Professur für Energiespeichersysteme

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1 1. Herbstworkshop Energiespeichersysteme Dezentrale Sektorkopplung und hybride Energiespeichersysteme Fuzzy-Regelung zur Betriebsführung eines hybriden Energiespeichersystems Professur für Energiespeichersysteme

2 Inhalt Hintergrund PV Last Systemüberblick Anforderungen Der Fuzzy-Regler DC - Bus Simulationsergebnisse Optimierung Bewertung & Ausblick Batterie BZ H 2 - Tank EL 2

3 Hintergrund Bei der Betriebsführung hybrider Energiespeichersysteme müssen sowohl die Anforderungen an das Gesamtsystems als auch an die einzelnen Komponenten beachtet werden. Ein Fuzzy-Regler kann einfach als Mehrgrößenregler eingesetzt werden und somit verschiedene Systemzustände in die Betriebsführung einbeziehen Die Fuzzy-Regelung ermöglicht es, kontinuierliche Sollwerte auszugeben Mittels linguistischer Verknüpfungen kann der Fuzzy-Regler intuitiv ausgelegt werden Die Fuzzy-Reglung stellt einen vielversprechenden Ansatz dar 3

4 Systemüberblick Kennwerte PV Last Jahresenergieverbrauch 5 MWh Installierte PV-Leistung 13,3 kw DC - Bus Batterie-Kapazität 59 kwh BZ EL Nennleistung der Brennstoffzelle 1,6 kw Batterie H 2 - Tank Nennleistung des Elektrolyseurs 2,3 kw 4

5 Anforderungen Deckung der Last zu jedem Zeitpunkt Systemeffizienz Minimierung wirkungsgradbehafteter Wandlungsschritte Abregelung der PV-Anlage vermeiden Betrieb der Komponenten in Arbeitspunkten mit günstigem Wirkungsgrad Lebensdauer der Komponenten Vermeiden von besonders hohen und niedrigen Ladezuständen der Batterie Verringerung der dynamischen Belastung von Brennstoffzelle und Elektrolyseur 5

6 Der Fuzzy-Regler Fuzzy - Regler P net SOC Fuzzifizierung Fuzzy - Inferenzschema Deffuzifizierung P BZ P EL Zugehörigkeits - funktionen der Eingangs - Fuzzy - Mengen Regelbasis Zugehörigkeits - funktionen der Ausgangs - Fuzzy - Mengen 6

7 Der Fuzzy-Regler Fuzzy - Regler P net SOC Fuzzifizierung Fuzzy - Inferenzschema Deffuzifizierung P BZ P EL Zugehörigkeits - funktionen der Eingangs - Fuzzy - Mengen Regelbasis Zugehörigkeits - funktionen der Ausgangs - Fuzzy - Mengen 7

8 Fuzzyfizierung und Defuzzifizierung: Zugehörigkeitsfunktionen der Fuzzy-Mengen 8

9 Der Fuzzy-Regler Fuzzy - Regler P net SOC Fuzzifizierung Fuzzy - Inferenzschema Deffuzifizierung P BZ P EL Zugehörigkeits - funktionen der Eingangs - Fuzzy - Mengen Regelbasis Zugehörigkeits - funktionen der Ausgangs - Fuzzy - Mengen 9

10 Die Regelbasis Wenn P net NB und SOC low ist, dann ist P out PB Wenn P net PB und SOC high ist, dann ist P out NB Wenn P net PB und SOC low ist, dann ist P out Z Wenn P net NB und SOC high ist, dann ist P out Z 10

11 Verlustenergie in MWh Zweipunktregler Fuzzy-Regler 1. Herbstworkshop "Energiespeichersysteme Simulationsergebnisse Abregelung-PV Elektrolyseur Brennstoffzelle Batterie Füllstand H2-Tank Zweipunktregler Fuzzy- Regler +4 % +22 % EL-Starts BZ-Starts Vollzyklen der Batterie 74,2 68,1 0 11

12 12

13 Weiterentwicklungsmöglichkeiten Regler Optimierung Fuzzy- Berücksichtigung der zeitlichen Dimensionen 13

14 Optimierung mit Particle Swarm Optimization 14

15 Optimierung mit Particle Swarm Optimization 15

16 Berücksichtigung der zeitlichen Dimensionen Die Nettoleistung wird einerseits durch den Tag-Nacht-Rhythmus und andererseits durch saisonale Schwankungen bestimmt. Die Filterung der Tageskomponente der Nettoleistung verringert die dynamische Belastung von Brennstoffzelle und Elektrolyseur. Die Unterscheidung zwischen Sommer und Winter kann durch einen weiteren Fuzzy-Eingang vorgenommen werden. Dies ermöglicht eine Optimierung der Regelbasis auf die jeweiligen Anforderungen. 16

17 Berücksichtigung der zeitlichen Dimensionen 17

18 Verlustenergie in MWh Zweipunktregler Fuzzy-Regler Optimierter Fuzzy-Regler Fuzzy-Regler mit Filter 1. Herbstworkshop "Energiespeichersysteme Ergebnisse des weiterentwickelten Fuzzy-Regler 6 5 Abregelung-PV Elektrolyseur Brennstoffzelle Batterie Füllstand H2-Tank Fuzzy- Regler Optimierter Fuzzy-Regler +22 % +38 % +28 % Fuzzy-Regler mit Filter 4 EL-Starts BZ-Starts Vollzyklen der Batterie 68,1 101,4 69,5 2 1 Verringerung der installierten PV-Leistung und der Nennleistung des Elektrolyseurs möglich 0 18

19 Bewertung Mithilfe des Fuzzy-Reglers kann das SOC-Management verbessert und somit die Verluste durch Abregelung der PV-Anlage verringert werden. Die differenzierteren Entscheidungsregeln führen jedoch zu häufigem Anund Abschalten von Elektrolyseur und Brennstoffzelle. Eine entsprechende Optimierung sowie die Beachtung der dominanten zeitlichen Dimensionen, können dem entgegenwirken. Ausblick 1. Kombination der Optimierung und der Beachtung der zeitlichen Dimensionen 2. Iteratives Verfahren zur Auslegung der Komponenten und zur Regleroptimierung 19

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 20

21 Berücksichtigung der zeitlichen Dimensionen 21

22 Auslegung nach Zhou et al Batteriekapazität Nennleistung Eloktrolyseur Nennleistung Eloktrolyseur 22

23 Auslegung nach Zhou et al Leistung der Photovoltaikanlage 23

24 Literatur Zhou, Keliang; Ferreira, J. A.; Haan, S.W.H. de: Optimal energy management strategy and system sizing method for stand-alone photovoltaic-hydrogen systems. In: International Journal of Hydrogen Energy 33 (2008), Nr. 2, S URL ISSN