzeugen durchgeführt werden. Durch die Verwendung des gleichen Quellcodes können generell mit wenig Aufwand fast alle Hardware-Elemente des realen Systems durch eine Simulation ersetzt werden, ohne das übrige System zu verändern, was für viele Fehleranalysen etc. sehr hilfreich ist Ergebnisse der Simulation bei hohem Anteil fluktuierender Erzeugung Um den Nutzen eines solchen Energiemanagements für den optimalen Einsatz der fluktuierenden Erzeugung näher untersuchen zu können, wurde angenommen, dass ein Energiehändler einen bestimmten Anteil an der gesamten in Deutschland erzeugten Windund PV-Leistung erhält. Diese wird als installierte Leistung anteilig an der gesamten installierten Leistung in Deutschland angegeben, stellt also keinen realen Wind- oder Solarpark dar. Damit wird erreicht, dass das Netz zur Vergleichmäßigung der Erzeugung mittels großräumigem Ausgleich genutzt wird. Zusätzlich kann der Händler in gewissem Seite 8 von 14

9 Rahmen Leistung aus regelbaren Kraftwerken beziehen. Diese muss zum einen das prognostizierte Erzeugungsdefizit (basierend auf Wind- und Solarleistungsprognose), zum anderen auch den Fehler der Prognose der Reaktion der BEMI-Kunden auf den variablen Strompreis abdecken. Wenn die Wind- und Solarleistung zu einem bestimmten Zeitpunkt den Bedarf des Händlers übersteigt, kann diese anderweitig im Netz genutzt oder zur Aufladung eines Speichers verwendet werden. In dieser Betrachtung wurde jedoch das Potenzial ohne Speicherung untersucht. Falls sonst kein Bedarf besteht und keine Lasten zugeschaltet werden können, kann überschüssige Erzeugung notfalls durch Abregelung von Windkraft- bzw. PV-Anlagen vermieden werden. Können allerdings Wind- und PV-Leistung den Bedarf laut Prognose nicht decken, muss Leistung aus regelbaren Kraftwerken eingeplant werden. Wenn eine Vollversorgung aus erneuerbaren Energien angestrebt wird, müssen regelbare Anlagen zur Verfügung stehen, die erneuerbare Primärenergiequellen nutzen. Beispiele hierfür sind Biomassekraftwerke oder Wasserkraftwerke. Das Potenzial für solche Alternativen ist allerdings in Europa begrenzt. Für Biomasse gilt außerdem, dass diese ggf. auch im Verkehrsbereich benötigt wird. Die bezogene Energie aus solchen Kraftwerken sollte daher mittels des Energiemanagements durch BEMI so weit wie möglich verringert werden. Für die dargestellten Simulationsläufe kamen Wind- und Einstrahlungsdaten aus dem Jahr 2005 zum Einsatz. Da verschiedene Studien hinsichtlich des Potenzials für Wind- und PV- Stromerzeugung in Deutschland zu dem Ergebnis kommen, dass diese in derselben 1.000,00 Anteil der Arbeit aus regelbaren Kraftwerken in MWh/a 900,00 800,00 700,00 600,00 500,00 400,00 300,00 200,00 100,00 0,00 mit Management ohne Management 67% 81% 104% 124% 146% 166% Möglicher Anteil von PV und Wind an der Stromlieferung Abb. 6: Benötigte Arbeit aus regelbaren Kraftwerken bei unterschiedlichen Anteilen der Photovoltaik- und Winderzeugung (6400 BEMIs mit Kühlschränken und Waschmaschinen) ISET Größenordnung liegen, wurden die installierten Leistungen jeweils so in Ansatz gebracht, dass sich eine ähnliche Jahresgesamtarbeit ergibt. Da die realen Verhältnisse in der Zukunft völlig offen sind, ist hier jede mögliche Verteilung ohnehin als beispielhaft zu sehen. In der Simulation wurde das Management von einem Kühlschrank und einer Waschmaschine pro BEMI und 6400 BEMIs betrachtet. Abb. 6 zeigt, dass sich durch das BEMI-Management eine Seite 9 von 14

10 Einsparung an benötigter Energie, die regelbar zur Verfügung stehen muss, um ca. 30 % ergibt. Ein Vergleich des Managements bei unterschiedlicher Durchdringung mit fluktuierender Erzeugung zeigt, dass bei steigender Windkraft- und PV-Leistung die Bedeutung des Energiemanagements weiter wächst. Eine Erzeugungskapazität aus Wind und Photovoltaik, deren Jahreserzeugung oberhalb des Jahresgesamtverbrauchs der betrachteten Lasten liegt, ist in gewissem Rahmen sinnvoll. Im Vergleich zum Energiemanagement würden Speicherung und großräumige Verteilung oder teilweise Abregelung bei sehr hoher Durchdringung zusätzliche Verluste verursachen, die dann durch zusätzliche installierte Leistung ausgeglichen werden müssten. 4.3 Verteilnetz-Dienstleistungen mit dem Pool-BEMI Die Mess- und Steuerinterfaces der BEMI erfassen derzeit Spannung, Frequenz und Impedanz am Netzanschlusspunkt und stellen diese zur Fernabfrage zur Verfügung. Für den Netzbetreiber stellt dies eine große Anzahl im Netz verteilter Messeinrichtungen dar, die ihm Einblick in den Zustand des Niederspannungsnetzes erlauben. Eine periodische Auswertung der verfügbaren Daten durch den Netzbetreiber würde allerdings einen nicht beherrschbaren Rechen- und Kommunikationsaufwand bedeuten, so dass eine lokale Messwertaufbereitung und -Auswertung sinnvoll erscheint. Außerdem kann das BEMI bei Verletzung von Grenzwerten - z.b. der Spannung - direkt mit einer Beeinflussung von Erzeugung bzw. Last und Benachrichtigung des Energiedienstleisters reagieren. Dies ähnelt der Nutzung lokaler Intelligenz beim Energiemanagement. Des Weiteren ist - zum Beispiel zur Erkennung einer Netzengpasssituation - die Kombination von Messwerten von verschiedenen Netzanschlusspunkten sinnvoll. Daher ist eine Messwertauswertung mit einem übergeordneten Pool-BEMI nötig, mit dem der Energiedienstleister die Beobachtung der Netzanschlusspunkte dem VNB nach dessen Vorgaben als Dienstleistung anbieten kann. Das Pool-BEMI kann außerdem bei kritischen Systemzuständen unmittelbar eine Anpassung der Last- oder Einspeisesituation erwirken, am einfachsten durch die Neugenerierung und - verteilung von variablen Tarifen. Die Nutzung dieser dezentralen Intelligenz eröffnet Möglichkeiten in allen Betriebszuständen des BEMI-Pools (Abb. 7). Zur Vereinfachung werden hier nur drei Betriebszustände unterschieden: 1. Normalbetrieb: alle DEA und Lasten sind mit dem öffentlichen Netz verbunden und ungedrosselt. 2. Gefährdeter Betrieb: die Gesamtleistung des Pools muss kurzfristig geändert werden, es müssen DEA gedrosselt werden oder es gibt eine Störung in der Kommunikation zwischen BEMI und Pool-BEMI oder VNB und Pool-BEMI. 3. Störbetrieb: es sind nicht alle Verbraucher mit dem öffentlichen Netz verbunden. Seite 10 von 14

11 Sinnvolle Verteilnetz-Dienstleistungen sind in allen drei Betriebszuständen denkbar. Für Dienstleistungen im Störbetrieb ist es nötig, die BEMI mit unterbrechungsfreien Stromversorgungen auszustatten und ein Kommunikationsmedium zu verwenden, das bei Stromausfall - zumindest eine Zeit lang - verfügbar bleibt. Für die Kommunikation von Pool- BEMI zu den BEMI bietet sich hier eine Funktechnik mit hoher Reichweite an, wie z.b. Funkrundsteuerung. Diese besitzt im Vergleich mit Power-Line Carrier (PLC) den Vorteil, dass sie vom Netzzustand unabhängig ist und keine aktiven Komponenten zwischen Sender und Empfänger benötigt. Auch eine bidirektionale Kommunikation zwischen BEMI und Pool- BEMI ist möglich, wenn die BEMI Technologien verwenden, deren Funktionsfähigkeit bei Stromausfall für eine gewisse Zeit gewahrt bleibt. Dies ist z.b. für ISDN der Fall. Allerdings muss das Datenvolumen pro BEMI möglichst gering gehalten werden. Die Information des BEMI über den Betriebszustand wäre beispielsweise mit geringem Datenaufwand möglich, würde aber bereits eine an die Situation angepasste Reaktion der BEMI auf variable Tarife ermöglichen. Algorithmen zur Umsetzung verschiedener Verteilnetz-Dienstleistungen befinden sich derzeit in der Entwicklung. Normalbetrieb Gefährdeter Betrieb Störbetrieb Abfahren Lastgangvorgabe Spitzenlastreduktion Bereitstellung Regelleistung automatische Netzüberwachung, Überwachung Versorgungszustand der Kunden Fehlereingrenzung Netzengpassüberwachung und - management DEA-Sicherheitsabschaltung Störungs- Inselnetzmeldung an modus VNB Netzwiederaufbau Lokale Spannungshaltung und Verbesserung der Power Quality Kundeninformation über Systemzustand Abb. 7: durch BEMI und Pool-BEMI ermöglichte Dienstleistungen in verschiedenen Betriebszuständen ISET 4.4 Smart Metering Die Einführung von Smart Metering wird derzeit in verschiedenen europäischen Staaten, aktuell auch in Deutschland, seitens des Regulierers stark vorangetrieben [6][7]. Eine Funktion von Smart Meters soll sein, den Endkunden über seinen Energieverbrauch zeitnah zu informieren. Damit soll Energieeinsparung und effizienzsteigerung gefördert werden. Die Einführung von Smart Metering ist aber auch die einmalige Chance, technische Intelligenz in der Nähe der Verbraucher zu installieren - also dort, wo sie in einem künftigen Smart Grid Seite 11 von 14

12 ohnehin benötigt wird. Um überflüssige Redundanz zu vermeiden, ist es daher notwendig, Smart Metering und Energiemanagement zu verbinden, so wie es im BEMI bereits umgesetzt ist. 4.5 Hybridfahrzeuge Die klimaschädlichen Auswirkungen durch den CO 2 -Ausstoß konventioneller Verbrennungsmaschinen sowie die steigenden Ölpreise werden voraussichtlich zu einer erhöhten Nachfrage nach Alternativen führen. Plug-in-Hybridfahrzeuge stellen mobile elektrische Speicher dar, die im zukünftigen elektrischen Netz in großer Anzahl denkbar sind. Die einzelnen Einheiten haben dabei kleine elektrische Leistungen und Speicherinhalte von einigen kw bzw. kwh. Mit der technischen Nutzung dieses Potenzials zur Speicherung von Energie aus regenerativen Quellen könnte man den Gesamtnutzen der Fahrzeuge erhöhen. Es ist allerdings zu erwarten, dass der Endkunde in diesem Bereich Vorschriften über die Nutzung, etwa in Form von zentral erstellten Fahrplänen, noch weit weniger akzeptieren wird als bei Kühlgeräten oder KWK-Anlagen. Damit stellt für eine Nutzung dieser Speicher im zukünftigen Netz das Konzept der dezentralen Entscheidung die ideale Strategie dar. Das privat genutzte Hybridfahrzeug wird außerdem zum Aufladen typischerweise an derselben Stelle angeschlossen, wo auch andere vom BEMI gemanagete Geräte zu finden sind: an der heimischen Steckdose. Das BEMI kann den Speicher des Fahrzeugs im Rahmen des übrigen Managements zur eigenen Optimierung nutzen. Möchte der Energiedienstleister den maximalen Nutzen aus dem Betrieb der Plug-In Hybrids ziehen, ist ohne weiteres auch die Einführung eines eigenen Tarifs für diese Geräteklasse möglich. Damit ist zum Beispiel im Falle einer hohen PV-Einspeisung die Aufladung der Hybridfahrzeuge mit günstigem PV- Strom unter gleichzeitiger Überwachung des Netzzustands denkbar. So würde ein auf dezentraler Entscheidung basierender Anstoß zur Zuschaltung von Lasten im betreffenden Netzabschnitt geschaffen, um das zur Verfügung stehende kostenlose Primärenergieangebot optimal auszunutzen. Um die Speicherlebensdauer nicht zu mindern, wären dazu bei der Optimierung und Speicherbewirtschaftung durch das BEMI die Eigenschaften des jeweiligen Speichers zu berücksichtigen. Außerdem gibt es noch Potenziale bei der Weiterentwicklung der Speichertechnologie im Hinblick auf diese Anwendungen. Interessante Perspektiven liegen aktuell in der Kombination verschiedener Technologien, z.b. von Lithiumionen-Speichern und Supercaps [7]. 4.6 BEMI und virtuelles Kraftwerk Die konzeptionellen Unterschiede zwischen BEMI und zentral geführtem virtuellen Kraftwerk (siehe Abschnitt 2) lassen sich auf einen einfachen Nenner bringen: das BEMI ist als Konzept auf das Management einer sehr großen Anzahl von Lasten und DEA kleiner Leistungen zugeschnitten, während das zentral geführte virtuelle Kraftwerk besser für wenig Lasten und DEA mit großer Leistung geeignet ist. Darüber hinaus verfolgen beide Konzepte ähnliche Ziele, wie z.b. das Erreichen eines vorhersagbaren Gesamtlastgangs. Somit handelt es sich bei BEMI und virtuellem Kraftwerk keineswegs um konkurrierende Konzepte, sondern im Gegenteil: beide ergänzen sich gegenseitig. In der zukünftigen Seite 12 von 14

13 Energieversorgung können daher beide Konzepte eine Schlüsselrolle zur vollständigen Erschließung des technischen Potenzials einnehmen. Dies setzt allerdings die Entwicklung eines virtuellen Kraftwerks mit einer geeigneten Schnittstelle zum Netzbetrieb, sowie eine aufgeschlossene Strategie der Netzbetreiber bezüglich deren Nutzung voraus. 5 Zusammenfassung und Ausblick Die im Feldtest des Projekts DINAR bestätigten Eigenschaften des BEMI (ISET-BEMI+ ) [8] und die technischen Möglichkeiten des Konzepts der dezentralen Entscheidung zeigen einen Weg zur netz- und marktkonformen Nutzung von dezentralem Last- und Erzeugungsmanagement bis in die Niederspannungsebene auf. Die Umsetzbarkeit mittels marktverfügbaren Technologien ist gegeben, erfordert aber genau wie bei der Einführung verwandter Technologien, wie dem Smart Metering seitens aller Beteiligten Investitionen. In der Simulation wurde gezeigt, dass das Gesamtverhalten einer großen Anzahl von BEMI und Kunden zum teilweisen Ausgleich fluktuierender Einspeisung aus Wind und PV-Anlagen genutzt werden kann, wobei geeignete Algorithmen zur Vorhersage der Kundenreaktion entwickelt wurden. Die derzeitigen Forschungsaufgaben umfassen unter anderem die Einbindung von KWK-Anlagen und Plug-in Hybridfahrzeugen in die Simulation sowie die Algorithmenentwicklung für Verteilnetz-Dienstleistungen. Seitens der BEMI-Hardwareentwicklung liegt das Augenmerk auf höherer Integration, Senkung des Eigenenergiebedarfs, Weiterentwicklung der Mensch-Maschine-Schnittstelle und Kostensenkung. Literatur [1] C. Bendel, D. Nestle, J. Ringelstein: Bidirectional Energy Management Interface (BEMI) - Integration of the low voltage level into grid communication and control, 19th International Conference on Electricity Distribution, Wien, 2007 [2] Patentanmeldung EP , Einrichtung zum Anschluss eines Gebäudes oder dgl. an ein elektrisches Niederspannungsnetz, Priorität: , Offenlegung: [3] RWE AG (Hrsg.), J.Heithoff: Wir wollen noch weiter gehen, in: Antworten RWE zu Klimaschutz und Versorgungssicherheit, Sonderveröffentlichung, [4] D. Nestle, C. Bendel, J. Ringelstein, K. Schwarz: Data models for the integration of the low voltage level into grid communication and control using decentralised decision, Workshop on International Standardization for Distributed Energy Resources, Oldenburg, 2007 [5] Richtlinie 2006/32/EG des europäischen Parlaments und des Rates über Endenergieeffizienz und Energiedienstleistungen und zur Aufhebung der Richtlinie 93/76/EWG, [6] Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi): Nationaler Energieeffizienz-Aktionsplan (EEAP) der Bundesrepublik Deutschland, 11/2007 Seite 13 von 14

14 [7] Dr. M. Bodach, H. Mehlich, F. Hiller, Dr. S. König, D. Hrabal, Dr. J. De Roche: Zuverlässigkeit von Superkondensatoren im Hinblick auf Anwendungen im Automobil, Internationaler ETG-Kongress, Karlsruhe, 2007 [8] Markenanmeldung ISET-BEMI+, Nr Seite 14 von 14