Netzmodelle, Netzplanung und technische Optionen

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1 Netzmodelle, Netzplanung und technische Optionen Maik Plenz, M.Eng. Prof. Dr.-Ing. Kathrin Lehmann 1

2 Agenda 1 Zielstellung und Forschungsfragen 2 Methodisches Vorgehen 3 Modellentwicklung 4 Arbeitsergebnisse 5 Zusammenfassung und Ausblick 2

3 1. Zielstellung Die deutschen Verteilnetze müssen deutlich ausgebaut und modernisiert werden. Nur wenn wir die Netzinfrastruktur entsprechend erweitern, werden wir den Strom aus den dezentralen regenerativen Erzeugungsanlagen auch tatsächlich verteilen und verbrauchen können Stephan Kohler / dena / 2013 Vorreiterrolle beim Ausbau und der Integration Alternativer Energien EE-Bruttostromerzeugung bei 26 % (2014) mit ca. 80 GW installierter Leistung Anteil der EE-Bruttostromerzeugung soll auf 50 % (2030) und 80 % (2050) ansteigen Verteilnetzbetreiber und Stadtwerke der Regelzone von 50 Hertz Transmission stehen vor einer besonderen Herausforderung Niedrige Last (energietechnisch) Tendenz: - Hohe Einspeisung (energietechnisch) Tendenz: + Strukturschwache Räume (strukturell) Demographische Entwicklung (strukturell) Abbildung von strukturschwachen Verteilnetzstrukturen und Prognose möglicher Ausbaupfade 3

4 1. Forschungsfragen Welche Netzmodelle eignen sich zur Abbildung regionaler und überregionaler Netzstrukturen und wie können diese weiterentwickelt werden? Wie sehen Niederspannungs- und Mittelspannungsnetzmodelle in den untersuchten, strukturschwachen Verteilnetzen aus und welche Besonderheiten haben sie? Welche charakteristischen Problemstellungen im Erzeugungs- und Lastbereich betreffen die strukturschwachen Räume? Welche technischen Handlungsempfehlungen zur Beibehaltung der Versorgungssicherheit können Verteilnetzbetreibern an die Hand gegeben werden? 4

5 Agenda 1 Zielstellung und Forschungsfragen 2 Methodisches Vorgehen 3 Modellentwicklung 4 Arbeitsergebnisse 5 Zusammenfassung und Ausblick 5

6 2. Methodisches Vorgehen Analyse bestehender Netzmodelle Ansatz der Bildung statistischer Netzmodelle: Großflächige Abdeckung möglicher Netzstrukturen in statistischen Querschnittsnetzen Keine Modellstrukturen die den strukturschwachen Räume abbilden Bildung von neuen populationsspezifischen Klassen und Weiterentwicklung für die Mittelspannungsebene 6

7 2. Methodisches Vorgehen 1 Definition von Parametern und Datenerhebung Entwicklung von Netzstrukturparametern und Entnahme in GIS-Systemen und Datenbanken 2 Auswertung der Daten und Bildung von Klassen Statistische Analyse, Clustering nach populationsspezifischen Modellgruppen, Festlegung bildungsrelevanter Parameter 3 Abbildung der analysierten Verteilnetze durch statische Netzmodelle NS und MS Verteilung erhobener Netzstrukturparameter, Einpflegung der Modellnetze in Netzberechnungssoftware 4 Integration numerischer Fallstudien zur Ermittlung des Netzausbaubedarfes Simulation von spezifischen Zubaupfaden je Modellnetz, Netzausbausimulation, Aggregation der Ergebnisse 7

8 Agenda 1 Zielstellung und Forschungsfragen 2 Methodisches Vorgehen 3 Modellentwicklung 4 Arbeitsergebnisse 5 Zusammenfassung und Ausblick 8

9 3. Modellentwicklung Abbildung der analysierten Verteilnetze durch Entwicklung von Netzklassen und Modellnetzen Niederspannung: 4 populationsspezifische Klassen mit jeweils einem statischen Netzmodell Mittelspannung: 1 mittleres statistisches Modellnetz mit 3 statistische Variationen durch NS- Referenzparameter ( Abstand der Einschleifungen ) Datenquelle für statistische Modellnetzparameter und Analyse strukturschwacher Netzregionen Geoinformationssysteme Datenbanken der Verteilnetzbetreiber > 70 Ortschaften analysiert und Netzstrukturen aufgenommen Identifikation von Strukturparametern und Auswertung 9 Quelle: Mitnetz

10 3. Modellentwicklung Auswertung der 37 erhobenen geografischen und energielogistischen Parameter mittels statistischer Verfahren Ermittlung der Überschneidung aller digitalisierten Eigenschaften durch arithmetische Mittelwertbildung, Mediane, Korrelationsanalysen, Standardabweichungen, Bereinigung von Ausreißern und Schiefen Ziel: Definition eines belastbaren Wertes je Parameter je Netzmodell Weiterentwicklung und Optimierung bisheriger Netzmodellierungsverfahren durch die Erweiterung des Parameterumfanges und die Einführung von MS-Netzmodellen Vergleich mit bestehenden Netzmodellen im Referenznetz und synthetischen Modellierungsansatz verdeutlicht die Unterschiede und Spezifika der strukturschwachen Räume 10

11 Agenda 1 Zielstellung und Forschungsfragen 2 Methodisches Vorgehen 3 Modellentwicklung 4 Arbeitsergebnisse 5 Zusammenfassung und Ausblick 11

12 4. Arbeitsergebnisse Quasistationäre Netzberechnung Regionsspezifische Lastprofile und Erzeugungsprofile Betrachtungsfälle: 100 % Last 0 % Einspeisung Einspeisungsspezifische Last 100 % Einspeisung NS Netz heute Belastung Transformatoren: 7 42 % Auslastung Netz: % Spannungsqualität: ± 3 % MS Netz heute Belastung Transformatoren: % Auslastung Netz: % Spannungsqualität: ± 1,1 % 12

13 4. Arbeitsergebnisse >90 % >75 % <50 % Betriebsmittelbelastung (%) 13

14 4. Arbeitsergebnisse NS Netz 2035 Belastung Transformatoren: 106 % Auslastung Netz: 142 % Spannungsqualität: ± 7 % Prognostizierter <= Ermittelter Ausbaubedarf (~10 %) Primär Problemstellungen in Netzen mit ländlichen/dörflichen, langen Ausläufern und geringen Transformatorleistungen MS Netz 2035 Belastung Transformatoren: 140 % Auslastung Netz: 110 % Spannungsqualität: ± 2,1 % Prognostizierter Ausbaubedarf > Ermittelter Ausbaubedarf Primär Problemstellungen in wenig verknüpften Netzen mit vermehrter zentraler Einspeisung 14

15 4. Fehlerbetrachtung Statische Netzmodelle abhängig von den gewählten Realnetzen Modellbedingt wird eine Querschnittsverteilung der Betriebsmittel-, Anschlussund geografischen Daten ermittelt Wegfall von Extremwerten und somit auch besonders kritischen Netzen (NS) z.b.: ländliche Region lange Ausläufer (> 1,5 km) und niedrige Trafokapazität (< 160 kva) Bildungsalgorithmus erstellt Netze auf Basis ihrer optimaler Übertragungskapazitäten Entwicklung des u.a. Querschnitts-optimalen Netzes aus den bestehenden Betriebsmitteln Geografisch gleichmäßig Verteilung von Einspeisungen und Lasten Stochastische Unabhängigkeit der EE-Anlagen Integration in die NS-Netze Sensitivitätsanalyse ergibt Betriebsmittelüberlastung >200 % und ΔU n > 10 % Korrelationseffekte der statistischen Modellnetzparametern können nicht vollständig vermieden werden Mittelspannungsebene weißt eine geringe Kongruenz im strukturellen Aufbau auf u.a.: keine Gewerbegebiete enthalten aufgrund konzentrierter Einschleifung Anzahl der Verknüpfungen der Netze untereinander 15

16 4. Arbeitsergebnisse Simulation: Integration von Speichern zur Reduktion der Netzbelastung Methode: Beispiel: NS-Dorfnetz (1 Strang) Regionale Lastprofile / PV-Anlage je 19 kwp Iterative Implementierung von PV-Einspeisung und Speicheranlagen Annahmen: 50 % PV- Anlagen (6 Anlagen) davon 50% der HH mit Speicher ausgestattet (3 Anlagen) Li-Ionen-Speicher ( P Laden/Entladen = 5 kw / C = 5 kwh) 16

17 Agenda 1 Zielstellung und Forschungsfragen 2 Methodisches Vorgehen 3 Modellentwicklung 4 Arbeitsergebnisse 5 Zusammenfassung und Ausblick 17

18 5. Zusammenfassung und Ausblick Gewählter Modellnetzansatz bietet ein detailliertes Bild der NS/MS-Ebene Verteilnetze in strukturschwachen Räumen besonders durch die Implementierung von EE-Anlagen betroffen Verhältnis von EE-Einspeisung und Last Problematik zukünftiger neuer Lasten (Wärmepumpen, E-KFZ) Ländliche und dörfliche NS-Systeme von der zusätzlichen EE-Einspeisung belastet Kleinstädtische und städtische Bereiche weisen im statistischen Mittel ausreichend Kapazitäten auf zusätzliche Betrachtung von Extremwertnetzen notwendig (frühere Überlastung) MS-Netze durch vermehrte dezentrale Einspeisung sukzessive mit überlastet deutlich stärkerer Ausbaubedarf als bei NS-Systemen Die untersuchten strukturschwachen Räume sind für die anstehende, prognostizierte Einspeiseveränderung partiell gerüstet und weisen einen teilweise geringeren Ausbaubedarf aus, als in vergleichbaren Studien (z.b.: dena, BMWi) Analyse weiterer Netz- und/oder stabilisierender Varianten zur Reduktion des ermittelten Ausbaubedarfes ronts, innovative Netztechnologien, EE-Leistungssteuerung, intelligentes Netzmanagement (Smart Grids) 18