Virtual Powerplant und 2 nd Use Batterien Projekt SmartCity Rheintal. evolution:m, Zukunftskongress Mobilität 3. Juni 2013 Jörg Petrasch

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1 Virtual Powerplant und 2 nd Use Batterien Projekt SmartCity Rheintal evolution:m, Zukunftskongress Mobilität 3. Juni 2013 Jörg Petrasch

2 Übersicht SmartCity Rheintal: Mobilität & Virtuelle Kraftwerke (VPPs) Warum VPPs? - Erneuerbare & Demand Side Management (DSM) Ein allgemeines Framework für unidirektionales DSM Anwendungsbeispiele & Potential für 2nd Use Batterien

3 SmartCity Rheintal

4 Smart City Rheintal Konzeption & Implementierung von Null- Emissions Ansätzen für neue Stadtquartiere Unterstützung durch integrative Ansätze in den Bereichen Smart Grid, Mobility on Demand, Bewusstseinsbildung und Monitoring Euregio/Interregio Eilzug S-Bahn 1 Stunden Takt 2 Stunden Takt

5 Partner Projektlaufzeit: Projektbudget: 3.68 MEUR Fördersumme: 1.49 MEUR

6 Quartiere

7 Mobilität und VPPs

8 Virtuelle Kraftwerke - VPPs

9 Warum VPPs?

10 Die Entwicklung Daten: Statistik Austria

11 Die Herausforderungen 7 6 rel. PEV, Ölpreis (-) Ölpreis 1 Primärenergieverbrauch Zeit (a) Daten: World Energy Outlook 2007, U.S. Energy Information Agency EIA (2007) BP Statistical Review of World Energy June 2008 (2008) Daten: World Energy Outlook 2007, U.S. Energy Information Agency EIA (2007) BP Statistical Review of World Energy June 2008 (2008)

12 Mehr Erneuerbare!

13 Ziele Photovoltaik : Installierte Leistung 240 MW *** Vergleich: illwerke 1773 MW Jährliche Erzeugung (GWh/a) Zeit (a) *101 Enkeltauglche Maßnahmen Schritt für Schritt zur Energieautonomie in Vorarlberg Maßnahmenplan bis 2020 Schlussbericht. ** Energiezukunft Vorarlberg Ergebnisse aus dem Visionsprozess, Amt der Vorarlberger Landesregierung, 2010 *** Annahme 10% Nutzungsgrad * ** **

14 Transient Dec2010 5Jun2011 Global Insolation (W/m 2 ) t (h) Globalstrahlung, Golden, CO, Daten: NREL Monatliche Einstrahlung Feldkirch, Daten: ZAMG

15 Fläche zur Erzeugung des EU Primärenergiebedarfs bei 1200 kwh/m 2 /a und 15% Wirkungsgrad Verteilt

16 Paradigmenwechsel Mittagsspitzen verschwinden Neue Spitzen am Abend ( ) ~ c avg Time (h) Peter Kepplinger, Gerhard Huber, Jörg Petrasch, Autonomous Optimal Control for Demand Side Management with Resistive Domestic Hot Water Heaters using Linear Optimization, Energy and Buildings, under review

17 VPP: Shift, Store & Aggregate

18 VPP: Shift Lastverschiebung: Großes Potential mit bestehende Verbrauchern, Keine Rückspeisung, Zeitskala: Tage, Wünschenswert: Große Leistung, großer Puffer: Wärmepumpen, Warmwasserspeicher Kühlung Klimaanlagen Druckluftspeicher Verbrauch Preis, Demand ohne DSM mit DSM t (h)

19 VPP: Store Energiespeicherung: Eingen Installation Rückspeisung, Gerätetypen: Pumpspeicher Druckluftspeicher Batterien (2nd Use) H2 Elektrolyse + Brennstoffzelle Preis, Demand Verbrauch Last Batteriespeicher t (h)

20 VPP: Aggregate Haushalte E-Mobility Industrie Batterie-Speicher VPP Pumpspeicher Kleinkraftwerke Erneuerbare Erzeugung Wind PV Druckluftspeicher

21 Hierarchisches VPP VPP Steuersignal Datenfluss Aggregatoren Industrie Pumpspeicher E-Mobility Kleinkraftwerke Batterie-Speicher Druckluftspeicher Haushalte Erneuerbare Erzeugung PV Wind

22 Verteiltes, autonomes, unidirektionales DSM Haushalte Physikalisches Netz Messung E-Mobility Industrie Batterie-Speicher VPP Pumpspeicher Erneuerbare Erzeugung Kleinkraftwerke Wind PV Druckluftspeicher Preis Signal

23 VPP in SmartCity Rheintal Quelle: Wilson Maluenda, Bosch

24 Quasi-Preissignal Prognose über zu erwartenden Preis und Demand Geringe Datenmenge Broadcast nach Klassen Verbrauchertypen Lokalisierung im Netz Muss kein EUR Preis sein, dient der Optimierung

25 Expected*Demand*/ System*Parameters Sensor Information Regelstrategie: Geräteebene... Power*Scheduling*Device Physical*Device*Model*... RTP (Day'Ahead* Prices) Weather* Prediction Pseudo'Cost* Distribution* System Pseudo Cost*Function Optimizer Optimal Control Device System* Changes* (Wear) Environment Usage Data* Mining Historic Sensor*Data Data* Acquisition External*Data*Sources

26 Regelstrategie: Geräteebene «interface» ISchedulable +run() +getpriority() : int +getscheduletimestep() : long +isrunning() : boolean <<implements>> <<implements>> <<implements>> «extends» «interface» Runable +run() «extends» Scheduler -_schedulables : List<ISchedulable> +run() ProcessLayer Controls All Processes Initialization +run() «interface» IOptimizer implement switch get data SchedulableSwitch +setswitch(in switches : hash<int,boolean[]>) +run() implement switch DataAquisition +run() collect data 1 Clock +getdate() : long +waitfor(in pause : long) 1 get time info 1 OptimizationLayer Problem Specific Solution ControlLayer Knows the Controller - Portable Control «interface» ISimulatedSmartController +SetTime(in date : long) «extends» «interface» ISmartController +getsensorinformation() : List<SensorInformation> +getimpulscounterinformation() : List<ImpulsCounterInformation> +getcurrentmarketpriceslisttimestamp() : long +getcurrentmarketprices() : List<MarketPriceAtom> +setrelaispowerstate(in newstate : boolean) +getrelaispowerstate() : boolean SmartDeviceLayer Wraps Marco Deschers API

27 Anwendungsbeispiele & 2nd Use Potential

28 2nd Use Batterien Nutzung von Traktionsbatterien wenn für Mobilitätszwecke nicht mehr geeignet Annahmen: Neuzulassungen p.a. 10 % E-Mobile 10 Jahre Nutzungsdauer 10 kwh Restkapazität 32 MWh Kapazitätszuwachs p.a. (Vergleich: Silvrettastausee voll: MWh) 160 MW Maximalleistung, Zuwachs p.a. (Vergleich Typisches Pumpspeicherkraftwerk: 500 MW Bild: Vlotte, illwerke vkw

29 Versuchsaufbau & Next Steps z.zt werden in der Hochgarage der VKW in Bregenz 2nd Use Batterien als Stationäre Speicher für DSM Zwecke installiert Steuerrechner: SmartCity Rheintal DSM Interface auf Basis Raspberry Pi Bild: